Le rapport montre comment l’intelligence artificielle passe des premiers tests à une utilisation pratique dans la promotion des investissements. Les agences sont sous pression croissante pour offrir des services plus rapides et ciblés, et utilisent l’IA pour automatiser des tâches, identifier des investisseurs et appuyer la prise de décisions.
Mais l'adoption reste inégale, de nombreuses agences prenant du retard, notamment dans les économies en développement. Le rapport propose des solutions concrètes, adaptées au niveau de maturité numérique de chaque agence.
Le message principal du rapport est clair : la réussite de l’adoption de l’IA repose sur une stratégie solide, une planification minutieuse et un renforcement progressif des capacités.
L’adoption de l’IA progresse – mais demeure très inégale
L’utilisation de l’IA est concentrée dans les économies les plus avancées. 82 % des agences de promotion des investissements ayant déclaré utiliser l’IA se trouvent dans des pays à revenu élevé ou intermédiaire supérieur.
Seuls 16 % sont situés dans les pays les moins avancés et les petits États insulaires en développement. Sur 76 agences examinées dans ces économies, seulement 13 % ont déployé des outils d’IA visibles. La plupart de ces outils sont des agents conversationnels utilisés pour l’automatisation de base.
Plusieurs facteurs expliquent cet écart :
- Infrastructures numériques limitées
- Déficits de compétences
- Cadres de gouvernance des données faibles
Pourtant, les agences n’ont pas besoin d’être totalement prêtes pour commencer. Le rapport montre qu’un usage ciblé des outils existants peut produire des résultats. La progression peut se faire étape par étape, à mesure que l’infrastructure et les compétences s’améliorent.
Quatre fonctions clés illustrent la valeur de l’IA
L'utilisation de l’IA dans la promotion des investissements se répartit en quatre fonctions principales, qui diffèrent par leur complexité et leur finalité.
L’automatisation opérationnelle est le point de départ le plus accessible. Les agents conversationnels et les systèmes automatisés répondent aux questions courantes des investisseurs, prennent en charge les démarches d’octroi de licences et les flux de travail. Cela améliore les délais de réponse et réduit les tâches répétitives.
La synthèse d’informations transforme les données en analyses utiles. Les outils d’IA traitent de grands volumes d’informations, telles que les comptes rendus médias et les demandes d’investisseurs. Cela aide les agences à comprendre les tendances et à appuyer les décisions.
La prise de décisions prédictive permet un meilleur ciblage. L’apprentissage automatique exploite les données passées pour estimer les investisseurs les plus susceptibles d’investir. Cela aide les agences à concentrer leurs efforts.
L’IA générative crée de nouveaux contenus. Elle peut rédiger des propositions, des supports de marketing et des analyses. Ces productions nécessitent encore une révision humaine.
Ces fonctions permettent aux agences de commencer modestement et de passer progressivement à des usages plus avancés.
Des premiers résultats révèlent des gains mesurables d’efficacité et de ciblage
Des exemples d’agences pionnières montrent des résultats clairs.
En République de Corée, un système d’IA identifie les entreprises susceptibles de réaliser des investissements supplémentaires. Entre 2023 et 2025, 38,5 % de ces entreprises ont effectivement investi. C’est plus du double du taux de référence de 17,7 %.
Le système a aussi économisé plus de 1 000 heures de travail par an au personnel, montrant le potentiel de l’IA pour améliorer l’efficacité au quotidien.
En République démocratique du Congo, un agent conversationnel a permis des progrès dans plusieurs domaines :
- 30 % de contacts qualifiés en plus
- 50 % de temps de réponse plus rapide
- 20 % de taux de conversion supérieur
Ces exemples montrent que l’IA peut améliorer l’efficacité et le ciblage des investisseurs lorsqu’elle est appliquée à des tâches bien définies.
Une approche progressive aide les agences à avancer
Le rapport décrit une approche par étapes pour l’adoption de l’IA.
- Fondation : instaurer des systèmes numériques et améliorer les données
- Initialisation : tester des outils d’IA à faible risque
- Montée en puissance : étendre les outils efficaces
- Maturité : renforcer la gouvernance et la supervision
Commencer par des applications à faible risque est important. Les portes d’entrée courantes sont les agents conversationnels pour les demandes des investisseurs, les outils génératifs pour la création de contenus et les fonctions d’IA déjà intégrées aux systèmes de gestion de la relation client (CRM).
Les coûts estimés vont de 300 à 6 000 dollars par an, selon l’outil et son utilisation.
Les données, les capacités et la gouvernance restent des défis majeurs
L’adoption de l’IA comporte certains risques. Et de nombreuses agences sont confrontées à d’importantes contraintes.
La qualité des données est un enjeu majeur. Les systèmes d’IA nécessitent des données fiables et bien structurées. Des données de faible qualité peuvent donner de mauvais résultats et porter atteinte à la confiance des investisseurs.
D’autres défis incluent :
- Expertise technique limitée
- Besoins de maintenance continue
- Risques de protection des données et de cybersécurité
- Résistance au changement au sein des organisations
La supervision humaine reste essentielle, surtout pour les décisions à fort enjeu.
L’IA n’est pas une solution ponctuelle. Elle représente une capacité évolutive qui exige investissement, apprentissage et adaptation.