L’essor de l’IA générative bouleverse les fondements économiques de la sous-traitance informatique, en particulier pour l’Inde, dont le modèle historique repose sur des coûts compétitifs et une main-d’œuvre abondante. Si cette technologie promet des gains de productivité significatifs, elle alimente également une pression déflationniste, où les économies réalisées se transforment en réductions tarifaires plutôt qu’en croissance des revenus. Les entreprises clientes, conscientes du potentiel de rationalisation, négocient des contrats exigeant un partage des bénéfices, tandis que les prestataires peinent à maintenir leurs marges tout en investissant dans l’innovation. Cette tension met en lumière un paradoxe : l’IA générative pourrait à la fois renforcer et menacer la position de l’Inde dans l’industrie mondiale des services informatiques. D’un côté, elle permet d’automatiser des tâches répétitives et d’améliorer l’efficacité ; de l’autre, elle réduit la dépendance aux ressources humaines offshore, incitant les clients à exiger des prix toujours plus bas. Pour survivre, les entreprises indiennes doivent impérativement évoluer vers des modèles axés sur la valeur plutôt que sur le volume, sous peine de voir leur avantage concurrentiel s’éroder. Le défi n’est plus seulement technologique, mais stratégique : comment capturer la valeur créée par l’IA avant qu’elle ne se dissolve dans une guerre des prix ?
L'émergence de l'IA générative marque un tournant critique pour les services informatiques indiens et l'industrie manufacturière mondiale, créant à la fois des opportunités sans précédent et des défis structurels majeurs. Dans le secteur informatique indien, cette technologie remet en question les modèles économiques traditionnels de l'externalisation : si elle promet des gains de productivité significatifs (avec des entreprises comme Cognizant générant déjà 20 % de leur code via l'IA), elle déclenche aussi une pression déflationniste, les clients exigeant des réductions tarifaires proportionnelles aux économies réalisées. Cette dynamique menace de comprimer les marges autour de 4-5 % de croissance, obligeant les entreprises à repenser radicalement leur approche - passant du temps facturé à une logique de valeur ajoutée - pour éviter l'érosion de leur avantage concurrentiel.
Parallèlement, l'IA générative révolutionne la production manufacturière en apportant des solutions aux défis chroniques du secteur : temps d'arrêt coûtant 50 milliards de dollars annuels, pénuries de main-d'œuvre affectant 89 % des fabricants, et utilisation moyenne des capacités plafonnant à 60-70 %. En transcendant les approches prédictives traditionnelles, l'IA générative permet des optimisations dynamiques des systèmes de production, avec des gains d'efficacité atteignant 40 % chez les leaders industriels. Cette transformation repose sur l'intégration synergique de l'IIoT, du cloud computing et de l'analytique avancée, permettant non plus seulement d'analyser mais de générer en temps réel des solutions adaptatives.
Ces deux secteurs illustrent le paradoxe central de l'IA générative : son potentiel à la fois disruptif et catalyseur. Pour l'Inde comme pour l'industrie manufacturière, la clé résidera dans la capacité à convertir les gains de productivité en valeur durable, plutôt qu'en simple compression des coûts, tout en surmontant les déficits de compétences et en repensant les modèles opérationnels hérités. L'enjeu dépasse la technologie : il s'agit d'une reconfiguration fondamentale des chaînes de valeur à l'ère numérique.
L'entrepreneur technologique Emad Mostaque, cofondateur et ancien PDG de Stability AI, est convaincu que les programmeurs auront bientôt disparu. Mais avant ça, il affirme que l'IA pourrait entraîner la « destruction complète » du marché de l'externalisation des processus d'entreprise (BPO) dès cette année. Pour cause, Emad Mostaque estime que l'IA est devenue meilleure que n'importe quel programmeur externalisé. Il a ajouté que la présence au poste redeviendra le mode de travail le plus bénéfique, car tout ce qui est à distance est susceptible d'être pris en charge par l'IA. Selon lui, les pays tels que l'Inde seraient les plus touchés.
Importance de l'amélioration continue de la production
L'industrie manufacturière a longtemps reposé sur des méthodes d'amélioration progressive comme le Kaizen, permettant typiquement des gains annuels de 3 à 5%. L'IA générative introduit désormais une rupture majeure : elle automatise et accélère ce processus d'optimisation en analysant en continu les données opérationnelles, identifiant des schémas invisibles à l'œil humain et implémentant des ajustements en temps réel. Cette capacité à "penser" et améliorer les processus à la vitesse des machines explique comment certains pionniers atteignent désormais des gains d'efficacité atteignant 40 %. Le secret de ces performances réside dans l'architecture algorithmique de l'IA générative. Les systèmes combinent notamment :
- Des modèles d'apprentissage par renforcement profond qui explorent en permanence l'espace des paramètres de production
- Des réseaux génératifs adversariaux (GAN) simulant des scénarios d'optimisation
- Des mécanismes d'auto-correction s'affinant à chaque cycle de production
Cette combinaison permet aux systèmes non seulement d'analyser les données existantes, mais de générer en continu de nouvelles configurations optimales, dépassant ainsi les limites des approches traditionnelles d'amélioration continue.
En débloquant des gains de productivité, la GenAI transformera 38 millions d'emplois d'ici 2030
Selon le rapport d'EY India « The AIdea of India : 2025 », l'IA générative (GenAI) devrait profondément transformer le marché du travail indien d'ici 2030, avec un potentiel d'automatisation complète pour 24% des tâches tous secteurs confondus. Cette révolution technologique pourrait impacter 38 millions d'emplois tout en boostant la productivité nationale de 2,61% dans le secteur organisé et de 2,82% supplémentaire dans le secteur informel. Paradoxalement, alors que l'automatisation progresse, 97% des dirigeants indiens identifient le manque de talents qualifiés comme leur principal défi, révélant une tension croissante entre transformation digitale et adéquation des compétences sur le marché du travail.
La GenAI est prête à transformer chaque emploi, libérant un immense potentiel de productivité et de gains économiques. Le rapport montre que 24 % des tâches dans l'ensemble des industries ont le potentiel d'être entièrement automatisées, tandis que 42 % peuvent être améliorées grâce à l'IA, libérant ainsi entre 8 et 10 heures par semaine pour les travailleurs du savoir. Au niveau sectoriel, les gains de productivité les plus importants sont attendus dans le secteur des services en raison de la part plus importante de la main-d'œuvre dans la production brute, tandis que l'industrie manufacturière et la construction connaîtront un impact plus faible.
Le rapport d'EY offre un aperçu du paysage des talents de la GenAI et du taux d'adoption des entreprises. Les conclusions sont issues d'une enquête exhaustive menée auprès de plus de 125 participants de la suite C, révélant que la pénurie de compétences reste un obstacle important à l'adoption de l'IA. Seulement 3 % des entreprises indiennes possèdent suffisamment de talents et de ressources internes pour tirer le meilleur parti de ce que l'IA a à offrir, tandis que les 97 % de cadres restants citent le manque de talents comme un obstacle majeur.
Rajiv Memani, président-directeur général d'EY Inde, déclare : « La GenAI est en train de transformer le paysage économique de l'Inde en débloquant des opportunités sans précédent dans tous les secteurs. Cette révolution va fondamentalement remodeler les emplois, en stimulant la productivité et l'innovation. La constitution de viviers de talents et la priorité donnée à l'amélioration des compétences doivent être au premier plan de toutes les organisations. En encourageant les collaborations public-privé et en investissant dans le développement des talents, l'Inde peut également devenir une plaque tournante mondiale pour les talents qualifiés en IA. »
Mahesh Makhija, Technology Consulting Leader, EY India, a déclaré à propos des résultats de l'enquête : « Dans des secteurs comme les services financiers, la santé et la vente au détail, l'IA va remodeler les processus de base, notamment l'acquisition de clients, les opérations et le service, tandis que l'IT/ITeS et le BPO connaîtront des changements plus radicaux. Les industries de nouvelle génération, comme les biotechnologies, la fabrication de pointe et les énergies renouvelables, auront la possibilité de passer à des modèles d'entreprise fondés sur l'IA. Pour maximiser le potentiel de croissance économique, l'Inde doit se concentrer sur l'agenda politique de l'IA, l'infrastructure informatique, la recherche sur l'IA, en relevant les défis de la gouvernance responsable, des droits de propriété intellectuelle et de la protection des données. »
Bien que les promesses de l'IA soient immenses, l'enquête révèle que l'adoption n'en est encore qu'à ses débuts. Seules 15 % des entreprises interrogées ont mis en œuvre la GenAI en production, 34 % ayant réalisé des preuves de concept (POC) et 11 % travaillant à la mise en production des POC réussis. 8 % de celles qui ont expérimenté la GenAI déclarent avoir rencontré des difficultés pour obtenir un impact tangible. D'autre part, 36 % des participants à l'enquête n'ont pas encore commencé à expérimenter, ce qui montre que l'adoption de la GenAI n'en est qu'à ses débuts.
Les entreprises indiennes se trouvent également à des stades différents de préparation aux données. Seules 3 % des entreprises interrogées déclarent être tout à fait prêtes, tandis que 23 % indiquent qu'elles ne sont pas du tout prêtes à déployer l'IA.
L'impact de la GenAI sur la productivité
L'analyse par EY de plus de 10 000 tâches dans différents secteurs d'activité montre des gains de productivité variables d'un secteur à l'autre. Parmi les processus commerciaux qui auront le plus d'impact, on trouve la gestion des centres d'appels, qui devrait voir sa productivité augmenter de 80 %, et le développement de logiciels, avec un potentiel de croissance de la productivité de 61 %. Viennent ensuite le développement et la distribution de contenu (45 %), les services à la clientèle (44 %) et les ventes et le marketing (41 %). Les secteurs de l'automobile et de la pharmacie ne devraient connaître qu'une hausse marginale de 2 %, compte tenu de la contribution limitée de la main-d'œuvre à la production brute de ces industries.
Pour évaluer l'impact de la GenAI sur la productivité, les tâches ont été analysées en fonction de l'exposition (impact potentiel de la GenAI), de la complémentarité (niveau de supervision humaine nécessaire) et de l'intensité (fréquence des tâches). Un indicateur d'augmentation de la productivité a été créé pour quantifier cet impact potentiel en termes d'automatisation (élimination de la tâche), d'augmentation (meilleure exécution de la même tâche grâce à la GenAI) et d'amplification (amélioration de la nature de la tâche et enrichissement de celle-ci).
Se concentrer sur le retour sur investissement et la baisse des coûts de l'IA
Il est essentiel de pouvoir mesurer le retour sur investissement (ROI) pour prendre des décisions en matière d'investissement dans la GenAI. Notre enquête auprès des entreprises indiennes révèle également une incapacité à mesurer et à répartir pleinement les coûts liés à l'IA. Sur les 15 % d'entreprises indiennes qui déclarent avoir des charges de travail GenAI en production, seules 8 % (environ la moitié) déclarent être en mesure de mesurer et d'allouer pleinement les coûts de l'IA. L'enquête souligne la nécessité de disposer d'un moyen systématique de prévoir les coûts de l'IA et d'en mesurer l'impact avant d'en voir l'adoption se généraliser.
Dans le même temps, le coût des déploiements d'IA a baissé, grâce au mouvement open-source et à la tendance à utiliser des petits modèles de langage (SLM) spécifiques. Le rapport identifie les réductions de coûts, telles que la baisse de 80 % des prix des API des modèles de base au cours des deux dernières années, comme un facteur essentiel pour une adoption plus large. Avec des coûts de déploiement aussi bas que 120 INR par heure, l'IA devient de plus en plus accessible, en particulier pour les petites et moyennes entreprises.
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