Intelligence artificielle : quels modèles économiques pour les PME et ETI en 2025?

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L’intelligence artificielle (IA) est aujourd’hui un moteur incontournable de transformation des PME et ETI françaises. Si l’IA a longtemps été perçue comme une technologie complexe réservée aux grandes entreprises, elle devient désormais accessible et stratégique pour les structures de taille moyenne, qui peuvent en tirer un avantage concurrentiel décisif. Mais quels sont les modèles économiques qui se dessinent dans ce secteur en pleine évolution ? Comment les dirigeants peuvent-ils s’en inspirer pour réussir leur transition numérique ?

1. Le modèle open source et académique : un socle d’innovation accessible

Les universités, laboratoires publics et communautés open source jouent un rôle fondamental en développant des outils, bibliothèques et modèles accessibles à tous, souvent gratuitement. Ce modèle favorise la mutualisation des connaissances et accélère l’innovation. En France, Hugging Face illustre parfaitement cette dynamique : la start-up contribue massivement à l’open source tout en commercialisant des services premium (API, accompagnement technique), permettant aux PME d’accéder à des technologies de pointe sans lourds investissements.

2. Les plateformes IA “as a Service” (AIaaS) et cloud souverain: démocratiser et industrialiser l’usage

Les fournisseurs de plateformes cloud, comme Google, Microsoft, Amazon ou OVHcloud, proposent des environnements complets pour entraîner, déployer et superviser des modèles d’IA, facturés à l’usage. Ce modèle démocratise l’accès à l’IA pour les PME, qui bénéficient de solutions prêtes à l’emploi sans avoir à gérer d’infrastructure complexe. OVHcloud, acteur français, se distingue en offrant une plateforme IA souveraine, adaptée aux exigences de sécurité et de localisation des données propres au marché hexagonal.

3. Solutions logicielles verticalisées (SaaS métier & leadership produit) : spécialiser l’IA pour répondre aux besoins métiers

De nombreux éditeurs français intègrent l’IA dans des logiciels spécialisés, directement adaptés aux besoins de secteurs comme la finance, l’industrie, la gestion commerciale ou la relation client. Sidetrade, par exemple, propose une plateforme d’IA pour optimiser le cycle de trésorerie et automatiser la gestion des paiements clients. Docloop, start-up française, propose une solution d’automatisation intelligente de la gestion documentaire dans la logistique, illustrant l’impact de l’IA sur des métiers très opérationnels.

4. Produits IA natifs et IA embarquée (go-to-market IA) : intégrer l’intelligence dans les objets pour innover

Certaines entreprises conçoivent des produits physiques intégrant l’IA dès leur conception, comme des capteurs intelligents, robots ou objets connectés. Prophesee, deeptech parisienne, développe ainsi des capteurs de vision neuromorphique inspirés du cerveau humain, utilisés pour la maintenance prédictive ou la robotique. Ce modèle, dit “Edge AI”, permet de traiter les données localement, sans dépendre du cloud, et ouvre la voie à de nouveaux marchés pour les PME innovantes.

5. Services IA sur-mesure et conseil : personnaliser l’accompagnement et accélérer la transformation

Des cabinets spécialisés proposent le développement de solutions IA personnalisées, depuis le diagnostic jusqu’à la conception d’algorithmes adaptés aux problématiques spécifiques des clients. Voici une version plus neutre et factuelle : Selego est un cabinet français qui accompagne les PME et ETI dans le développement et le déploiement de projets IA personnalisés, en apportant expertise technique et conseil stratégique.

6. Plateformes de données et marketplaces : valoriser et partager les actifs data

Certaines entreprises créent des plateformes facilitant la mise en relation entre fournisseurs et utilisateurs de données ou de modèles IA. Dawex, société française, propose une marketplace sécurisée où les entreprises peuvent valoriser, échanger ou monétiser leurs jeux de données, accélérant ainsi le développement de solutions IA pour tous les acteurs de l’écosystème.

7. Modèles hybrides et écosystémiques : mutualiser les ressources et accélérer l’innovation

L’innovation en IA se nourrit de la collaboration entre PME, grands groupes, start-up et laboratoires. Le consortium Confiance.ai en est une illustration : il réunit industriels, PME et chercheurs pour développer une IA de confiance adaptée à l’industrie, mutualisant ainsi ressources, expertises et risques. Cette logique d’écosystème permet de partager les coûts, d’accélérer l’innovation et de sécuriser la chaîne de valeur.

8. Modèle freemium et abonnement : faciliter l’adoption progressive et monétiser l’usage avancé

De nombreux acteurs proposent un accès gratuit à des fonctionnalités de base, puis monétisent des services avancés, du support ou de la personnalisation via des abonnements. Ce modèle, fréquent chez les éditeurs SaaS IA comme Hugging Face ou Dataiku, facilite l’adoption progressive de l’IA, notamment pour les PME qui souhaitent tester avant d’investir.

9. Data-as-a-Service (DaaS) et monétisation de la donnée : alimenter et enrichir les solutions d’IA

La donnée est au cœur de la performance des modèles d’IA. Le modèle Data-as-a-Service (DaaS) propose l’accès, la vente ou l’échange de jeux de données via des plateformes spécialisées. Cela permet aux entreprises de monétiser leurs données et d’enrichir leurs algorithmes avec des données externes. En France, Dawex facilite ces échanges sécurisés, aidant ainsi les PME et ETI à générer des revenus et à améliorer leurs solutions IA.

10. Outcome-based pricing (tarification à la performance) : partager le risque et aligner les intérêts

Dans ce modèle, le client ne paie que si l’IA délivre un résultat mesurable (réduction de coûts, augmentation des ventes, amélioration de la qualité…). Ce modèle, de plus en plus courant dans l’industrie et les services, réduit le risque pour le client et aligne les intérêts des parties. Certaines start-up françaises et cabinets de conseil spécialisés adoptent déjà cette approche, notamment dans les secteurs industriels ou logistiques.

11. IA générative et création de contenu automatisée : ouvrir de nouveaux marchés pour la génération à la demande

L’essor de l’IA générative ouvre de nouveaux modèles économiques autour de la génération automatisée de textes, images, vidéos ou prototypes, facturés à la demande ou via abonnement. Des start-up françaises comme LightOn développent des solutions de génération de contenu pour le marketing, la communication ou la création de prototypes.

Conclusion

L’IA n’est plus réservée aux grandes entreprises ou aux spécialistes. Les PME et ETI disposent aujourd’hui d’un éventail inédit de modèles économiques pour intégrer l’intelligence artificielle à leur activité, que ce soit via l’open source, les plateformes cloud, des solutions sectorielles, la monétisation de la donnée, l’IA embarquée ou la participation à des écosystèmes collaboratifs.

Le véritable enjeu n’est pas de choisir le “meilleur” modèle, mais d’identifier celui qui correspond à la maturité digitale, aux besoins métiers et aux ambitions de l’entreprise. L’important est d’oser expérimenter, de s’appuyer sur l’écosystème existant, d’impliquer les équipes et de garder la maîtrise de ses données.

Les entreprises qui sauront s’approprier ces modèles et passer à l’action, même à petite échelle, prendront un avantage décisif sur leur marché. L’IA est un formidable accélérateur de croissance et d’innovation : le moment d’agir, c’est maintenant.

Ecrit par Nathalie Lamborghini Dumas, Administratrice Indépendante & Fondatrice de Flying Rhino, le Corporate Venture Studio européen dédié aux business models innovants et durables.