Intelligence artificielle et avantage concurrentiel : comment faire de l'IA une ressource stratégique
L'intelligence artificielle et l'avantage concurrentiel sont désormais au cœur des décisions d'investissement en innovation de toute entreprise. Ces atouts dépendent non seulement de l'adoption de nouvelles technologies, mais aussi de leur intégration aux ressources et processus internes générateurs de valeur sur le long terme.
Les entreprises se sont toujours attachées à bâtir et à maintenir un avantage concurrentiel sur leurs concurrents. Dans la course à la satisfaction client, les gagnants sont ceux qui développent des processus plus efficaces – leur permettant de maintenir des prix plus bas – ou ceux qui proposent des produits et services perçus comme étant de meilleure qualité, pour lesquels les clients sont prêts à payer plus cher.
Avec l'avènement de l'IA générative et des technologies d'automatisation avancées, cet équilibre se modifie. Le défi ne consiste plus seulement à “ adopter l'IA ”, mais à comprendre où et comment l'utiliser pour créer une valeur ajoutée durable, en évitant d'alimenter une nouvelle bulle technologique d'investissements difficiles à rentabiliser.
Intelligence artificielle et avantage concurrentiel : technologies de rupture et technologies à usage général
L'intelligence artificielle est considérée comme une technologie de rupture, capable de transformer profondément les processus organisationnels, les fonctions clés et les modes de consommation, avec des impacts potentiellement significatifs sur la productivité et la croissance économique globale. Dans la littérature économique, l'IA est souvent décrite comme une technologie à usage général, c’est-à-dire une technologie à usage général qui, comme l’électricité ou Internet, peut permettre l’innovation dans de nombreux secteurs différents.
Ce type de technologie a historiquement favorisé des avancées majeures en matière de progrès technologique et de croissance économique, car il génère des bénéfices non linéaires au fil du temps. Grâce à l'automatisation, à l'analyse avancée des données et à la génération autonome d'innovations incrémentales, l'IA peut remodeler les mécanismes de production traditionnels et la distinction classique entre capital et travail, et avoir un impact sur l'organisation des entreprises.
Cependant, tous les chercheurs ne s'accordent pas sur le caractère “ révolutionnaire ” de l'IA. Certains auteurs estiment qu'il convient de considérer l'IA comme une technologie “ normale ”, à laquelle les entreprises et les systèmes économiques s'adapteront sans nécessiter d'ajustements extraordinaires ni de progrès technologiques spectaculaires. Dans ce cas de figure, l'IA devient une nécessité fondamentale, mais pas nécessairement une source d'avantage concurrentiel durable.
Pour les acteurs de la stratégie et du marketing numériques, l'enjeu principal est de comprendre à quel moment l'IA devient une ressource stratégique et à quel moment elle reste un simple facteur d'efficacité facilement imitable. C'est là que des modèles de gestion consolidés comme Vision basée sur les ressources (RBV) et le La chaîne de valeur de Porter offrir une clé précieuse pour la compréhension.
Perspective RBV : Quand l’IA devient une ressource stratégique, et non plus seulement un outil d’efficacité
La théorie des ressources explique l'avantage concurrentiel en partant des ressources d'une entreprise : actifs matériels et immatériels, compétences, connaissances et routines organisationnelles. Ce sont ces ressources, et plus particulièrement leurs combinaisons uniques, qui rendent une entreprise difficile à imiter et capable de maintenir une rentabilité supérieure à long terme.
Pour générer un véritable avantage concurrentiel, les ressources doivent présenter des caractéristiques spécifiques (souvent résumées par l'acronyme VRIN) : elles doivent être précieuses, rares, difficiles à imiter et difficilement remplaçables. Appliqué à l'IA, ce cadre d'analyse met en évidence une distinction claire entre les applications “ substitutives ” et les applications “ facilitatrices ”.
Les applications d'IA qui automatisent les tâches répétitives ou réduisent les coûts d'exploitation améliorent certes l'efficacité, mais répondent rarement aux critères VRIN. Il s'agit de solutions commerciales, souvent prêtes à l'emploi, que les concurrents peuvent facilement reproduire. Elles deviennent alors des prérequis du secteur, plutôt que des facteurs de différenciation.
La situation change lorsque l'IA est co-spécialisé Avec des ressources propres à l'entreprise : données propriétaires, savoir-faire tacite, compétences spécialisées, relations clients et fournisseurs, et processus décisionnels consolidés, l'IA n'est pas qu'un simple outil ; elle s'intègre à un système de ressources global et devient une capacité difficile à imiter.
Le potentiel stratégique de l'IA se révèle particulièrement dans les processus où le jugement humain est prépondérant et où la technologie complète, sans la remplacer, le travail humain. Dans ce contexte, l'IA réduit la charge cognitive liée à la recherche et à l'analyse, élargit le champ des possibles, met en évidence les compromis et les risques, et accélère l'apprentissage grâce à un retour d'information continu.
Cette intégration crée un véritable fossé cognitif: un avantage cumulatif en matière d'apprentissage et de prise de décision qui conduit à de meilleurs choix, à une innovation plus rapide et à une proposition de valeur plus distinctive ou à une gestion des risques supérieure, ce qui se traduit par des marges plus élevées au fil du temps.
Chaîne de valeur et IA : où se situe réellement l’avantage concurrentiel ?
Pour comprendre concrètement où l'intelligence artificielle et l'avantage concurrentiel se rejoignent, il est utile de revenir au modèle de La chaîne de valeur de Porter. Ce cadre décompose les activités commerciales en activités principales (logistique, opérations, marketing et ventes, services) et en activités de soutien (infrastructure, gestion des ressources humaines, développement technologique, approvisionnement).
Chaque activité contribue à la valeur totale créée pour le client et à la marge, c'est-à-dire à la différence entre la valeur générée et les coûts engagés. Analyser la chaîne de valeur revient à se demander quelles activités sont actuellement axées sur la création de valeur et où se concentrent les ressources humaines clés, les expertises essentielles et les décisions stratégiques à long terme.
De ce point de vue, l'IA peut assumer différents rôles :
- Rôle de remplacement: automatisation des processus de routine à faible impact stratégique (par exemple, micro-activités administratives standard, saisie de données).
- Rôle complémentaire: renforcement des activités à forte intensité cognitive et relationnelle (par exemple, marketing stratégique, tarification dynamique, gestion des risques, R&D).
C’est dans ce second domaine que l’intelligence artificielle et l’avantage concurrentiel convergent. Par exemple, en marketing et en vente, l’IA, combinée aux données clients propriétaires, peut faciliter la segmentation, la personnalisation et la conception du parcours client, des aspects difficiles à reproduire en externe.
De même, en matière de R&D ou d'innovation produit, l'IA appliquée aux bases de données internes, aux retours clients et aux informations de marché peut réduire les délais de développement et accroître le taux de réussite des nouveaux lancements. Dans ces cas, il ne s'agit pas seulement de réduire les coûts, mais aussi de développer des compétences uniques en matière de prise de décision, d'apprentissage et d'innovation.
Données de l'UE et d'Italie : diffusion de l'IA et rôle des compétences
Pour comprendre à quel point la transformation en cours est concrète, il suffit de regarder les données européennes. Selon Eurostat, en 2024, plus de 131 % des entreprises de l’Union européenne utiliseront des technologies d’IA, contre 81 % en 2023. Comme pour le cloud computing, l’adoption est beaucoup plus répandue parmi les grandes entreprises (41 %) que parmi les PME (131 %).
Les applications les plus courantes comprennent l'analyse automatique de textes (71 000 entreprises), la génération automatique de contenus textuels ou vocaux et la conversion de la parole en formats lisibles par machine (51 000 entreprises). Sur le plan géographique, on observe des disparités importantes : le Danemark arrive en tête avec 281 000 entreprises utilisant l'IA, suivi de la Suède et de la Belgique (251 000 entreprises), tandis que la Roumanie (31 000 entreprises), la Pologne et la Bulgarie (61 000 entreprises) sont loin derrière. Un résumé complet de ces tendances est également disponible sur le site web. Eurostat.
L’Union européenne a fixé des objectifs clairs pour 2030 : plus de 90 % des PME devront atteindre un niveau minimal de compétences numériques et au moins 75 % des entreprises devront utiliser des services de cloud computing, des outils d’analyse de données massives ou des applications d’intelligence artificielle. Pour suivre ces progrès, un Indice d'intensité numérique (DII), basé sur l'utilisation de 12 technologies numériques : un score de 4 indique le niveau de base, atteint aujourd'hui par 73% d'entreprises, avec des pics de 98% parmi les grandes entreprises.
En Italie, les données de l'ISTAT montrent une croissance significative : l'introduction de l'IA dans les entreprises d'au moins 10 employés est passée de 5,01 TP3T en 2023 à 8,21 TP3T en 2024, puis à 16,41 TP3T en 2025. Les grandes entreprises ont enregistré une croissance de 53,11 TP3T, tandis que les PME ont doublé leur adoption, passant de 7,71 TP3T en 2023 à 15,71 TP3T en 2024, avec une plus forte concentration dans le Nord-Ouest.
Les technologies d'IA populaires comprennent :
- extraction de connaissances à partir de documents textuels (70,81 TP3T d'entreprises utilisant l'IA) ;
- IA générative pour la conversion du langage, de l'image, de la vidéo, de l'audio et de la parole (41.3%) ;
- apprentissage automatique pour l'analyse des données (20.0%) ;
- reconnaissance d'images et automatisation des flux de travail (18%) ;
- technologies pour le mouvement autonome des machines (5.9%).
Malgré les progrès réalisés, 83,61 % des entreprises italiennes n'utilisent toujours aucune technologie d'IA. Parmi les principaux freins figurent le manque de compétences adéquates (cité par près de 60 % des entreprises ayant envisagé des investissements en IA sans les concrétiser), les coûts élevés (43,01 % des entreprises) et les considérations éthiques (25,71 % des entreprises). Seules 14,81 % estiment que l'adoption de l'IA ne serait pas utile à la gestion de leur activité.
Les fonctions commerciales où l'IA est la plus présente sont le marketing et les ventes (33,11 TP3T), les processus administratifs (25,71 TP3T) et la R&D/l'innovation (20,01 TP3T). En marketing et administration, l'IA générative, l'analyse linguistique et l'automatisation des flux de travail prédominent ; en cybersécurité et en R&D, les techniques d'apprentissage automatique prédictif sont dominantes. Un aperçu actualisé de l'IA et de la compétitivité est également disponible à l'adresse suivante : Wikipédia et sur le portail Stratégie numérique de la Commission européenne.
Intelligence artificielle et avantage concurrentiel : impact sur le marketing et les affaires
D'un point de vue marketing et commercial, le lien entre intelligence artificielle et avantage concurrentiel réside principalement dans la capacité à exploiter les données pour améliorer les décisions, l'expérience client et la relation client. Il ne suffit pas d'introduire un chatbot ou quelques automatisations supplémentaires : l'enjeu est d'intégrer l'IA aux processus essentiels à la performance de l'entreprise.
En marketing numérique, l'IA permet :
- segmentation avancée fondé sur des données comportementales et prédictives ;
- personnalisation en temps réel de contenu, d'offres et de messages ;
- optimisation multicanal des campagnes et des parcours, du site à la messagerie instantanée ;
- mesure plus précise du retour sur investissement des initiatives.
En matière d'expérience client, l'IA permet des parcours plus fluides et cohérents sur tous les canaux, en anticipant les besoins et en réduisant les frictions aux moments clés (achat, assistance, renouvellements). Alimentés par des données propriétaires et une connaissance approfondie du métier, ces systèmes deviennent de plus en plus performants et difficiles à reproduire.
Sur le plan opérationnel et organisationnel, l'IA réduit le temps consacré aux microtâches répétitives et à faible valeur ajoutée, libérant ainsi les équipes et les collaborateurs pour des activités à plus fort impact stratégique : développement de nouvelles offres, interaction avec les clients clés, analyse de marché et innovation produit. L'avantage concurrentiel ne réside pas dans le remplacement du travail humain, mais dans son optimisation.
Enfin, en matière de gouvernance, l'IA peut aider la direction générale à évaluer différents scénarios, à gérer les risques et à définir des stratégies fondées sur les données. Les entreprises qui mettent en place une infrastructure d'IA intégrée à leurs ressources spécifiques sont capables de réagir plus rapidement aux évolutions du marché, de tester plus vite de nouvelles initiatives et d'allouer leurs capitaux plus efficacement.
Comment SendApp peut vous aider grâce à l'intelligence artificielle et à un avantage concurrentiel.
Pour de nombreuses entreprises, le premier domaine concret où lier intelligence artificielle et avantage concurrentiel réside dans la communication directe avec le client, notamment sur Whatsapp Entreprise. C’est ici que les données, l’automatisation et les relations humaines se rencontrent au quotidien : génération de prospects, assistance, suivi, ventes et fidélisation.
EnvoyerApp Elle a été créée pour aider les entreprises à transformer WhatsApp en un canal stratégique, grâce à des automatisations intelligentes et des outils conçus pour intégrer l'IA dans les processus de marketing et de service client.
API officielle de WhatsApp et infrastructure évolutive
Avec SendApp Officiel (API WhatsApp), Les entreprises peuvent connecter leurs systèmes (CRM, e-commerce, gestion) à WhatsApp Business de manière sécurisée et conforme, en créant des flux automatisés qui tirent parti de l'IA pour :
- qualifier les prospects en temps réel ;
- Transmettre les demandes à l'équipe appropriée ;
- Personnaliser les messages et les offres en fonction des données des systèmes internes.
Ainsi, l'IA n'est pas une couche générique, mais exploite les données propriétaires de l'entreprise (historique des conversations, achats, billets, préférences), devenant un élément clé de ses capacités relationnelles.
Conversation et gestion d'équipe : l'IA au service de la communication, et non de son remplacement.
SendApp Agent Elle aide les entreprises et les équipes commerciales ou de support à gérer de grands volumes de conversations WhatsApp de manière coordonnée, grâce à des vues partagées et des règles d'attribution intelligentes. L'IA peut notamment :
- acheminer automatiquement les requêtes en fonction de leur contenu ;
- suggérer des réponses rapides ou des modèles personnalisés ;
- Signaler les conversations importantes ou les opportunités de vente incitative et de vente croisée.
Il en résulte un modèle dans lequel la technologie améliore le jugement et les compétences relationnelles des agents, augmentant ainsi la qualité des interactions et la probabilité de conversion, plutôt que de simplement remplacer l'intervention humaine par des robots génériques.
Automatisation du cloud et parcours conversationnels basés sur les données
Avec SendApp Cloud, Les entreprises peuvent concevoir des flux d'automatisation avancés sur WhatsApp et d'autres canaux, intégrant des déclencheurs, la segmentation et une logique de personnalisation basée sur les données. L'IA peut être intégrée à ces flux pour :
- analyser le contenu des conversations et mettre à jour les profils clients ;
- adapter le processus en fonction des réponses (par exemple, des suivis différents pour ceux qui manifestent de l'intérêt ou pour ceux qui expriment des objections) ;
- Testez différentes variantes de messages et d'offres et optimisez automatiquement les performances.
Ces systèmes, connectés à des bases de données internes, développent progressivement une véritable capacité : une approche spécifique à l’entreprise pour interagir avec le marché, enrichie par chaque interaction. C’est là que l’intégration de l’intelligence artificielle et de l’avantage concurrentiel devient concrète, car la personnalisation et la réactivité deviennent difficiles à imiter.
Pour les entreprises souhaitant optimiser leur utilisation de WhatsApp Business (des campagnes de masse simples à la gestion stratégique des canaux), SendApp propose des services de conseil dédiés et des solutions évolutives, de la phase de test aux volumes à grande échelle. Vous pouvez commencer par un essai opérationnel des plateformes et évaluer, données à l'appui, comment l'IA appliquée à la messagerie instantanée génère le plus de valeur.
