Les petites et moyennes entreprises, PME, génèrent aujourd’hui de vastes volumes de données numériques à l’air du Big Data. Les Data Analytics sont des logiciels d’analyse de données qui permettent d’identifier des informations pertinentes pour la prise de décision et la gestion d’entreprise. Plusieurs études récentes montrent que l’usage des Data Analytics améliore les performances des PME tant sur le plan financier que
marketing. Pourtant le taux d’adoption des Data Analytics reste faible dans les PME. Les PME rencontrent d’importants obstacles lors de l’implémentation, ce qui limite leur capacité à créer de la valeur grâce à cette technologie.
Quelles sont alors les motivations et les barrières à l’implémentation des Data Analytics dans les PME ? Pour répondre à cette question nous avons mené 35 entretiens semi-directifs réalisé auprès de 32 PME issues des secteurs manufacturier, agricole et des services en France. La littérature suggère que les gains de performance sont la principale motivation à l’implémentation des Data Analytics.
Au sein des PME que nous avons étudié ce sont au contraire les motivations liées à leur environnement qui jouent un rôle central. Par exemple, le besoin de traiter un volume croissant d’informations pour ajuster la stratégie aux conditions changeantes du marché ; la crainte de laisser à un concurrent un avantage technologique ou encore la nécessité d’intégrer des innovations numériques pour renforcer leur compétitivité en période de crise comme celle du COVID 19.
Par ailleurs, les recherches précédentes identifient des barrières liées aux données numériques et à la gestion des systèmes d’information. Là encore nos résultats sont différents et suggèrent que les PME sont essentiellement confrontées à des barrières immatérielles.
Par exemple le manque de vision stratégique sur les applications concrètes des Data Analytics, l’absence de compétences pour analyser les données et prendre des décisions basées sur celles-ci ou encore le scepticisme et la résistance face à l’intégration croissante du numérique dans les processus de gestion.
Sur la base de ces résultats nous recommandons aux dirigeants et dirigeantes de PME d’identifier leurs motivations afin de définir une stratégie précise, d’allouer efficacement leurs ressources et de prioriser leur cas d’usage des Data Analytics.
L’identification des barrières leur permettrait aussi d’anticiper les contraintes et de planifier des actions adaptées.
Ces conclusions sont d’ailleurs applicables à d’autres technologies basées sur l’analyse de données comme l’intelligence artificielle en pleine expansion aujourd’hui dans les PME.