L’intelligence artificielle (IA) constitue-t-elle un saut rupture qui permet de dépasser certaines phases de la digitalisation, ou s’inscrit-elle dans la continuité d’une trajectoire déjà engagée ? Pour répondre à cette question, Olfa Bouzaiene, Directrice des Etudes sur l’Economie du Savoir ITCEQ, a souligné la mobilisation du cadre théorique de la capacité d’absorption, acquisition, assimilation, transformation et exploitation enrichi par l’attention portée au climat de gestion (culture collaborative, pratiques managériales) qui modère l’absorption technologique.
L’analyse empirique repose sur la première grande enquête nationale sur la digitalisation des entreprises tunisiennes (n ≈ 2 700, échantillon aléatoire stratifié). En retenant les entreprises engagées dans une trajectoire numérique, le diagnostic descriptif montre un fort découplage entre intention et résultat : 70% ont acquis des technologies de base (sites web, plateformes collaboratives, etc.), mais seulement 43% les assimilent dans les routines, 29% développent des stratégies collaboratives et 23% exploitent ces acquis pour innover (R&D, produits/services nouveaux). Ainsi 86% croient aux technologies pour stimuler l’innovation, mais seulement 19% déclarent une innovation concrète ; 11% ont recours aux incitations publiques. Les freins majeurs identifiés sont l’accès limité aux financements (70%), la résistance au changement et le déficit de compétences numériques.
Pour aller au‑delà du constat, une approche multidimensionnelle a été mise en œuvre : opérations sur les quatre dimensions de la capacité d’absorption, analyse en composantes principales, classification par nuées dynamiques et validation par analyse discriminante. La typologie résultat distingue cinq clusters (de la maturité élevée, 7,8% de l’échantillon, aux capacités très faibles). Ces profils ont ensuite été regroupés en trois niveaux de maturité pour l’intégration de l’IA : intégration avancée, intermédiaire (potentiel sous‑exploité) et faible (usage essentiellement opérationnel ou absent).
L’étude des corrélations et la projection factorielle montrent deux logiques d’adoption : une logique opérationnelle pragmatique (outils externes à court terme, peu corrélée à l’IA avancée) et une logique organisationnelle intégrée (assimilation, exploitation, culture managériale et réactivité du personnel), cette dernière étant fortement associée à l’adoption d’IA. Les entreprises les plus matures affichent simultanément des scores élevés sur pratiques managériales innovantes, réactivité au changement et usage de technologies avancées. À l’inverse, beaucoup restent cantonnées à une digitalisation superficielle, sans transformation organisationnelle.
De ces résultats émergent trois trajectoires d’adoption possibles :
1) la trajectoire incrémentale et complémentaire (consolider les bases numériques, expérimenter l’IA progressivement) qui réduit la résistance et favorise l’apprentissage ;
2) l’accélération par l’IA (démarrer directement par des solutions avancées), potentiellement efficace pour quelques entreprises disposant déjà d’un socle technique et organisationnel, mais risquée sinon ;
3) la séquence différée (attendre la « fin » de la digitalisation avant l’IA), coûteuse en rattrapage.
En conclusion, l’IA n’est pas automatiquement un raccourci universel, mais son intégration réussie exige un socle d’acquisition et d’assimilation, des pratiques managériales adaptées et des politiques publiques ciblées (financement, formation, incitations à la collaboration).
Pour le contexte tunisien, la priorité est donc double : renforcer les capacités d’absorption de base et promouvoir des trajectoires mixtes qui conjuguent expérimentation IA et transformation organisationnelle afin d’éviter ruptures ou goulots d’étranglement. C’est ce qui ressort de cette étude.
