Alors que les budgets 2026 se préparent, de nombreux dirigeants de PME s’interrogent sur la place à donner à l’intelligence artificielle dans leur organisation. Guy Clément, co-dirigeant du réseau de franchise INWIN, spécialisé dans la transformation digitale des entreprises, livre son analyse sur ce sujet devenu central. Son constat est clair : l’accès à l’outil n’est plus le principal enjeu, c’est la manière de l’intégrer dans le fonctionnement réel de l’entreprise qui fait désormais la différence. Décryptage de cette réflexion, nourrie par dix ans d’accompagnement des PME dans leur transformation numérique.
Un contexte économique qui accentue les écarts entre entreprises
Fin mai 2026, la Banque de France recensait plus de 70 000 défaillances d’entreprises sur douze mois glissants, un niveau resté historiquement élevé, alors que dans le même temps plus d’1.2 million d’entreprises ont vu le jour en France. Pour Guy Clément, ce paradoxe apparent illustre une réalité simple : quand la conjoncture ralentit, les faiblesses organisationnelles deviennent beaucoup plus visibles entre des entreprises pourtant comparables. La différence ne tient plus seulement à l’offre commerciale, mais à la façon de prospecter, de relancer un client ou d’exploiter les données déjà disponibles.
C’est dans ce contexte que le numérique change de nature à ses yeux : il ne s’agit plus de simplement moderniser l’entreprise, mais de mieux l’organiser pour rester compétitif. Les chiffres de l’INSEE publiés en juillet dernier confirment ce retard des plus petites structures : en 2025, seules 15 % des entreprises de 10 à 49 salariés utilisaient l’IA de façon organisée, contre 31 % pour celles de 50 à 249 salariés et 58 % au-delà de 250 salariés. Un écart qui a presque triplé en deux ans, passant de 16 à 43 points entre les plus petites et les plus grandes entreprises.
L’outil ne suffit pas : la leçon des dix ans de transformation numérique
Pour Guy Clément, ce constat rappelle fortement ce que le secteur a déjà vécu avec l’essor du web. Il y a dix ans, les dirigeants s’interrogeaient sur le référencement ou la création d’un site internet ; aujourd’hui, ce sont les mêmes questions qui reviennent, appliquées à l’intelligence artificielle : par où commencer, combien investir, comment ne pas prendre de retard. Or, à mesure qu’une technologie se démocratise, la valeur ne réside plus dans sa simple maîtrise technique, mais dans la capacité à l’intégrer intelligemment dans une organisation.
Cette conviction a directement guidé le repositionnement du réseau INWIN, repris en 2024 par Guy Clément et Ludovic Hervault. L’enseigne s’est structurée autour de deux axes complémentaires : l’optimisation du parcours client et l’intégration de l’intelligence artificielle, avec la conviction qu’automatiser un processus défaillant ne le rend pas meilleur pour autant.
Diagnostiquer avant d’outiller, puis mesurer les résultats
La méthode défendue par Guy Clément repose sur plusieurs étapes. Elle commence par un diagnostic pour identifier où l’entreprise perd du temps, des opportunités commerciales ou de la marge, avant même de choisir un quelconque logiciel. Vient ensuite l’intégration proprement dite : déterminer qui utilise l’outil, à quel moment, avec quelles données et quels contrôles. La formation des équipes constitue une étape tout aussi essentielle, tant les limites des solutions d’IA évoluent rapidement.
Enfin, la mesure des résultats reste selon lui l’étape la plus souvent négligée. Un gain de temps ne devient un gain de performance que s’il est réinvesti concrètement, que ce soit dans la prospection, le suivi client ou la qualité du travail rendu.
Savoir aussi quand ne pas utiliser l’IA
Le co-dirigeant de l’enseigne s’appuie également sur une expérimentation menée auprès de consultants du Boston Consulting Group, publiée cette année dans la revue Organization Science. Sur des tâches où l’IA était performante, les consultants assistés ont vu leur productivité et la qualité de leur travail nettement progresser. Mais confrontés à une tâche volontairement en dehors du champ de fiabilité de l’IA, ces mêmes consultants ont obtenu des résultats significativement moins bons que sans assistance. Pour Guy Clément, cette bascule illustre l’enjeu à venir : ne pas seulement savoir utiliser l’intelligence artificielle, mais savoir jusqu’où lui faire confiance et à quel moment reprendre la main humainement.
Il alerte enfin sur la multiplication d’accompagnements approximatifs autour de l’IA, portés par des méthodes présentées comme universelles sans tenir compte du contexte de chaque entreprise. C’est là, selon lui, qu’un réseau structuré peut apporter une réponse différente : une méthode commune, construite au niveau national, mais appliquée avec une véritable proximité locale.
