L’IA en action dans les petites et moyennes entreprises

L’enjeu

Le paradoxe canadien en matière d’IA est largement documenté : une capacité de recherche de premier plan mondial y coexiste avec une adoption inégale, notamment au sein des petites et moyennes entreprises (PME). Néanmoins, cet écart lui-même demeure difficile à cerner avec précision. Les taux d’adoption recensés varient considérablement selon les définitions : ils vont de 12,2 % dans les enquêtes de Statistique Canada, axées strictement sur l’usage opérationnel de l’IA, à 71 % selon la mesure plus large de Microsoft, qui intègre les outils d’IA générative. Selon un sondage mené par la BDC en 2024, 39 % des PME affirmaient utiliser l’IA, un taux qui bondissait à 66 % lorsque des exemples concrets leur étaient présentés. Ces divergences mettent en évidence l’incidence des écarts de définition et de la sous-estimation sur notre compréhension de l’adoption.

Cet écart ne relève pas uniquement d’un enjeu technologique, mais touche directement à la compétitivité. Les PME forment l’épine dorsale de l’économie canadienne ; pourtant, nombre d’entre elles manquent de ressources et de capacités pour adopter de nouveaux outils au même rythme que les grandes entreprises. L’intelligence artificielle a le potentiel de relever ces défis en optimisant les opérations, en réduisant les coûts et en renforçant les relations avec la clientèle ; pourtant, de nombreuses entreprises n’en tirent pas encore pleinement parti.

Ces écarts soulignent que le taux d’adoption est potentiellement sous-estimé, tout en mettant en évidence la persistance d’un décalage significatif. Si certaines PME expérimentent déjà l’IA, de nombreuses autres accusent un certain retard. Il est essentiel de combler ce retard en matière d’adoption si l’on veut que les PME canadiennes puissent être compétitives. Il reste encore beaucoup à faire pour aider les PME à cerner les applications concrètes de l’IA au sein de leurs activités, et pour veiller à ce qu’elles disposent des compétences, de l’accompagnement et de la confiance nécessaires à leur déploiement.

Ce bulletin a pour objectif de présenter des cas concrets de PME issues de divers secteurs qui déploient des outils d’IA à différentes étapes de leur chaîne de valeur afin d’obtenir des résultats probants. En mettant en valeur des applications diversifiées, ce bulletin démontre concrètement que l’adoption de l’IA est à la fois viable et avantageuse, tout en offrant aux PME des modèles clairs sur lesquels s’appuyer.

Ce que nous examinons

Ce projet avait pour objectif de recenser et d’analyser les applications concrètes de l’IA dans les PME, en mettant l’accent sur leurs répercussions pratiques tout au long de la chaîne de valeur de l’entreprise. Parmi les questions clés figuraient :

• Comment les PME mettent-elles l’IA en œuvre dans leurs activités quotidiennes ?
• Quels sont les avantages mesurables obtenus en termes d’efficacité, de productivité, de qualité de service et de réduction des coûts ?
• Quels sont les secteurs et les fonctions qui sont à la pointe de cette adoption, et quels enseignements peut-on en tirer ?

Cette étude a rassemblé un ensemble varié d’études de cas couvrant la logistique d’approvisionnement, les opérations, la logistique de distribution, le marketing et les ventes, le service client, les achats, les ressources humaines, le développement technologique et l’infrastructure de l’entreprise. La sélection comprend des titres canadiens et internationaux (par exemple, Royaume-Uni, Europe, États-Unis, etc.)  Les PME des secteurs de l’agriculture, de l’industrie, des services, du commerce de détail, etc. Ces cas ont été recensés et synthétisés dans un bulletin publié en septembre 2025.

Ce que nous apprenons

Les résultats indiquent que l’adoption n’est pas un objectif lointain, mais une réalité concrète pour de nombreuses PME. Parmi les principaux enseignements, on peut citer :

Opérations : L’IA renforce les processus de production clés en automatisant les tâches répétitives, en améliorant le contrôle qualité et en réduisant les temps d’arrêt. Ces outils permettent aux PME d’assurer la cohérence de leurs processus, de réduire leurs coûts et de diminuer leur dépendance vis-à-vis d’une main-d’œuvre qualifiée, dont l’offre est limitée. À titre d’exemple, l’entreprise Pièces d’autos Fernand Bégin a accru l’efficacité de ses processus de 20 % et réduit ses coûts de main-d’œuvre de 15 % grâce à des systèmes de données optimisés par l’IA, tandis que Patates Dolbec a fait passer la précision de son tri de 70 % à 95 % grâce à un contrôle qualité propulsé par l’IA.

Gestion des effectifs : L’IA améliore la planification, la gestion des effectifs et la formation, permettant ainsi aux PME d’optimiser leurs ressources humaines limitées. Cela permet de réduire les charges administratives et garantit une utilisation plus efficace du personnel. À titre d’exemple, Bien Chez Soi a réduit de 68 % le temps consacré à la planification, diminué de 42 % les visites infructueuses et accru de 25 % le nombre d’heures de travail quotidien des aidants, ce qui a permis d’augmenter directement la capacité de prise en charge des clients. Promark Electronics a également réduit de moitié le temps de formation des nouveaux employés et atteint un taux de rendement initial (FPY) supérieur à 95 % grâce à l’introduction d’instructions de travail numériques propulsées par l’IA.

Marketing et ventes : L’IA permet aux PME de personnaliser leurs stratégies de communication, d’anticiper les besoins des clients et d’automatiser des campagnes qui, autrement, exigeraient un temps de travail considérable. Ces applications permettent aux petites et moyennes entreprises (PME) de rivaliser avec les grands acteurs du marché en stimulant à la fois le taux de conversion et la valeur moyenne des commandes. À titre d’exemple, JENNY BIRD a augmenté de 8,5 % ses revenus issus des ventes incitatives (upselling) et a stimulé de 58 % la valeur moyenne des commandes, tandis que Brava Fabrics a enregistré une croissance de 101 % de ses ventes en ligne après avoir automatisé ses campagnes de courriels marketing. Three Ships Beauty a triplé l’intention d’achat chez les utilisateurs de son questionnaire ; ces derniers sont d’ailleurs 3,5 fois plus susceptibles d’acheter après avoir utilisé son outil d’analyse de la peau propulsé par l’IA.

Service à la clientèle : Les outils propulsés par l’IA optimisent la réactivité et libèrent le personnel des tâches routinières, permettant ainsi d’assurer un service en continu 24 h/24 tout en garantissant un niveau de qualité constant. Cela permet d’améliorer à la fois la satisfaction des clients et la génération de revenus. Chez Simba Sleep, un agent propulsé par l’IA prend en charge un volume de travail équivalent à celui de huit employés à temps plein, générant ainsi un chiffre d’affaires mensuel de 600 000 £ tout en garantissant un soutien en continu (soit plus de 1 100 000 $ canadiens). À titre d’exemple, Suitor, une petite entreprise de location de costumes, a réduit son temps de réponse de 97 %, passant d’environ 3 minutes à seulement 6 secondes grâce à un agent de service propulsé par l’IA qui prend désormais en charge automatiquement jusqu’à 85 % des requêtes clients.

Infrastructure et conformité : L’IA transforme également des fonctions moins visibles, mais stratégiques, telles que la conformité, la finance et la gestion des risques. En automatisant la production de rapports complexes et l’analyse de données, les PME peuvent gagner un temps précieux et réorienter leurs équipes vers des activités à plus forte valeur ajoutée. À titre d’exemple, Nolinor Aviation a réduit la durée de ses enquêtes de conformité de 40 heures à seulement 5 heures grâce à l’introduction d’un assistant d’enquête propulsé par l’IA.

Ces enseignements démontrent que les outils d’IA s’adaptent à tous les secteurs d’activité ainsi qu’à l’ensemble des fonctions de l’entreprise. L’adoption de ces technologies peut se faire de manière progressive, en ciblant d’abord des défis spécifiques, avant de déployer la solution à plus grande échelle au fil du temps. Les partenariats avec des fournisseurs technologiques permettent souvent d’accélérer cette transition, rendant ainsi l’IA accessible même aux PME traditionnelles ou à celles disposant de ressources limitées.

Pourquoi c’est important

Les données montrent que l’adoption, les avantages et la nécessité croissante de l’IA pour les PME sont avérés. Les bénéfices sont multiples : rationalisation des opérations, accroissement de la productivité, réduction des coûts et renforcement de la relation client.

Pour les décideurs politiques et les bailleurs de fonds, ces initiatives confirment que des interventions ciblées visant à lever les freins, notamment par le développement des compétences, la sensibilisation et la mise en place de cadres de confiance, sont cruciales pour accélérer le déploiement de ces solutions. Pour les dirigeants de PME, ces études de cas constituent des modèles concrets et reproductibles, démontrant que même des investissements modestes peuvent générer des rendements significatifs.

À l’échelle macroéconomique, l’accélération de l’adoption de ces technologies par les PME est au cœur des priorités du Canada en matière de compétitivité et de productivité. Sans une adoption plus généralisée, le pays risque de perdre du terrain face à ses concurrents qui intègrent déjà l’IA au cœur de leurs pratiques commerciales quotidiennes.

État des compétences:
L’IA au service de l’écosystème du développement des compétences

Les outils d’IA appuyés par le CCF ont amélioré les résultats en matière d’adéquation des compétences, d’orientation du développement de carrière et de recrutement. L’efficacité générale de ces outils a été renforcée par la reconnaissance et l’atténuation des préjugés et de la discrimination inhérents à ces technologies.

Lire le rapport

Prochaines étapes

Ce bulletin s’inscrit dans le cadre d’une initiative plus large visant à combler le retard du Canada en matière d’adoption de l’IA. Tout en mettant en lumière ces études de cas concluantes, ce travail reste un processus évolutif. Un rapport à paraître présentera un nouveau référentiel de compétences en matière d’IA. Ensemble, ces ressources visent à armer les décideurs politiques, les bailleurs de fonds et les dirigeants de PME d’enseignements concrets et d’outils directement exploitables.

• Il convient de capitaliser sur ce bulletin en enrichissant la bibliothèque d’études de cas sur l’IA dans les PME, afin de proposer des exemples concrets dans un plus grand nombre de secteurs d’activité.
• Il s’agit d’associer directement les conclusions du rapport aux initiatives de formation et de développement des compétences, afin de veiller à ce que les PME disposent de l’acculturation et des capacités nécessaires à l’adoption de ces technologies.
• Diffuser largement ces enseignements à travers les réseaux de PME, les associations sectorielles et les canaux décisionnels, afin de démystifier l’adoption de l’IA et d’en accélérer l’appropriation.