L’IA ouvre un nouveau marché parmi les plus petites entreprises du monde

L’intelligence artificielle (IA) transforme les entreprises dans divers secteurs, et son impact n’est plus limité aux grandes sociétés ; elle s’infiltre désormais dans les opérations quotidiennes des petites entreprises. Cette évolution devient de plus en plus visible.

Une étude commandée par QuickBooks auprès de milliers d’adultes aux États-Unis, au Canada, en Australie et au Royaume-Uni a révélé qu’une économie croissante d’entrepreneuriat informel modifie la façon dont les nouvelles entreprises sont lancées.

Selon l’enquête, 33 % des adultes américains prévoient de créer une entreprise ou une activité secondaire cette année, soit une hausse de 94 % par rapport à l’année précédente, et 65 % des futurs entrepreneurs américains déclarent qu’ils s’appuieront probablement sur l’IA pour lancer leur projet. Ces fondateurs ambitieux envisagent d’utiliser l’IA pour réaliser des études de marché (29 %), créer des sites web ou des fiches produits (19 %) et développer des éléments de marque (14 %).

La même étude montre que les ressources financières derrière ces ambitions sont limitées, les Américains estimant avoir besoin de dizaines de milliers de dollars pour créer une entreprise. Pourtant, les obstacles de coût n’ont pas freiné l’adoption chez ceux qui en possèdent déjà une. De nouvelles recherches de la Federal Reserve Bank of San Francisco ont révélé que près de 46 % des répondants de petites entreprises utilisent déjà l’IA, tandis que 15 % supplémentaires prévoyaient de commencer à l’utiliser dans les 12 prochains mois.

Un tiers des entreprises interrogées dans l’enquête 2025 Small Business Credit n’ont toutefois aucun projet d’utiliser l’IA, 30 % déclarant simplement préférer ne pas le faire. Parmi ceux qui utilisent l’IA, seulement 7 % l’avaient pleinement intégrée à leurs processus commerciaux, tandis que la moitié affirmait l’expérimenter et 44 % supplémentaires l’avaient partiellement intégrée.

Parallèlement, les données de SoFirapportent qu’environ les trois quarts des propriétaires de petites entreprises utilisent désormais au moins un outil d’IA, et la recherche de LinkedIn de 2026 décrit l’IA comme un atout stratégique.

– Sharat Raghavan, économiste et directeur de la recherche chez LinkedIn

Toutes ces données montrent clairement que l’IA n’est plus uniquement l’affaire des grandes entreprises ; elle se déploie désormais dans l’ensemble de l’économie commerciale. Mais la question demeure : l’IA peut-elle réellement réduire l’écart de ressources entre les plus petites entreprises et leurs concurrents plus grands, ou créera-t-elle une nouvelle fracture technologique ?

Cette question est particulièrement importante dans l’économie informelle, caractérisée par des entreprises non enregistrées, non régulées et majoritairement de très petite taille. Une nouvelle étude académique examine précisément cela : qui gagne et qui est laissé pour compte parmi ces entreprises.

L’IA réduit la barrière mais pas toutes les barrières

Aujourd’hui, l’intelligence artificielle est omniprésente, et il semble que cela se soit produit du jour au lendemain. Bien que le lancement de ChatGPT à la fin 2022 ait popularisé l’IA, son histoire remonte bien plus loin. Les bases de la technologie ont commencé au début du XXe siècle.

En 1950, le mathématicien Alan Turing publia « Computer Machinery and Intelligence », introduisant le Test de Turing, utilisé par les experts pour mesurer l’intelligence des ordinateurs. Le terme « intelligence artificielle », quant à lui, fut inventé par John McCarthy, qui créa également le premier langage de programmation pour la recherche en IA (LISP).

Après une période de croissance rapide et de difficultés, survint le boom de l’IA de 1980-1987, marqué par le financement gouvernemental et des percées de recherche. Mais l’intérêt pour la technologie diminua ensuite, bien que le développement se poursuivit, et la première décennie des années 2000 enregistra des progrès substantiels, notamment un robot simulant les émotions humaines, des véhicules télécommandés explorant des surfaces planétaires sans intervention humaine, des entreprises utilisant l’IA dans leurs algorithmes UX, et le lancement de Siri.

Nous en sommes aujourd’hui à une période où l’on assiste à une explosion d’outils d’IA à usage commun tels que les chatbots, assistants virtuels, moteurs de recherche et automatisation des flux de travail. Ces outils ont rendu l’IA extrêmement populaire auprès des consommateurs et ont désormais un impact significatif sur le monde des affaires. L’IA englobe des systèmes informatiques et des applications conçus pour simuler l’intelligence humaine, incluant la reconnaissance de motifs, les prédictions et le soutien à la prise de décision.

Dans le monde des affaires, l’IA est de plus en plus intégrée aux produits numériques que nous utilisons régulièrement, tels que les chatbots de service client, les systèmes de recommandation, les outils de génération de contenu, les applications de traduction, les plateformes publicitaires et les technologies financières. Cela permet aux entrepreneurs d’accéder à l’IA via des outils qu’ils utilisent déjà, plutôt que de devoir créer eux-mêmes des systèmes d’IA.

Pour les personnes qui dirigent de petites entreprises, cela revêt une importance particulière car la contrainte principale à laquelle elles font face est le temps, l’argent, l’information et la main‑d’œuvre limités pour transformer l’ambition entrepreneuriale en action, et l’IA aide à lever ces contraintes.

Pendant des années, les avantages du type d’automatisation offert par l’IA n’étaient accessibles qu’aux grandes organisations pouvant se permettre des data scientists, des contrats cloud et des logiciels sur mesure. En conséquence, les petites entreprises ont pris du retard par rapport aux grandes organisations dans l’adoption des nouvelles technologies. Mais cela a changé avec les smartphones et les plateformes de médias sociaux, qui ont intégré ces capacités directement dans les outils que les gens possèdent déjà. Avec les outils d’IA désormais largement accessibles, un entrepreneur n’a pas besoin de comprendre le fonctionnement d’un réseau neuronal ; il suffit de savoir comment ouvrir une application.

Cela stimule l’adoption croissante de l’IA. Par exemple, le premier rapport de JPMorgan dans la série de recherches Small Business in the Age of AI a indiqué que les entreprises plus récentes sont « plus susceptibles d’adopter l’IA dès le départ et d’accélérer plus rapidement ». Les petites entreprises paient également régulièrement pour l’IA, « utilisant une gamme plus large de services qu’auparavant ».

De plus, la technologie pourrait modifier la façon dont les petites entreprises rivalisent. En utilisant l’IA générative, elles peuvent réduire les coûts et le temps nécessaires au développement d’idées ou à la production de contenu, communiquer plus facilement entre langues grâce aux outils de traduction, exploiter des analyses assistées par l’IA pour interpréter les préférences des clients et les évolutions du marché, et étendre leur réactivité au-delà de leurs heures de travail grâce à l’interaction client automatisée.

Une nouvelle étude des PME en Inde commandée par Amazon (AMZN ) Ads a indiqué que près de 87 % des PME déclarent qu’avec l’aide des outils publicitaires alimentés par l’IA, elles ont pu accéder à des audiences ou des canaux qui leur étaient inaccessibles, tandis que pour les trois quarts, la publicité activée par l’IA a directement stimulé la croissance de l’entreprise.

L’IA ne remplace pas l’entrepreneur ; elle augmente sa capacité existante. Mais ce n’est pas entièrement positif. Selon les répondants de l’enquête 2025 Small Business Credit de la Fed, l’utilisation de la technologie a entraîné une productivité accrue (71 %), une amélioration de la qualité des biens et services (39 %) et une hausse des ventes (31 %), mais n’a pas modifié les coûts de main‑d’œuvre.

L’utilisation de l’IA comporte également d’autres défis. Pour près de la moitié des répondants (46 %), le défi est la précision, tandis que pour 43 %, il s’agit d’adapter les outils d’IA aux besoins de leur entreprise.

Trouver des outils répondant aux besoins de l’entreprise a été le principal défi pour plus de la moitié (54 %) de ceux qui envisagent d’adopter l’IA dans les 12 prochains mois. Le temps nécessaire pour former les employés à l’IA (37 %) constitue un autre défi important pour ces entreprises.

De plus, le passage d’une IA sur mesure et coûteuse à une IA bon marché et intégrée rend la technologie accessible, mais l’accessibilité n’est pas synonyme de capacité à en extraire une valeur durable.

Cette distinction devient particulièrement importante dans l’économie informelle. La dernière étude cartographie ce terrain précis, soutenant que l’IA émerge comme un instrument à double tranchant pour environ la moitié des emplois non agricoles dans le monde qui se situent dans l’économie informelle et génèrent près d’un tiers du PIB dans de nombreux pays en développement.

L’affirmation principale de l’étude est que l’IA peut être un véritable égalisateur, améliorant la productivité et l’accès au marché tout en exposant les entrepreneurs à l’inégalité numérique, à la dépendance aux plateformes et à de nouvelles vulnérabilités.

L’IA peut niveler le terrain de jeu ou approfondir la fracture

L’étude intitulée ‘Artificial intelligence in the informal economy: game changer for microentrepreneurs?¹‘ n’est pas un test empirique à grande échelle conventionnel mais plutôt un article conceptuel qui combine deux théories établies pour créer un cadre, que les auteurs illustrent à l’aide de trois micro‑entreprises réelles.

Le cadre explique comment les micro‑entreprises informelles peuvent développer et déployer l’IA malgré de graves contraintes de ressources. L’une des deux perspectives principales intégrées dans ce cadre est la théorie du bricolage, développée à l’origine pour expliquer comment des acteurs en manque de ressources accomplissent des tâches en recombinants créativement les outils déjà disponibles plutôt qu’en attendant l’arrivée des ressources « idéales ».

Lorsqu’elle est appliquée aux outils numériques, les auteurs définissent cela comme la mobilisation et la recombinaison créative de ressources numériques sous‑utilisées ou inutilisées. Pour un entrepreneur informel, cela peut signifier réaffecter un vieux smartphone, utiliser un tableau de bord analytique gratuit, combiner des applications logicielles peu coûteuses, expérimenter des services d’IA accessibles plutôt que d’acheter un système d’entreprise sophistiqué, et exploiter l’automatisation intégrée d’une application de messagerie pour créer, livrer et capturer de la valeur commerciale.

Les ressources numériques, soutiennent les auteurs, sont particulièrement adaptées à ce type d’improvisation car elles sont portables, polyvalentes et de plus en plus interopérables. La seconde perspective principale intégrée dans le cadre est la théorie des capacités dynamiques, qui explique pourquoi certaines entreprises opérant dans des conditions presque identiques devancent leurs concurrentes. La différence réside dans la capacité d’une entreprise à détecter de nouvelles opportunités, à les saisir et à reconfigurer ses ressources à mesure que les conditions évoluent.

En ce qui concerne l’IA, cela signifie qu’elle peut générer des informations utiles, mais l’information seule ne crée pas d’avantage concurrentiel. Il appartient à l’entrepreneur de reconnaître ce qui compte, de décider quelle action entreprendre et d’adapter l’entreprise en conséquence.

C’est pourquoi l’étude ne considère pas les capacités en IA et les capacités entrepreneuriales comme interchangeables, mais comme complémentaires.

Dans cette relation, l’IA renforce la détection d’opportunités, la prise de décision et l’adaptation, tandis que les capacités de l’entrepreneur déterminent si ces possibilités technologiques se traduisent en résultats commerciaux.

En s’appuyant sur les théories du bricolage et des capacités dynamiques, les auteurs introduisent neuf nouvelles propositions concernant les relations entre l’IA, le bricolage numérique, les capacités dynamiques, la compétitivité et la croissance des entreprises. Ces propositions sont illustrées par trois micro‑entreprises réelles de Lagos, au Nigeria.

Les trois cas proviennent d’un groupe plus large de 17 petites entreprises couvrant les secteurs de la santé, de l’éducation, de la construction, de la logistique, de l’agriculture, de l’ingénierie, de la mode et du conseil.

Healthcare Multimedia Services, Market Research Services et Fashion Tech Innovations sont trois entreprises sélectionnées pour une illustration détaillée. Ces entreprises démontrent l’utilisation la plus complète des technologies numériques, combinant smartphones, plateformes cloud, logiciels à faible coût, analyses, réalité augmentée (AR) et autres technologies accessibles au lieu de dépendre d’une infrastructure d’IA sur mesure et coûteuse.

Les résultats décrivent une dynamique à deux volets. Du côté de l’autonomisation, des ressources d’IA tangibles telles que les plateformes de paiement mobile et les analyses pilotées par l’IA permettent aux entrepreneurs informels d’évaluer la solvabilité grâce à des données alternatives, de prévoir la demande et d’atteindre des clients bien au‑delà de leur quartier physique. Ce type d’accès au marché nécessitait auparavant des relations bancaires formelles et du capital que ces entrepreneurs ne possèdent pas.

Les cas de Lagos illustrent cela en pratique. Une entreprise axée sur la santé combine des applications AR et VR de base avec du matériel existant pour offrir des formations et des consultations à distance. Une opération de recherche de marché combine des outils d’analyse gratuits pour reproduire des capacités qui nécessiteraient autrement un logiciel d’entreprise propriétaire. Une entreprise de mode‑tech réaffecte l’AR pour des cabines d’essayage virtuelles tout en formant le personnel, par essais et erreurs, à gérer des algorithmes prédictifs jamais enseignés formellement.

Du côté de la désautonomisation, l’étude constate que la dépendance à des outils peu coûteux et inadaptés tend à produire des capacités fragmentées qui ne fonctionnent pas ensemble, créent des silos de données et limitent la capacité d’une entreprise à se développer.

Par exemple, la cabine d’essayage virtuelle de l’entreprise de mode fonctionne bien pour l’engagement client mais peine à transmettre des données précises au système de gestion des stocks, car les outils n’ont jamais été conçus pour être interopérables.

L’étude a également signalé un risque structurel : les entreprises plus grandes et mieux dotées en ressources ont tendance à extraire davantage de valeur de l’IA que les petites. Cela signifie qu’au lieu de bouleverser la domination du marché existante, la technologie pourrait finir par la renforcer. En pratique, cela pourrait entraîner les entrepreneurs des zones rurales ou des segments moins instruits à prendre davantage de retard par rapport à leurs homologues urbains, mieux connectés.

L’argument clé de l’étude est que l’IA agit à la fois comme un égalisateur et un stratificateur. Le facteur décisif n’est pas la technologie, mais la capacité de l’entrepreneur à posséder la littératie numérique, l’accès à l’infrastructure et le savoir‑faire adaptatif nécessaires pour transformer un outil gratuit en une capacité durable.

Les implications de l’étude sont plus nuancées que l’affirmation simpliste selon laquelle l’IA aide les petites entreprises. Selon l’étude, l’IA à faible coût peut améliorer de manière significative les prévisions, l’engagement client, l’accès au marché et la prise de décision opérationnelle.

Mais elle crée également des limites, ce qui signifie que la plus grande opportunité d’investissement pourrait appartenir aux fournisseurs capables d’intégrer ces capacités dans des outils simples et intégrés que les entrepreneurs utilisent déjà.

« Pour les micro‑entrepreneurs informels, qui font souvent face à des asymétries de ressources et opèrent avec un soutien institutionnel limité, la perspective de l’IA apporte un mélange d’espoir et de complexité : espoir de surmonter les barrières historiques à la croissance et à l’accès numérique, et complexité due à l’aggravation de défis tels que la double précarité, la réintermédiation par le contrôle algorithmique et l’approfondissement de l’inégalité des ressources », indique l’étude.

Pour les décideurs, cela signifie des interventions ciblées telles que des formations subventionnées à la littératie numérique, des incitations fiscales à l’adoption technologique et des partenariats entre micro‑entreprises et universités ou pôles technologiques.

Ces interventions doivent aider les entrepreneurs à passer d’un bricolage fragmenté et improvisé à des systèmes d’IA plus intégrés et évolutifs sans perdre la flexibilité qui a rendu l’entreprise informelle résiliente au départ. Les cas présentés dans l’étude sont illustratifs, et les auteurs appellent à des recherches plus vastes, longitudinales et comparatives à travers les secteurs et les géographies.

Meta Platforms (NASDAQ: META)

Du point de vue d’un investissement, Meta (anciennement Facebook) constitue une option attrayante. Les chercheurs font également référence à plusieurs reprises à WhatsApp, Facebook, aux médias sociaux et aux places de marché numériques comme outils par lesquels les entreprises informelles collectent des informations clients, communiquent, vendent des produits et assemblent des capacités numériques.

Avec une capitalisation boursière de 1,424 billion de dollars, l’action META se négocie actuellement à 564,29 $, en baisse de 15,3 % depuis le début de l’année. Elle affiche un BPA (TTM) de 28,88 et un PER (TTM) de 19,36. META verse un rendement du dividende de 0,38 %.

Propulsé par l’IA et les technologies immersives, Meta crée des connexions humaines. Grâce à ses produits, l’entreprise permet aux personnes de se connecter et de partager avec leurs amis et leur famille.

Meta opère principalement à travers deux segments : Family of Apps (FoA), qui comprend WhatsApp, Instagram, Threads, Messenger et Facebook, et Reality Labs (RL), qui regroupe son matériel et logiciel liés à la réalité augmentée, virtuelle et mixte.

La stratégie produit récente de l’entreprise montre qu’elle travaille à faire de l’IA une couche opérationnelle pour les entreprises. En juin, elle a introduit Meta Business Agent pour les entreprises de toutes tailles, déjà utilisé par plus d’un million d’entreprises actives.

L’agent alimenté par l’IA a été déployé dans le monde entier sur WhatsApp, Instagram et Messenger. Le système peut répondre aux questions, recommander des produits, qualifier des prospects, prendre des rendez-vous et assister les ventes, l’entreprise prévoyant de l’étendre à des domaines tels que la recherche de marché et l’intelligence concurrentielle. Pour les micro‑entreprises qui ne peuvent pas se permettre un employé dédié au service client, un agent IA peut potentiellement prendre en charge une partie de cette charge de travail.

Initialement gratuit, Meta a commencé à facturer l’agent ce mois‑ci sur une base par jeton à 2 $ par million de jetons.

Récemment, lors de l’annonce des résultats financiers de l’entreprise, le fondateur et PDG Mark Zuckerberg a déclaré que « l’IA accélère notre activité principale aujourd’hui, alimente notre prochaine génération de produits et ouvre la porte à de toutes nouvelles opportunités d’entreprise ».

Pour le deuxième trimestre 2026, l’entreprise a déclaré un chiffre d’affaires de 60,80 milliards de dollars, en hausse de 28 % en glissement annuel, bien que les coûts et dépenses totaux aient augmenté plus rapidement, atteignant 55 % pour 42,03 milliards de dollars, incluant 2,40 milliards de dollars de procédures juridiques et 1,18 milliard de dollars de dépenses de licenciement. Les dépenses d’investissement pour la période s’élevaient à 31,08 milliards de dollars.

L’entreprise a également déclaré un nombre moyen de personnes actives quotidiennement (DAP) de 3,60 milliard, tandis que le prix moyen par publicité a augmenté de 12 % en glissement annuel. Au cours de la conférence téléphonique des résultats, Zuckerberg a indiqué que 3,6 milliard de personnes utilisent chaque jour au moins une de ses applications, avec Threads atteignant 500 millions d’utilisateurs actifs mensuels, Instagram atteignant 2 milliards d’utilisateurs actifs quotidiens, Facebook plus de 2 milliards d’utilisateurs actifs quotidiens, et WhatsApp culminant à 30 millions de messages envoyés par seconde.

Durant cette période, le flux de trésorerie opérationnel de Meta était de 31,86 milliards de dollars et le flux de trésorerie disponible de 784 millions de dollars. La trésorerie, les équivalents de trésorerie et les titres négociables à la fin juin s’élevaient à 90,26 milliards de dollars. Par ailleurs, l’entreprise a dépensé 1,35 milliard de dollars en dividendes et paiements équivalents aux dividendes.

Pour le troisième trimestre 2026, l’entreprise prévoit un chiffre d’affaires de 61 à 64 milliards de dollars et des dépenses totales de 165 à 169 milliards de dollars. Lors de la conférence téléphonique des résultats, Zuckerberg a déclaré que l’entreprise était « aujourd’hui à un stade où nos investissements dans l’IA accélèrent chaque partie majeure de notre activité principale. Ils améliorent l’expérience des personnes utilisant nos applications, offrent de meilleures performances aux annonceurs et aident nos équipes à créer de nouvelles expériences et à les déployer plus rapidement ».

Meta développe également des agents personnels qui constitueront la base de sa prochaine vague de produits et de sources de revenus, Zuckerberg évoquant la construction d’une superintelligence axée sur « la diffusion large et la capacité pour chacun de la diriger vers ce qui compte pour lui ».

Conclusion

L’IA a pénétré toutes les sphères de nos vies, et à mesure que la technologie devient moins chère et plus accessible, elle permet aux entreprises qui ne pouvaient pas se le permettre auparavant de profiter de capacités de classe entreprise. En conséquence, les petites entreprises et les entreprises informelles deviennent l’une des plus grandes et des plus rapides bases d’utilisateurs de cette opportunité émergente.

Cependant, le succès dépend moins de la disponibilité de l’IA que de la capacité de ces petites entreprises à transformer le bricolage numérique en une capacité durable de détection et de saisie. Dans l’ensemble, l’avenir de l’IA dans l’économie informelle sera probablement déterminé autant par l’inclusion et le renforcement des compétences que par la sophistication même de la technologie.

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Références

1. Kolade, O., Egbetokun, A., Owoseni, A. & Woldesenbet Beta, K. Artificial intelligence in the informal economy: game changer for microentrepreneurs? International Journal of Entrepreneurial Behavior & Research (2026). https://doi.org/10.1108/IJEBR-12-2024-1457