Les données confirment cette tendance. D'après une analyse de la Banque d'Espagne, les entreprises qui adoptent l'intelligence artificielle (IA) enregistrent des gains de productivité pouvant atteindre 7 %, tandis que des cabinets de conseil internationaux comme KPMG estiment cet impact sur l'efficacité opérationnelle entre 20 % et 45 %. Cependant, l'adoption reste limitée dans le secteur des entreprises espagnoles : seulement 2,9 % des PME industrielles utilisent actuellement l'IA, selon le Baromètre d'adoption de l'IA 2025 pour les PME espagnoles, réalisé par IndesIA en collaboration avec Acciona et Informa.
Ce fort potentiel d'adoption, conjugué à un fort taux d'impact, met en lumière une opportunité unique pour les entreprises pionnières. « Les entreprises qui progressent le plus dans ce domaine partagent un schéma commun. Elles commencent par une évaluation réaliste de leur situation initiale : quelles données possèdent-elles, comment sont-elles utilisées et dans quelle mesure sont-elles alignées sur les objectifs commerciaux ? À partir de là, elles définissent une feuille de route qui priorise des cas d’usage spécifiques – dans des domaines tels que les opérations, la finance ou le marketing – capables de générer une valeur tangible rapidement. Cette approche progressive évite les projets isolés ou les programmes pilotes sans continuité et facilite l’intégration naturelle de l’analytique et de l’IA dans les processus existants», explique Javier Tejada, coprésident et directeur de la technologie du cabinet de conseil espagnol h&k, qui propose des solutions complètes basées sur les technologies Microsoft et l’intelligence artificielle à plus de 1 100 clients.
Des données stockées aux données décisionnelles :
la modernisation des plateformes de données est un facteur clé pour permettre aux PME d'obtenir des résultats concrets. D'ici 2026, l'accent sera mis sur des architectures capables de fonctionner en temps réel, d'intégrer de multiples sources d'information et d'évoluer avec flexibilité. Ces trois facteurs sont essentiels pour que les modèles analytiques et d'intelligence artificielle aient un réel impact sur l'activité.
L'analyse avancée permet aux entreprises d'anticiper la demande, d'optimiser leurs opérations et d'ajuster leurs prix en temps réel. Des secteurs comme la distribution, l'énergie et la logistique utilisent déjà des modèles prédictifs pour améliorer leurs marges et leur efficacité, tandis que l'analyse augmentée – avec des requêtes en langage naturel et des assistants intelligents – démocratise l'accès aux données au sein des organisations. « Le changement est évident : nous passons de l'analyse des données dans des rapports à une utilisation directe des données pour l'activité, ce qui change complètement la donne », souligne Tejada.
Cette évolution exige également une profonde mise à niveau technologique. Les architectures traditionnelles sont mal adaptées à la réponse en temps réel, ce qui favorise l'adoption de plateformes modernes capables d'intégrer l'analyse de flux, l'informatique de périphérie et les modèles d'IA intégrés aux processus.
Pour de nombreuses PME, cette étape sera cruciale : ne pas moderniser leurs plateformes de données peut se traduire par une perte d’agilité, une réactivité réduite et un désavantage concurrentiel face à des entreprises plus avancées.
Mais la transformation n’est pas seulement technologique ; elle est aussi organisationnelle. Les entreprises qui obtiennent les meilleurs résultats sont celles qui accompagnent ces changements techniques de nouvelles méthodes de travail : gouvernance des données, critères clairs de qualité de l’information et implication accrue des métiers dans l’utilisation et l’interprétation des données.
Dans ce nouveau contexte, l’analyse de données n’est plus l’apanage exclusif de la DSI et s’intègre aux opérations quotidiennes de fonctions clés telles que la finance, les opérations et le marketing. Ce changement requiert également de nouveaux profils professionnels, capables de faire le lien entre la technologie et le métier, ainsi qu’une évolution culturelle favorisant la prise de décisions fondée sur les données à tous les niveaux de l’organisation.
Forte de son expérience auprès de centaines de PME dans leur transition vers des modèles de données pilotés par l’IA, h&k a constaté que les entreprises qui prennent des décisions basées sur les données améliorent leur efficacité opérationnelle et renforcent leur compétitivité. « Et elles ne sont pas seulement plus efficaces », conclut Tejada, « elles sont plus résilientes, agiles et compétitives. Il ne s'agit plus tant de savoir qui numérise en premier, mais de savoir qui est capable d'extraire une réelle valeur de ses données et de la traduire en décisions opérationnelles. »
