IA à Singapour : les grandes entreprises avancent, la majorité attend encore

La taille constitue l’une des principales lignes de fracture. Le taux d’adoption passe de 23,9 % chez les entreprises de moins de 25 salariés à 76,4 % chez celles qui en comptent plus de 500. Les grandes entreprises affichent également des niveaux d’intégration plus avancés.

Une autre ventilation publiée par le MOM fait état d’un taux d’adoption de 27,2 % parmi les entreprises de moins de 200 salariés, de 54,8 % dans les entreprises moyennes comptant entre 200 et 500 salariés, et de 76,4 % dans celles de plus de 500 salariés. La tendance est nette : plus l’entreprise est grande, plus elle est susceptible de disposer des ressources financières et organisationnelles nécessaires pour investir dans l’IA et la déployer dans ses activités.

Pour les petites structures, cette situation peut créer un écart de capacités. Les grands groupes peuvent répartir les coûts de mise en œuvre entre plusieurs équipes, recruter ou former des spécialistes et traiter les questions de gouvernance à grande échelle. Les petites entreprises peuvent percevoir les mêmes avantages potentiels, mais elles disposent de moins de marge pour expérimenter et de moins de ressources internes pour piloter la transition.

Les secteurs numériques et à forte intensité de connaissances en tête

L’IA est la plus présente dans les secteurs où le travail est déjà largement numérique et repose sur des activités comme le développement logiciel, l’analyse des systèmes ou l’exploitation des données. Les taux d’adoption les plus élevés ont été relevés dans les domaines suivants :

• Information et communications : 74,1 %
• Services professionnels : 57,5 %
• Services financiers et assurances : 56,4 %

Ces écarts suggèrent que la préparation d’un secteur ne dépend pas uniquement de l’accès aux infrastructures numériques. Elle tient aussi à l’existence de cas d’usage pertinents, à la maîtrise des outils numériques par les salariés et à la capacité des processus internes à intégrer l’IA.

Les secteurs les plus avancés ne représentent donc pas nécessairement l’ensemble de l’économie singapourienne. Leurs taux élevés coexistent avec une adoption beaucoup plus faible dans les petites entreprises et dans les activités moins numérisées.

Les entreprises utilisatrices constatent des gains de productivité

Parmi les entreprises ayant adopté l’IA, 70,7 % déclarent une amélioration de la productivité des salariés. D’autres bénéfices sont également cités : une meilleure prise de décision par 13,3 % des entreprises utilisatrices et une hausse de l’innovation par 11,9 %.

Ces chiffres indiquent que les entreprises qui utilisent l’IA en retirent des bénéfices concrets. Ils doivent toutefois être interprétés avec prudence : il s’agit de résultats déclarés par les entreprises adoptantes, et non d’une mesure contrôlée de l’effet causal de l’IA sur la productivité de toute l’économie singapourienne. L’enquête montre où les entreprises constatent de la valeur, mais elle ne garantit pas que chaque projet produira les mêmes résultats.

Les coûts et le manque d’expertise freinent le passage à l’action

Les principaux obstacles cités sont le coût de la mise en œuvre, mentionné par 44,9 % des entreprises, et le manque d’expertise en interne, cité par 42,4 %. Les petites entreprises signalent également l’absence de stratégie en matière d’IA et une confiance limitée dans cette technologie comme des freins importants.

Les difficultés varient selon la taille de l’entreprise. Les grandes sociétés sont plus souvent confrontées à la complexité de l’intégration des systèmes et aux enjeux de sécurité des données. Cela reflète la difficulté de connecter les nouveaux outils à des systèmes existants et de les administrer dans des organisations plus vastes.

La maturité numérique ne se traduit donc pas automatiquement par une adoption opérationnelle généralisée. Le véritable défi n’est pas seulement d’accéder aux outils d’IA, mais de sélectionner les bons usages, de financer leur déploiement, de développer les compétences internes, de maîtriser les risques et d’insérer la technologie dans les méthodes de travail existantes.

L’IA transforme les postes plus qu’elle ne les supprime — pour l’instant

Les premiers éléments concernant l’emploi pointent surtout vers une évolution des tâches et des fonctions. Parmi les entreprises adoptantes, 18,9 % déclarent avoir redéfini certaines fonctions et 13,9 % avoir créé de nouveaux postes liés à l’IA. En comparaison, 6,2 % font état d’une réduction des effectifs ou d’un ralentissement des recrutements attribuable à l’IA.

Le MOM ne relève donc pas, à ce stade, de signe d’une destruction massive des emplois liée à l’IA. Les résultats correspondent davantage à une technologie qui complète le travail humain et modifie la manière dont les tâches sont réalisées qu’à une réduction générale du nombre de postes.

Cela ne permet pas de préjuger des effets à long terme. À court terme, en revanche, l’enjeu prioritaire pour les salariés semble être l’adaptation : acquérir de nouvelles compétences, se préparer à des tâches différentes et évoluer vers des fonctions nouvelles ou redéfinies à mesure que l’adoption progressera.

Une comparaison internationale à manier avec précaution

Le niveau relativement faible de l’adoption par les entreprises est notable pour Singapour, souvent considérée comme une économie très avancée sur le plan numérique. La comparaison avec des pays comme le Danemark, la Finlande et la Suède est utile pour situer la tendance, mais les chiffres ne sont pas parfaitement comparables : les enquêtes peuvent retenir des définitions différentes de l’IA, des seuils de taille distincts et des périodes de référence différentes.

La leçon générale reste néanmoins claire : les infrastructures numériques et la préparation d’un pays ne suffisent pas, à elles seules, à faire entrer l’IA dans les activités quotidiennes des entreprises. Les capacités organisationnelles, les compétences, les coûts, la confiance, la gouvernance des données et l’existence de cas d’usage concrets influencent tous la vitesse de diffusion.

Le vrai défi : faire passer l’IA de quelques pionniers à la majorité

L’enquête du MOM décrit une économie de l’IA à deux vitesses. Une minorité de grandes entreprises et de secteurs fortement numérisés bénéficie déjà de gains de productivité, tandis que la plupart des sociétés restent au stade de la réflexion, de la planification ou de l’expérimentation.

Pour Singapour, la prochaine étape consiste donc moins à démontrer que l’IA peut fonctionner qu’à rendre son adoption responsable accessible à un éventail beaucoup plus large d’entreprises. Cela suppose de réduire les obstacles financiers, de développer l’expertise interne, de renforcer la confiance et la gouvernance, et de préparer les salariés à des fonctions redessinées.

La conclusion la plus nette de l’enquête tient en une phrase : la transition vers l’IA a commencé à Singapour, mais elle n’a pas encore atteint la majorité des entreprises. Et son premier effet visible sur le travail est, pour l’instant, la transformation des métiers davantage que leur remplacement à grande échelle.