Les PME suédoises augmentent rapidement leurs investissements en IA malgré les défis

Stockholm – L'adoption de l'intelligence artificielle (IA) par les petites et moyennes entreprises (PME) suédoises s'est considérablement accélérée, les investissements passant de 7 % en 2022 à 81 % en 2025, selon de nouveaux chiffres. Ces données, compilées par Nordlo en collaboration avec le cabinet d'analyse Radar, indiquent une intégration rapide de l'IA dans les stratégies commerciales.

Cette montée en puissance de l'IA exige de nouvelles approches de la part de la direction et du personnel. "Beaucoup d'entreprises veulent agir rapidement pour ne pas prendre de retard", a déclaré Håkan Benjaminsson, Digital Business Developer chez Nordlo. Il a noté qu'un problème fréquent est que les projets d'IA n'arrivent pas à générer de rendements, souvent en raison de la mauvaise qualité ou des inexactitudes des données.

Le rapport souligne que 53 % des entreprises sont confrontées à des difficultés liées à la qualité et à l'accessibilité des données, tandis que 52 % citent un manque d'expertise interne. De plus, près de la moitié (48 %) signalent des obstacles en matière de gouvernance, de risque et de conformité lors de la mise en œuvre des outils d'IA.

Benjaminsson a averti que les entreprises risquent d'aller plus vite que leurs infrastructures et leurs compétences ne peuvent le supporter. "Sans contrôle sur les données, les compétences et la gouvernance, il devient difficile de créer une réelle valeur commerciale, et dans certains cas, les investissements peuvent même avoir l'effet inverse", a-t-il expliqué.

Les entreprises qui parviennent à intégrer l'innovation rapide avec une base technique et organisationnelle solide sont bien positionnées pour accroître leur compétitivité. Inversement, celles qui ne le font pas peuvent être confrontées à des coûts accrus et à des inefficacités. Benjaminsson a souligné que les petites entreprises en particulier ne peuvent pas se permettre des échecs de mise en œuvre coûteux de l'IA, insistant sur la nécessité d'une préparation solide avant un déploiement à grande échelle.