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Economie

IA en Tunisie : les entreprises peinent encore à convertir le numérique en projets innovants

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  • 3 juin 2026
  • 4 min de lecture
IA en Tunisie : les entreprises peinent encore à convertir le numérique en projets innovants

L’intégration de l’intelligence artificielle dans les entreprises tunisiennes demeure étroitement liée à leur capacité à assimiler les nouvelles technologies et à les convertir en innovations concrètes. C’est la principale conclusion d’une étude publiée en mai 2026 par l’Institut tunisien de la compétitivité et des études quantitatives (ITCEQ), consacrée à l’analyse de la maturité numérique des entreprises du pays.

Intitulée « Intégration de l’intelligence artificielle et des technologies avancées : analyse des trajectoires de maturité numérique en Tunisie », l’étude met en évidence un décalage important entre l’intérêt affiché par les entreprises pour les technologies innovantes et leur mise en œuvre effective au sein des organisations.

Selon les résultats de l’enquête, 86 % des entreprises considèrent les technologies avancées comme un levier essentiel d’innovation. Pourtant, seules 19 % d’entre elles déclarent avoir concrètement développé des projets innovants. Cette différence traduit des difficultés persistantes à transformer les intentions stratégiques en actions opérationnelles, notamment dans les domaines de la recherche et du développement.

L’étude révèle également que la phase d’assimilation des technologies, qui consiste à intégrer les connaissances acquises dans les processus internes de l’entreprise, reste à un niveau intermédiaire. Cette situation est particulièrement visible dans la gestion des ressources humaines, où le taux d’intégration atteint 55 %, ainsi que dans les systèmes d’information avec 43 %.

Parallèlement, les indicateurs de numérisation de base affichent des niveaux relativement élevés. Près de 76,2 % des entreprises privées disposent d’un site internet ou d’une vitrine numérique, tandis que 72,5 % utilisent des outils de gestion numériques tels que les systèmes ERP ou les logiciels comptables. Environ 60 % des entreprises sont également équipées de plateformes de travail collaboratif.

En revanche, les étapes liées à la transformation et à l’exploitation des connaissances technologiques apparaissent comme les plus fragiles. Les entreprises entretiennent encore des liens limités avec les structures de recherche scientifique. Seules 29 % d’entre elles collaborent avec des centres de recherche et 26 % avec des pôles technologiques.

L’enquête identifie trois principaux obstacles freinant le développement des capacités d’absorption technologique des entreprises tunisiennes. Le manque de ressources financières arrive en tête, cité par 70,9 % des entreprises. Il est suivi par l’insuffisance des compétences numériques, évoquée par 63,3 % des répondants, ce qui reflète un décalage entre les formations disponibles et les besoins du marché. La résistance au changement constitue le troisième frein majeur, mentionné par 58 % des entreprises et révélateur d’une culture organisationnelle parfois peu favorable à l’adoption de nouveaux modes de travail.

L’étude souligne par ailleurs que l’intelligence artificielle ne peut pas se substituer aux fondements de la transformation numérique. Elle agit essentiellement comme un accélérateur pour les entreprises qui disposent déjà d’infrastructures numériques solides et d’une organisation adaptée.

Pour les structures les moins avancées dans leur transition numérique, l’ITCEQ recommande une approche progressive et intégrée plutôt qu’une adoption rapide de l’intelligence artificielle, susceptible de créer des déséquilibres organisationnels.

L’institut appelle enfin à une réorientation des politiques publiques afin de renforcer les mécanismes de financement, notamment à travers le capital-risque, d’investir davantage dans la formation aux sciences des données et à l’intelligence artificielle, et de moderniser les systèmes d’information pour favoriser les synergies entre les entreprises et les centres de recherche.

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Auteur

La Presse

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