Les entreprises européennes doivent accélérer l’adoption de l’IA pour rattraper leur retard de productivité

Le dernier rapport d’Accenture révèle que les entreprises européennes doivent renforcer leurs compétences et infrastructures pour accélérer le déploiement de l’IA et gagner en compétitivité.

PARIS--(BUSINESS WIRE)--D'après un nouveau rapport d'Accenture (NYSE : ACN), les entreprises européennes doivent renforcer les compétences et infrastructures nécessaires pour déployer l’intelligence artificielle à grande échelle, afin de combler le fossé croissant de productivité et améliorer la compétitivité globale de la région.

D’après cette étude, la productivité moyenne du travailleur européen représente aujourd’hui 76 % de celle de ses homologues américains, une baisse significative par rapport à la parité observée il y a 30 ans. Le principal facteur de ce recul est le manque d’investissement continu dans les technologies.

Malgré le récent rapport Draghi sur la compétitivité européenne qui identifie l’intelligence artificielle (IA) comme une solution potentielle aux défis de productivité du continent, l’étude d’Accenture révèle que les entreprises européennes n’ont pas encore pleinement tiré parti de cette opportunité. Actuellement, plus de la moitié des 800 grandes entreprises européennes interrogées (dont 146 en France), soit 64 % en France (56 % en Europe), n’ont pas encore déployé à grande échelle un investissement transformationnel en IA. Selon Accenture, si toutes les grandes entreprises européennes (au chiffre d’affaires supérieur à 1 milliard d’euros) renforçaient leurs capacités en IA pour atteindre le niveau des secteurs les plus avancés, elles pourraient générer jusqu’à 200 milliards d’euros de revenus supplémentaires chaque année.

Koen Deryckere, Président d’Accenture France et Benelux, a déclaré : « À une époque où les incertitudes géopolitiques s’intensifient, trouver une solution au retard de productivité de l’Europe n’a jamais été aussi crucial. L’IA représente une opportunité unique pour la France et pour l’Europe de réinventer leur économie et de renforcer significativement leur compétitivité. Les entreprises européennes progressent, mais doivent encore mieux tirer parti du cloud, moderniser leur architecture de données et renforcer leurs compétences afin d’accélérer le déploiement de l’IA et bénéficier de tout son potentiel. Une stratégie industrielle coordonnée, incluant une infrastructure d’IA partagée et des investissements ciblés, permettrait d’éviter la dispersion des initiatives et de garantir à toutes les entreprises européennes un accès à des capacités de calcul, de R&D et de formation de pointe. La France en particulier dispose de tous les atouts pour tirer parti de la révolution de l’IA. Il est temps de passer à l’action. »

L’étude révèle que les grandes entreprises européennes adoptent l’IA plus rapidement que les petites, ce qui pourrait accentuer les écarts de productivité et de compétitivité à l’échelle du continent. Près de la moitié (48 %) des plus grandes entreprises européennes ont déjà déployé à grande échelle au moins une initiative transformationnelle en matière d’IA générative, contre moins d’un tiers (31 %) des petites entreprises. Pour l’Europe qui compte une proportion plus élevée de petites entreprises que les États-Unis, ce segment représente une opportunité stratégique majeure.

L'adoption de l'IA varie également d'une industrie à l'autre. Certaines, comme l’industrie automobile, l’aéronautique et la défense, sont en tête, tandis que d’autres, telles que les télécommunications et les services publics, accusent un retard. Le rapport souligne que ces secteurs, qui assurent des infrastructures critiques comme l’énergie ou les réseaux numériques, affichent un retard en matière d’IA, — et que leur faible maturité en matière d’IA constitue un risque pour la compétitivité et la souveraineté de la région. Le secteur industriel, qui représente plus d’un quart du PIB européen n’a pas, non plus, encore pleinement tiré parti du potentiel de l’IA. Ces disparités soulignent la nécessité d’adopter une approche plus homogène de l’IA dans l’ensemble des secteurs.

Le rapport identifie également les capacités clés — des données aux talents — que les entreprises doivent développer pour tirer pleinement parti de leurs investissements en IA. Ces capacités sont relativement bien réparties entre les pays, avec une légère avance pour la France, l’Allemagne, le Royaume-Uni et la Suisse, par rapport à l’Italie et l’Espagne.

Pour tirer pleinement parti des bénéfices de l’IA, le rapport appelle au développement d’un écosystème européen de l’IA robuste et compétitif. Cela implique notamment de soutenir les petites entreprises dans leur montée en compétence sur l’IA, de favoriser un écosystème européen souverain en matière d’IA, et de mettre en place une stratégie industrielle coordonnée.

L’éducation à l’IA et la formation de la main d'œuvre sont également des enjeux majeurs : 60 % des travailleurs européens redoutent une perte d’emploi liée à l’IA, et 36 % estiment ne pas être formés suffisamment pour l’utiliser efficacement.
Le rapport identifie plusieurs freins à l’adoption de l’IA à grande échelle, parmi lesquels le manque de fondations solides en matière de données, la difficulté à constituer des équipes pluridisciplinaires, les risques liés à la sécurité et à la confidentialité ainsi que la complexité à démontrer la valeur économique de l’IA. Pour surmonter ces défis, le rapport recommande :

• Infrastructure de données : investir pour supprimer les silos et mettre en place une base de données intégrée, fiable et de haute qualité.
• Équipes pluridisciplinaires : miser sur le développement des talents, en offrant des formations et des possibilités d’apprentissage continu, pour acquérir et entretenir l’expertise nécessaire.

• Risques de sécurité : mettre en place une infrastructure numérique sécurisée pour limiter les failles, éviter la redondance et réduire la dette technologique.
• Valeur commerciale : sélectionner et mettre en œuvre des cas d’usage concrets, dont la rentabilité a été démontrée.
• Connaissances en IA : renforcer la formation et l’accompagnement des collaborateurs, tout en veillant à ce que les outils d’IA soient accessibles et faciles à utiliser.

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