IA dans les PME et ETI : 5 prédictions pour 2027, vues du terrain

Pendant mes quatre ans chez Bpifrance, où j’étais responsable du Diagnostic Data IA, j’ai suivi des entreprises très différentes. Certaines PME industrielles avaient des données éparpillées. Des ETI se développaient à l’export. Je rencontrais aussi des sociétés de services déjà bien digitalisées et des entreprises du BTP qui travaillaient avec très peu de logiciels. Chez leurs dirigeants, une question revenait souvent. Par où commencer avec l’IA, et pour quoi faire ?

Aujourd’hui, chez aiko, j’en entends une autre. Comment passer d’un test à un outil que les équipes utilisent tous les jours ? Une fois qu’on en est là, il faut décider quels projets poursuivre, qui va s’en occuper et comment savoir s’ils apportent quelque chose. Voilà ce que je pense que ça va changer en 2027.

1. On préparera la mise en production avant la démo

Quand un projet s’arrête après la démo, c’est rarement une question de budget dans les entreprises que je vois. Souvent, personne n’a prévu qui allait s’occuper de l’outil, comment le raccorder au système d’information ou comment décider si ça vaut le coup de continuer. Si on attend la fin du test pour répondre à ces questions, on peut avoir une démo qui marche et un projet qui s’arrête là.

J’ai documenté des cas d’usage pour l’observatoire du programme Osez l’IA (nouvelle fenêtre). D’après l’estimation de Bpifrance, 80 % des projets étudiés sont déployables en moins de six mois. Dans les PME et les ETI que j’ai suivies, j’ai vu à quel point le soutien du dirigeant pouvait faire avancer les choses. Quand il porte le projet, on peut réunir les personnes concernées et prendre ces décisions tôt.

Il faut aussi que les équipes aient la main sur ce qu’elles utilisent. Dans une entreprise que j’accompagne, les salariés nous proposent directement des idées pour faire évoluer leur agent. Ils voient très vite ce qu’il faudrait améliorer dans leur travail de tous les jours. En 2027, je pense que les dirigeants financeront davantage les projets par étapes, en regardant ce que l’outil apporte une fois qu’il est utilisé.

2. Les petites entreprises sans relais risquent de prendre du retard

En 2025, 15 % des entreprises françaises de 10 à 49 salariés utilisaient au moins une technologie d’IA, contre 58 % de celles de 250 salariés ou plus. L’écart s’est creusé entre 2023 et 2025. L’enquête couvre les entreprises d’au moins 10 salariés des secteurs principalement marchands, hors agriculture, finance et assurance. Insee, enquête sur les TIC dans les entreprises en 2025 (nouvelle fenêtre)

Je vois ce que ça donne en rendez-vous. Dans une ETI, il y a souvent déjà quelqu’un qui s’occupe du sujet et un premier projet en cours. Dans une PME de trente personnes, le dirigeant doit souvent trouver seul le temps de s’y mettre. J’ai pourtant vu des PME peu digitalisées avancer plus vite que des groupes bien équipés parce que leur patron avait pris le sujet en main.

Les données font aussi une différence. Si l’entreprise sait où elles se trouvent, qui en est responsable et comment les rendre utilisables, elle gagne du temps au démarrage. Une plateforme comme Snowflake peut l’aider à mettre ces pratiques en place.

En 2027, je pense que l’écart risque de se creuser pour les petites entreprises dont le dirigeant manque de temps ou de relais. Un accompagnement court et financé peut l’aider à choisir un premier projet et à réunir les bonnes personnes autour de la table.

3. On verra davantage de spécialistes IA travailler aux côtés des équipes métier

Un client industriel m’a dit qu’il ne voulait pas d’un rapport de plus. Il cherchait quelqu’un qui reste plusieurs mois auprès de ses équipes. Quand l’outil répond mal à une demande courante ou que les salariés doivent changer une habitude de travail, il voulait avoir quelqu’un sur place pour comprendre ce qui se passe et faire les ajustements avec eux.

C’est le rôle que peuvent jouer les ingénieurs embarqués chez les clients, les Forward Deployed Engineers. Je pense qu’on en verra davantage en 2027. Les personnes qui font le travail tous les jours savent où les procédures coincent et quelles exceptions reviennent souvent. Si on les associe dès le début et qu’on les forme sur leurs propres cas, on peut repérer ces difficultés avant qu’elles freinent l’usage.

Je m’attends aussi à voir des responsables IA venir des métiers. Quelqu’un qui connaît le travail de l’équipe peut aider à choisir les usages qui lui rendront vraiment service, puis vérifier sur le terrain si c’est le cas. C’est un rôle qui peut se construire aux côtés de la DSI.

4. Les agents commenceront par des tâches bien définies

Je travaille sur un agent qui doit répondre aux e-mails fournisseurs de premier niveau d’une équipe d’administration des ventes (ADV). Les demandes se répètent et on peut mesurer le temps qu’elles prennent aujourd’hui. L’agent est en cours de développement. L’objectif est que chaque membre de l’équipe passe 30 % de temps en moins sur les e-mails concernés. Si on y arrive, ce temps pourra servir à traiter les cas complexes, à travailler sur la relation client et à améliorer l’agent.

C’est sur ce genre de tâches que je m’attends à voir les agents s’installer en 2027. Dans l’ADV, les achats ou la comptabilité, certaines demandes arrivent en nombre, suivent des règles déjà écrites et permettent de séparer les cas simples des exceptions. On peut donc commencer sur un périmètre précis et regarder ce que ça change pour l’équipe.

Quand un agent peut agir directement dans les outils métier, il faut décider ce qu’on lui laisse faire et quand il doit passer la main. Même dans une série d’e-mails qui se ressemblent, une réponse peut avoir des conséquences financières ou contractuelles. L’équipe doit savoir quelles demandes l’agent peut traiter et lesquelles elle doit reprendre.

5. On regardera ce que l’IA rapporte et ce qu’elle coûte

Un groupe que j’accompagne nous a demandé de suivre en comité de pilotage, filiale par filiale, l’utilisation des outils, la montée en compétences des équipes et le coût des tokens. Je pense que cette dépense va devenir un sujet de budget en 2027. Pour savoir si elle est justifiée, il faut regarder ce qu’on obtient en échange.

Je commence par regarder si les équipes se servent de l’outil. Ensuite, je veux savoir ce qu’il change dans leur travail. Est-ce qu’elles traitent les demandes plus vite ? Est-ce qu’elles font moins d’erreurs ? Je compare ces gains au coût complet, en comptant aussi le temps passé en interne à faire tourner et à améliorer l’outil.

Dans une enquête menée en juillet 2024 et publiée en mars 2025, McKinsey relevait des baisses de coûts dans certaines fonctions qui utilisaient l’IA générative. À l’échelle de leur organisation, plus de 80 % des répondants ne constataient toutefois pas encore d’effet tangible sur le résultat opérationnel (EBIT). C’est pour ça que je préfère définir dès le départ ce qu’on cherche à améliorer et où on pourra le mesurer. McKinsey, The State of AI (nouvelle fenêtre)

Je surveille aussi le coût des tokens. Si la facture monte et que je ne vois pas de gain, je regarde d’abord ce qu’on demande à l’outil. Récompenser les salariés qui consomment le plus ne dit rien du travail qu’ils ont pu faire grâce à lui. Et si l’outil fait gagner du temps chaque fois qu’on s’en sert, je veux savoir combien de temps on perdrait en limitant son usage.

Cinq décisions pour préparer 2027

1. Choisir deux ou trois cas d’usage dont on peut mesurer les gains et les mener jusqu’à la mise en production.
2. Nommer les personnes qui s’occuperont des outils et former les équipes sur leurs propres cas de travail.
3. Acheter les outils du marché pour les besoins courants et développer ce qui fait une vraie différence pour l’entreprise.
4. Regarder quels dispositifs d’accompagnement peuvent aider à financer le démarrage.
5. Suivre dès le départ l’usage, les gains et le coût complet, temps passé en interne compris.

En 2027, je pense que les projets qui dureront seront ceux dont les équipes se servent tous les jours, qu’elles peuvent faire évoluer et dont elles voient les effets sur leur travail.

C’est sur ces questions que je vais continuer à travailler avec les dirigeants de PME et d’ETI. Avec l’ouverture officielle du bureau d’aiko à Paris, je vais représenter le cabinet sur place. Vous pouvez retrouver mon parcours sur la page du bureau d’aiko à Paris.