Pourquoi seulement 1 PME sur 5 utilise l'IA pour l'intelligence commerciale - et comment y remédier en 2025

Le boom de l'IA a été incroyable à observer.

Si vous avez suivi de loin sans aucune implication, cela a probablement semblé être un divertissement.

Mais pour la plupart des PME, c'est une panique qui brûle lentement.

Les grandes entreprises intègrent l'IA pour l'intelligence d'affaires dans chaque recoin de leurs opérations, tandis que les équipes plus petites se demandent si elles vont être de celles qui seront laissées pour compte.

Entre le battage médiatique incessant, les publications virales sur LinkedIn et les lancements constants de produits “révolutionnaires”, juste rester à jour - sans parler de mener des expériences - peut sembler impossible.

Surtout quand vous avez une véritable entreprise à gérer.

Et pourtant, l'une des plus grandes opportunités pour les PME en ce moment est d'adopter l'IA pour l'analyse des données  afin de prendre des décisions plus rapidement, d'extraire des insights à la demande et de mettre enfin leurs données à profit.

Les outils sont là. Les coûts n'ont jamais été aussi bas.
Et pourtant, moins d'une PME sur quatre utilise l'IA pour traiter des chiffres et trouver des tendances.

Dans cet article, nous allons examiner exactement pourquoi l'adoption est en retard, les idées reçues les plus courantes sur l'analyse des données alimentée par l'IA, et comment passer à une configuration BI moderne et flexible….aucun entrepôt de données requis.

Pourquoi les PME ont-elles du mal à adopter l'IA pour l'intelligence d'affaires

À peine une PME sur quatre a dépassé l'expérimentation, mais parmi celles-ci, 62 % utilisent l'IA pour l'analyse des données. 

Le cas d'utilisation est clair… alors pourquoi l'adoption ralentit-elle chez les PME ? 

Confiance & Explicabilité

C'est un point crucial. 

Selon une récente enquête Pipedrive (1 100 décisionnaires de PME), 40 % n'ont pas adopté l'IA car ils « ne font pas confiance aux résultats ». 

Une autre étude de McKinsey montre que 40 % des entreprises classent « le manque d'explicabilité » comme la principale préoccupation concernant les outils d'IA. 

Ajoutez-y une année de scandales de hallucination qui font la une, des désastres liés au RGPD  et les règles de transparence imminentes de la loi sur l'IA de l'UE, et de nombreuses PME décident qu'il est plus sûr de rester avec Excel que de risquer des amendes ou de mauvaises décisions basées sur des données.

Ça se tient. 

Barrières technologiques

48 % des PME affirment simplement « ne pas en savoir assez sur l'IA » pour commencer.

Et sans ingénieurs de données en interne, il y a une peur croissante de mal configurer un outil et d'exposer accidentellement des données clients ou de violer le RGPD.

Les PME croient également souvent qu'il faut un entrepôt de données de niveau entreprise avant de pouvoir utiliser l'IA pour l'analyse des données. 

En réalité, les outils d'IA modernes pour la BI sont faits pour être directement intégrés dans des bases de données open-source comme PostgreSQL ou MySQL. Et la configuration prend généralement quelques minutes.

Coût 

La deuxième idée reçue courante est que les outils d'IA sont chers. Ce point nécessite un peu de nuance car il dépend beaucoup de la solution utilisée.

Pour les PME qui ont avancé avec un stockage dans un entrepôt de données cloud, la peur que l'IA exécute des requêtes SQL non contrôlées et engendre des factures explosives est légitime. Surtout avec l'augmentation rapide des coûts cloud, d'environ 33 % en glissement annuel. 

Et cela ne prend en compte que les requêtes de l'entrepôt de données, pas les coûts liés directement à l'outil d'IA lui-même. 

La bonne nouvelle est que 2025 a vu de considérables améliorations des outils d'IA pour les données.

Les PME ont maintenant accès à des solutions open-source ou de type SaaS très polyvalentes qui facturent des frais mensuels fixes pour des requêtes illimitées ET peuvent être directement connectées à des bases de données open-source. 

Cela permet de contrôler les coûts et de les minimiser, tout en permettant une analyse des données alimentée par l'IA à la fois puissante (et accessible) que les grandes entreprises ne sont pas encore capables de réaliser en raison de la complexité de leurs structures de données.

“Les tableaux de bord résolvent déjà la BI”

Celle-ci est simple. Nous n'avons probablement même pas besoin de vous donner des chiffres car si vous avez déjà travaillé dans un bureau, vous savez exactement comment cela va…

Personne n'utilise les tableaux de bord. Mais voici une statistique quand même :

Moins de 30 % des employés ouvrent les tableaux de bord chaque semaine. 

C'est une statistique douloureuse compte tenu du temps et des efforts nécessaires pour modéliser des données, créer des visuels et donner des autorisations. 

Les tableaux de bord ne répondent aussi qu'à des questions uniques, tous les suivis nécessitent un nouvel onglet, et les délais de restitution des rapports prennent en moyenne 4 à 5 jours.

Le problème est l'utilisabilité, pas l'infrastructure. Et c'est précisément là que les outils d'IA peuvent être extrêmement puissants à condition de trouver la bonne solution. En règle générale, voici quelques éléments à rechercher :

• Génération de requêtes sécurisée et transparente

• Accès aux données en temps réel (pas d'entrepôt nécessaire)

• Flexible pour les utilisateurs techniques et non techniques

• Tarification à prix fixe avec des requêtes illimitées

• Conformité à l'UE, design zéro rétention

Comment l'IA pour l'analyse des données a changé en 2025

Entrez “BI conversationnelle” ou "NL2SQL" pour les amateurs de technologie. 

Vous avez peut-être déjà entendu parler de ce type de technologie, elle a fait fureur pendant un certain temps en 2021. Et les premières solutions ont échoué… durement.

Mais le NL2SQL de 2025 est une toute autre histoire. Tout cela grâce à “l'IA agentique”.

Imaginez ceci : 

Vous posez une question en langage clair - “Montrez-moi le MRR total ce trimestre par produit.”

L'IA comprend le contexte de votre entreprise et interprète votre intention. Elle identifie les métriques, filtres, délais, etc…

L'agent est conscient du schéma et est capable de construire du SQL avec les bonnes jointures et agrégations.

Vous obtenez un aperçu transparent que vous pouvez utiliser pour visualiser/modifier le SQL si nécessaire.

Votre réponse arrive instantanément – tables, graphiques, et un court résumé narratif.

Vous pouvez poser toutes les questions de suivi que vous voulez. Vous pourriez lui demander “Décomposez ça par région” et l'IA utilisera le contexte précédent.

C'est vraiment le grand changement par rapport aux premières tentatives de “one‑shot” NL2SQL, qui ne traduisaient que des questions en une invite SQL. 

Les agents modernes valident les résultats, réessaient en cas d'erreurs et clarifient les ambiguïtés (“Q2 2025 ou trimestre glissant ?”) pour s'assurer qu'ils ne se trompent pas ou ne hallucinent pas. 

L'expérience semble moins comme l'ouverture d'un tableau de bord fixe et plus comme discuter avec un collègue qui connaît vos données sur le bout des doigts.

Qu'est-ce que cela signifie pour l'intelligence d'affaires des PME ? 

• Évitez la configuration des tableaux de bord. Posez simplement votre question en anglais simple.

• Obtenez des insights BEAUCOUP plus rapidement. Obtenez des réponses en quelques secondes, plutôt que de faire la queue pendant longtemps.

• Démocratiser l'accès aux données pour toutes vos équipes.

• Aucun entrepôt de données requis, connectez-vous directement à votre base de données.

Qu'en est-il de la confiance, de la conformité et de la sécurité ?

Comme mentionné précédemment, les préoccupations concernant la conformité réglementaire, la transparence de l'IA et la protection des données sont parmi les plus grandes raisons pour lesquelles les PME hésitent à adopter l'IA - et c'est justifié.

C'est exactement pourquoi des outils comme Myriade.ai existent.

Ils ont été intentionnellement conçus pour les équipes petites et moyennes qui veulent les avantages de l'IA pour l'analyse des données et de l'IA pour l'intelligence d'affaires, mais qui ne peuvent pas se permettre de jouer avec la sécurité ou la complexité.

Voici comment Myriade gère ces préoccupations : 

• Transparent par conception - Le workflow de l'agent et les requêtes SQL qu'il génère sont entièrement auditable et explicable.

• Configuration zéro, Plug & Play - Se connecte directement aux bases de données (cloud, sans serveur ou sur site) sans configuration. Connectez-vous à jusqu'à 3 bases de données simultanément.

• Architecture conforme et sécurisée - Utilise des connexions en lecture seule, ne stocke rien sur les serveurs d'IA, offre une protection zéro-knowledge et est entièrement hébergé en UE. Il est aligné sur le RGPD et prêt pour les normes de conformité les plus strictes.

• Utilisez-le à votre manière - Préférez-vous l'open-source ? Ou avez-vous besoin d'une solution cloud gérée ? Myriade vous donne des options.

En résumé, Myriade est une couche légère et sécurisée qui vous donne tout le pouvoir de l'IA pour l'analyse des données sans avoir besoin d'une énorme équipe informatique ou d'une pile de données avancée.

Si vous voulez l'essayer gratuitement, cliquez ici. 

Vous ne savez pas par où commencer ? Nous avons élaboré un guide rapide de mise en œuvre en 4 étapes ci-dessous.

GUIDE DE MISE EN ŒUVRE BONUS : 4 Étapes vers une IA BI de confiance avec un budget

Alors, comment faire pour commencer avec l'IA pour l'intelligence d'affaires - sans exploser votre budget ou engager une équipe d'ingénieurs en données ?

Voici un simple plan en 4 étapes qui vous amène de zéro à insight sans les maux de tête :

1. Dressez l'inventaire de vos sources de données
Listez tous les endroits où votre entreprise stocke des données utiles. Cela inclut des feuilles de calcul, des bases de données, des outils comme Stripe, HubSpot, QuickBooks ou tout autre SaaS dont vous dépendez.
Vous ne pouvez pas poser de bonnes questions si vos données sont éparpillées ou invisibles. La visibilité vient en premier.

2. Installez une couche NL2SQL en lecture seule
Utilisez une interface sécurisée et en lecture seule qui traduit le langage naturel en SQL - des outils comme Myriade vous permettent de vous connecter directement à vos bases de données existantes sans risque de perte de données.

Bonus : Myriade s'installe en quelques minutes et fonctionne avec Postgres, MySQL, et d'autres. Pas de configuration complexe, pas de verrouillage fournisseur.

3. Définissez la gouvernance et les garde-fous
Décidez qui a accès, quels types de requêtes sont autorisés et comment les résultats doivent être examinés.
Attribuez des rôles d'utilisateur, fixez des limites d'utilisation si nécessaire et documentez les politiques de base pour rester conforme - surtout si vous traitez des données régulées.

4. Formez les équipes sur le flux de travail Demander/Vérifier/Itérer
L'IA est puissante, mais elle nécessite encore un jugement humain.
Encouragez votre équipe à :

• Poser des questions claires et ciblées

• Vérifier la logique des requêtes et les résultats

• Itérer avec des invites de suivi pour affiner les insights

Cette mentalité transforme vos analystes en accélérateurs de décision sans jamais avoir besoin d'écrire une seule ligne de SQL.