L'IA générative dans la French Tech : entre ambition stratégique et défis d'adoption

Face à l'émergence fulgurante de l'IA générative ces derniers mois et son potentiel pour les entreprises, nous avons lancé une étude pour faire le point sur son adoption au sein de l’écosystème Tech français.

Nous avons interrogé près de 100 entreprises, dont 40% des lauréats 2024 du Next40/FT120. L'objectif ? Identifier les cas d’usages et les stratégies qui permettent aux startups et scale-ups d’exploiter tout le potentiel de cette technologie.

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Les chiffres clés de l'adoption

• 96% des entreprises voient l'IA générative comme stratégique
• 37% l'ont intégrée dans leurs opérations quotidiennes
• 82% des early adopters constatent déjà un impact positif
• 60% utilisent l'IA pour transformer l'expérience client

Les résultats de l'étude montrent une perception largement positive de l'IA générative pour les entreprises. Pourtant, cet enthousiasme n'est pas encore traduit en adoption opérationnelle concrète. En effet 37% des entreprises interrogées ont véritablement intégré l'IA générative dans leurs opérations quotidiennes ce qui révèle un écart majeur entre ambition et réalité.

Cette disparité s'explique par des freins organisationnels, technologiques mais aussi humains. Nombre d'entreprises manquent de compétences spécialisées ou de formations structurées pour leurs équipes, ce qui entraîne une dépendance à l’auto-formation et une maîtrise inégale des outils IA. Notre panel révèle que 80 % des entreprises interrogées nous ont indiqué qu’elles s’appuyaient sur des ressources externes comme des articles ou des formations en ligne.

Les cas d'usage : l'IA générative comme levier de différenciation

Les entreprises qui ont franchi le cap de l'adoption opérationnelle témoignent des bénéfices concrets apportés par l'IA générative. L’étude met en avant six entreprises pionnières de la French Tech – Payfit, Alan, 360Learning, Ankorstore, Doctrine, et Agicap – qui illustrent des cas d'usage variés et inspirants.

• Payfit utilise l'IA pour améliorer son service client grâce à un chatbot conversationnel, qui libère les agents pour des requêtes plus complexes.
• Alan a déployé un assistant IA capable de répondre instantanément aux questions des membres sur leurs garanties, accélérant la réactivité et la satisfaction client.
• 360Learning a intégré l’IA générative dans la création de contenu pédagogique, permettant de générer des modules complets en quelques minutes seulement.
• Ankorstore s'appuie sur l'IA pour homogénéiser et enrichir les descriptions de ses 3,5 millions de produits, ce qui a significativement augmenté les ajouts au panier.
• Doctrine a développé un chatbot IA destiné aux professionnels du droit, facilitant l'accès rapide à des informations juridiques précises et contextuelles.
• Agicap a conçu un assistant IA qui simplifie l'interaction avec les données financières des utilisateurs, offrant des analyses personnalisées et un support client automatisé.

Les défis de l’adoption de l’IA générative : organisation, gouvernance et priorisation

Malgré ces exemples inspirants, l’adoption de l’IA générative se heurte encore à des défis structurels pour une majorité d’entreprises, en particulier chez les PME. 35 % des entreprises identifient le manque de compétences internes comme un obstacle majeur, limitant leur capacité à explorer des cas d’usage avancés. De plus, 32 % des entreprises n’ont pas de responsable dédié pour l’IA, ce qui conduit à une adoption fragmentée, souvent limitée à certains départements, et rend difficile la coordination globale des initiatives.

En réponse à ces défis, nous recommandons aux entreprises de prioriser les cas d’usage selon leur impact et de commencer par des projets pilotes. Cette approche progressive permet de démontrer rapidement la valeur ajoutée de l’IA tout en minimisant les risques. Par ailleurs, pour pérenniser l’intégration de l’IA générative, il est crucial de structurer une gouvernance IA et d’investir dans la formation pour développer une culture IA partagée et transversale.

Perspectives et recommandations pour une adoption réussie

Pour aller au-delà des preuves de concept et maximiser les bénéfices de l'IA générative, les entreprises doivent adopter une approche stratégique.

À travers l'analyse des success stories et des retours d'expérience, plusieurs facteurs clés de réussite émergent. Les entreprises qui excellent dans leur transformation sont celles qui ont su :

• Identifier les cas d'usage à fort impact
• Mettre en place une gouvernance claire
• Investir dans la formation et l'accompagnement des équipes
• Adopter une approche progressive et méthodique

Nous recommandons une priorisation des cas d’usage selon des objectifs à court et moyen terme, comme l'amélioration de l’expérience client, l’optimisation des processus internes ou encore l’innovation produit. En évaluant les bénéfices potentiels de chaque usage, les entreprises peuvent construire une feuille de route stratégique concentrée sur des projets à fort impact.

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À propos de l'étude

Cette étude a été réalisée par Mozza auprès d'un panel de près de 100 entreprises de la French Tech, dont 40% figurent au classement 2024 du Next40/FT120.