Votre PME a-t-elle besoin de sa propre IA?

L’intelligence artificielle est devenue incontournable pour les entreprises. Mais une question revient souvent chez les dirigeants de PME : faut-il avoir “sa propre IA” pour rester compétitif ?

Pour une PME, il est crucial de comprendre ces différentes options afin de savoir où investir et quel niveau est réellement pertinent. Voyons ensemble les principales approches, de la plus simple à la plus ambitieuse.

👉 Est-ce qu’on parle simplement d’un usage malin de ChatGPT ou Microsoft Copilot ?

👉 D’un système connecté à vos propres documents internes (FAQ, contrats, bases métiers) comme le RAG?

👉 D’un modèle spécialisé réentraîné sur vos données ?

👉 Ou, beaucoup plus rarement, d’une création de modèle IA de A à Z ?

Pour certains, “avoir son IA” signifie simplement créer ou utiliser un GPT dans ChatGPT; . pour d’autres, d’installer un modèle open source comme Mistral en local, de connecter l’IA à vos bases documentaires internes, ou encore de réentraîner un modèle sur vos données. Quant à la création d’un modèle complet de A à Z, elle reste réservée aux géants mondiaux.

Dans cet article, nous passons en revue ces approches, de la plus simple à la plus ambitieuse, et nous introduisons une nouveauté essentielle pour les PME en 2025 : les agents IA, capables d’exécuter des tâches de manière autonome.

1. Le Prompting: tirer parti des GPT existants

La première marche consiste à utiliser des outils comme ChatGPT, Copilot ou Claude en leur donnant des instructions précises (prompts). Grâce au prompting, une requête envoyée à un modèle via une API peut déjà être intégrée dans une application et donner l’impression d’un assistant personnalisé.

C’est le premier pas… et souvent le plus facile. Mais il ne faut pas s’y tromper : derrière l’illusion d’une IA “à soi”, tout repose encore sur un modèle externe, conçu et hébergé ailleurs. La valeur ajoutée se joue surtout dans la qualité des instructions et dans la manière de les intégrer dans un produit.

👉 Exemple: générer automatiquement des réponses types aux mails clients, résumer un compte rendu de réunion ou produire un premier jet de contenu marketing.

💡 Valeur business: rapide, peu coûteux, efficace.

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2. Créer ou acheter un GPT spécialisé

Depuis 2024, il est possible de créer ou d’acquérir des GPT personnalisés dans ChatGPT (ou des Agents via Copilot). Ces GPT sont comme des “versions spécialisées” d’un modèle existant, configurées avec vos consignes, fichiers et outils.

👉 Exemples:

• une société de consultance qui crée un GPT interne à partir de toutes ses offres commerciales pour générer des propositions commerciales automatiquement et rapidement;

• une agence qui achète un GPT spécialisé dans la génération de visuels publicitaires.

💡 Valeur business: un bon compromis entre simplicité et personnalisation. Pas besoin d’expertise technique lourde, mais un gain d’efficacité car l’IA adopte vos contenus et votre ton.

3. Les Agents IA: la nouveauté qui change tout pour les PME

En 2025, une autre catégorie vient compléter ce panorama : les agents IA.

Contrairement aux chatbots (scénarios figés) ou aux simples GPT (qui attendent vos prompts), un agent IA peut :

• définir ses propres sous-objectifs,

• planifier et exécuter des actions,

• apprendre en continu,

• interagir avec vos outils métiers.

👉 Exemple: un agent IA peut organiser automatiquement vos rendez-vous, analyser vos e-mails et préparer un rapport de ventes dans Excel, sans que vous ayez à détailler chaque étape.

Quels agents IA sont déjà disponibles en 1 clic?

• ChatGPT mode Agent (OpenAI) : capable d’agir sur un ordinateur virtuel (naviguer, coder, analyser des concurrents).

• Agents Copilot (Microsoft) : Researcher (veille, stratégie), Analyst (prévisions, data science).

• Agents préconçus dans l’Agent Store de Copilot: support IT, inventaire, analyse concurrentielle.

• Copilot Agent Builder : créer un agent en quelques minutes sans coder.

• Copilot Studio : plateforme low-code/pro-code pour développer des agents métiers avancés.

💡 Valeur business :

• automatisation de tâches répétitives,

• amélioration du service client,

• aide à la décision via l’analyse prédictive.

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4. L’IA locale: garder vos données en interne

Une autre façon d’avoir “sa propre IA” consiste à faire tourner un modèle IA existant directement sur vos propres machines, sans dépendre d’une API externe.

 Ici, il ne s’agit pas de créer un modèle de zéro, mais bien de réutiliser des modèles déjà existants ... et de les déployer en local.

Ici, il peut s’agir de petits modèles (SML – Small Models), plus légers, pouvant êre installés sur des ordinateurs portables et adaptés à des tâches ciblées, ou de grands modèles (LLM – Large Language Models) comme Mistral 7B ou Llama 2, capables de gérer des interactions plus complexes.

👉 Exemple: une fiduciaire qui déploie un petit modèle local pour automatiser la classification de documents comptables

Pourquoi c’est intéressant ?

• Contrôle et confidentialité : vos données sensibles ne quittent pas vos serveurs.

• Avantages financiers : pas de coûts récurrents liés à une API, mais un investissement initial en infrastructure. Rentable si vous avez des volumes d’utilisation élevés.

• Efficacité énergétique : les SML sont conçus pour tourner sur du matériel plus modeste, avec une empreinte énergétique réduite par rapport à un LLM complet.

• Indépendance stratégique : vous réduisez votre dépendance aux fournisseurs externes.

💡 Valeur business : l’IA locale est idéale pour les PME manipulant des données sensibles (finance, juridique, santé) et qui veulent maîtriser leurs coûts et leur sécurité tout en bénéficiant d’une IA performante.

5. Le RAG (Retrieval Augmented Generation): connecter l’IA à vos données internes

Avec le RAG, on passe à un niveau supérieur. Il ne s’agit plus simplement d’envoyer un prompt ou de faire tourner un modèle en local. Cette approche nécessite de mettre en place une infrastructure dédiée, capable de stocker, organiser et interroger vos données (FAQ, PDF, wiki interne, bases métiers, etc.).

Le fonctionnement est simple : le modèle de langage reste générique, mais il est connecté à votre base documentaire. Lorsqu’un utilisateur pose une question, l’IA va d’abord chercher l’information pertinente dans vos données, puis formule une réponse adaptée à partir de ces éléments.

👉 Exemple: une compagnie d’assurance qui permet à ses clients de poser des questions en langage naturel pour interroger leurs propres contrats

💡 Valeur business: gros gain de productivité, mais nécessite une architecture technique adaptée.

6. Le Fine-tuning: spécialiser l’IA en profondeur

Avec le fine-tuning, on franchit un nouveau cap.

Il ne s’agit plus seulement d’utiliser un modèle existant tel quel, ni de le connecter à une base documentaire, mais de le réentraîner partiellement avec vos propres données  (procédures internes, jargon métier, documentation technique).

Le principe : on prend un modèle disponible et on l’expose à un jeu d’exemples spécifiques par exemple, la jurisprudence d’un cabinet d’avocats, la documentation d’un produit ou les procédures internes d’une entreprise.

Petit à petit, le modèle apprend à répondre dans un style ou un domaine donné.

Cette approche permet d’obtenir une IA plus précise et plus cohérente dans un contexte particulier.

Mais elle demande encore plus de ressources techniques que le RAG : jeux de données bien préparés, puissance de calcul, savoir-faire en entraînement de modèles. Ici, on ne se contente plus de piloter l’IA, on commence vraiment à la transformer.

👉 Exemple: une entreprise industrielle qui entraîne son IA sur ses procédures de maintenance pour obtenir des réponses précises.

💡 Valeur business : haut niveau de personnalisation, mais investissement technique plus lourd.

7. Créer son propre modèle IA: un chantier titanesque

Et enfin, si on doit en garder une définition quand on parle de “sa propre IA”, c’est bien celle-ci : créer son modèle de A à Z.

Cela signifie imaginer son architecture, rassembler et nettoyer un grand nombre de données, les utiliser pour l’entraîner, et mobiliser une infrastructure pour y parvenir.

Ce travail beaucoup plus complexe requiert des équipes entières de chercheurs, d’ingénieurs et de spécialistes (data scientist,) en données pour construire, ajuster, tester et maintenir le modèle dans le temps.

Peu d’acteurs disposent de la puissance financière et technique pour relever ce défi. Mais au sens strict, c’est ici que réside la véritable idée d’“avoir sa propre IA” : une intelligence artificielle conçue, entraînée et contrôlée dans ses moindres détails par celui qui l’a bâtie.

Construire un modèle de zéro (comme OpenAI, Mistral, DeepSeek) nécessite des données massives, des équipes spécialisées et des budgets colossaux.

👉 Inaccessible pour une PME, et rarement pertinent.

Tableau comparatif : les différents niveaux de “sa propre IA”

Niveau	Définition	Exemple PME	Avantages	Limites
1. Prompting	Utiliser un modèle externe avec des instructions (ChatGPT, Copilot, Claude)	Générer des mails clients ou résumer un compte rendu avec ChatGPT	Simple, rapide, peu coûteux	Dépendance totale à un modèle externe
2. GPT spécialisé	Créer ou acheter un GPT personnalisé dans ChatGPT ou Copilot	GPT interne qui connaît toutes les offres d’une société de consultance pour générer des propositions	Accessible, adapté au jargon et aux données internes	Reste basé sur un modèle tiers, dépendance éditeur
3. Agents IA	IA autonome capable de planifier et exécuter des tâches	Agent IA qui organise les rendez-vous et prépare un rapport Excel	Automatisation, productivité, aide à la décision	Technologie encore jeune, intégrations à paramétrer
4. IA locale (SML/LLM)	Héberger un modèle (petit modèle SML ou grand modèle LLM comme Llama/Mistral) sur ses propres serveurs	Fiduciaire installant un modèle local pour classer ses documents comptables	Confidentialité, coûts API réduits, indépendance, possible efficacité énergétique avec SML	Investissement matériel, compétences techniques nécessaires
5. RAG (Retrieval Augmented Generation)	Connecter un modèle générique à une base documentaire interne	Compagnie d’assurance qui permet d’interroger les contrats clients	Exploite vos données internes sans réentraînement, gain de productivité	Infrastructure technique plus complexe (bases vectorielles, ingestion docs)
6. Fine-tuning	Réentraîner un modèle avec vos propres données pour le spécialiser	Industrie : IA entraînée sur les procédures de maintenance	Haut niveau de personnalisation, cohérence métier	Coûts élevés, besoins en données de qualité et en expertise
7. Créer un modèle complet	Développer un modèle IA de A à Z (architecture, data, entraînement, infra)	réservé aux géants comme OpenAI, Mistral, DeepSeek	Contrôle total, innovation	Inaccessible aux PME : budget, données et équipes colossaux requis

Conclusion

Alors, votre PME a-t-elle besoin de sa propre IA ?

👉 Créer un modèle de A à Z ? Non.

👉 Mais exploiter un GPT spécialisé, un RAG ou des agents IA ? Oui, et dès maintenant.

Mais surtout, n'oubliez pas que la principale valeur de "votre IA" réside dans vos données et la qualité de celles-ci. Donc, avant de vous lancer dans la mise en place d'une IA lcoal, d'un RAG ou d'un Agent, assurez-vous que vos données sont catégorisées et de qualité.

Pour une PME wallonne, les options les plus rentables se situent entre :

• le prompting intelligent,

• la création/achat d’un GPT spécialisé,

• l’utilisation d’agents IA adaptés aux besoins métier.

Au MIC, nous aidons les dirigeants à identifier la bonne marche, tester des cas d’usage concrets et transformer progressivement l’IA en levier de productivité.