Start IA et Tremplin IA, accélérateurs de l’intelligence artificielle en Wallonie

L’Agence du Numérique a réalisé une étude d’impact sur les appels à projets Digital Wallonia Start IA et Tremplin IA, dont l’objectif est d’accompagner les entreprises privées et publiques dans le lancement de projets en intelligence artificielle. Les résultats mettent en évidence la pertinence et l’efficacité de ces dispositifs.

La stratégie numérique Digital Wallonia définit le cadre de l’accompagnement des entreprises et des organisations publiques wallonnes dans leur transformation par l’intelligence artificielle.

Piloté par l’Agence du Numérique, avec le soutien de nombreux partenaires et d’un réseau de prestataires spécialisés, ce dispositif repose sur deux phases complémentaires :

• Digital Wallonia Start IA permet de cadrer les besoins, d’identifier les opportunités et d’évaluer le potentiel de l’IA ;
• Digital Wallonia Tremplin IA permet ensuite de concrétiser un premier projet pilote.

Au moment de l’étude, en août 2026, 750 projets avaient été soutenus, dont deux tiers dans le cadre de Start IA et un tiers dans celui de Tremplin IA. Depuis, 150 projets supplémentaires ont été retenus à l’issue du dernier appel à projets, portant le total à 900 projets soutenus.

Les enquêtes de satisfaction menées auprès des bénéficiaires affichent des taux supérieurs à 95 %. Ce résultat ne suffit toutefois pas à mesurer l’efficacité d’une politique publique de soutien à l’innovation. L'étude d’impact examine donc les effets financiers, organisationnels et stratégiques produits sur le terrain.

La réussite dépend moins de la technologie seule que d’un besoin métier précis, d’objectifs mesurables, de données disponibles et d’une progression par étapes.

L’étude repose sur 141 réponses valides uniques, recueillies auprès des 750 organisations sollicitées. Les répondants couvrent 23 secteurs, des services aux entreprises à la construction, en passant par les pouvoirs publics, l’industrie manufacturière, l’agroalimentaire ou la santé.

Deux tiers des répondants sont des PME et un tiers de grandes organisations de plus de 250 salariés. Parmi eux, 111 avaient terminé leur accompagnement entre six mois et deux ans avant l’enquête, ce qui permet d’observer les effets avec un certain recul.

Le financement public et l’accompagnement par des prestataires spécialisés constituent les deux principaux incitants. Le soutien financier est cité par 57 % des répondants, tandis que 56 % mettent en avant la mise en relation et l’intervention d’experts IA labellisés.

65 % des organisations déclarent qu’elles n’auraient probablement ou certainement pas lancé leur projet sans le soutien de la Wallonie. Le dispositif permet de franchir un premier cap que les organisations jugent souvent trop risqué à assumer seules ou dont elles ne perçoivent pas encore la plus-value.

Cet effet déclencheur est particulièrement marqué parmi les petites structures :

• 72 % des organisations de 10 à 49 salariés ;
• 69 % de celles de moins de 10 salariés ;
• 57 % des structures de plus de 250 salariés.

Le dispositif compense ainsi en partie des ressources financières plus limitées, le manque de ressources disponibles pour mener des projets et l’absence d’expertise interne. Il contribue à démocratiser l’accès à l’IA en donnant à des organisations de taille modeste la possibilité d’explorer des opportunités qu’elles n’auraient probablement pas envisagées seules.

La réduction du risque repose également sur l’expertise et la méthode. Les projets les plus pertinents ne partent pas d’une technologie à déployer, mais d’un problème métier à résoudre.

L’accompagnement a permis de clarifier ce besoin, d’identifier les cas d’usage prioritaires, de tester des hypothèses et d’objectiver les conditions de faisabilité avant d’engager des investissements plus importants. Il encourage également une progression par étapes, fondée sur l’expérimentation, l’apprentissage et la montée en maturité.

Le réseau de prestataires labellisés constitue à cet égard un levier important. Les retours recueillis font toutefois état d’expériences contrastées. Ils soulignent l’importance de la sélection des prestataires, de l’adaptation aux besoins métiers et de la maîtrise des coûts.

Au-delà de l’expertise technique, le transfert de compétences, la qualité du cadrage et l’évaluation des livrables sont essentiels pour que les organisations s’approprient les solutions et puissent les faire évoluer.

Près de 62 % des organisations poursuivent aujourd’hui la création de valeur initiée grâce au soutien de Digital Wallonia, en interne ou avec des partenaires. Parmi celles-ci, 65,5 % ont atteint un stade de déploiement ou de production, dont 23 % sont déjà en production effective.

La dynamique ne s’arrête pas là : 36 organisations, soit 25,5 % des répondants, envisagent une relance ou une initiative similaire.

L’innovation en intelligence artificielle implique une part d’incertitude, d’apprentissage et parfois d’abandon. Un projet qui n’aboutit pas à un déploiement ne constitue donc pas nécessairement un échec.

Parmi les organisations n’ayant pas poursuivi leur projet, 81,5 % déclarent malgré tout que celui-ci a créé de la valeur : 27,8 % estiment cette valeur importante et 27,8 % réelle, mais limitée.

Les apprentissages déclarés sont également concrets :

• 61 % ont identifié de nouveaux cas d’usage pour l’IA ;
• 57 % disposent d’une meilleure vision stratégique de l’IA.

La majorité des organisations ayant interrompu leur démarche se sont arrêtées au stade de l’audit ou de l’analyse préalable. Le cadrage joue ainsi son rôle : questionner la pertinence et la faisabilité d’un projet avant d’engager des investissements plus lourds.

Identifier suffisamment tôt qu’un projet ne réunit pas les conditions de sa réussite permet de réorienter les ressources vers des initiatives plus prometteuses. La phase d’étude constitue donc à la fois un outil de réduction du risque et de préparation au déploiement.

Le principal défi ne réside pas uniquement dans la réalisation d’un prototype ou d’une preuve de concept, mais dans l’intégration de la solution aux processus réels.

Parmi les organisations n’ayant pas poursuivi leur projet, les principaux freins identifiés sont :

• le budget ou l’incertitude sur le retour sur investissement : 53,7 % ;
• la complexité technique ou des performances insuffisantes : 40,7 % ;
• la disponibilité limitée des équipes : 37 % ;
• les difficultés liées aux données : 31,5 %.

Ces obstacles soulignent l’importance de la gouvernance, des ressources, de la qualité des données et de la conduite du changement.

La qualité de la collaboration avec le prestataire joue également un rôle central. Comprendre les enjeux métiers, transférer les compétences et intégrer progressivement la solution dans les activités quotidiennes compte autant que la performance technologique. Le passage à l’échelle repose ainsi autant sur les capacités humaines et organisationnelles que sur les algorithmes.

Évaluer la rentabilité d’un projet d’IA demeure complexe. Les bénéfices ne se limitent pas à une réduction des coûts ou à une hausse du chiffre d’affaires. Ils prennent aussi la forme de gains de temps, d’une meilleure qualité, de décisions mieux informées ou d’une capacité d’adaptation renforcée.

85 % des organisations anticipent ou constatent un retour sur investissement positif.

Parmi les organisations qui poursuivent leur projet :

• 78 % déclarent avoir renforcé leur productivité ou leur efficacité opérationnelle ;
• 62 % estiment avoir créé de la valeur ou généré un ROI positif ;
• 60 % mettent en avant une amélioration de leur agilité ;
• 54 % constatent un effet positif sur l’expérience des collaborateurs ;
• 53 % sur la qualité et la réduction des erreurs ;
• 47 sur l’expérience client.

Ces résultats traduisent des bénéfices déclarés et ne constituent pas, à eux seuls, une mesure comptable des gains réellement réalisés. Ils montrent néanmoins que la création de valeur doit être appréciée à partir d’un ensemble d’indicateurs, financiers mais aussi opérationnels, humains et qualitatifs.

L’étude met également en évidence des bénéfices pour le travail et les compétences. 56,3 % des organisations qui poursuivent leur projet ont mis en place un programme de formation ou de sensibilisation du personnel à l’IA.

L’adoption de l’IA peut ainsi s’accompagner d’une évolution des compétences et de l’expérience au travail, à condition que les équipes soient associées à la démarche et préparées aux nouveaux usages. Au vu des données disponibles, le bénéfice potentiel pour l’emploi se situe dans le développement des compétences, l’amélioration possible des conditions de travail et la capacité des équipes à se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Sur la base des enseignements de l’étude, l’Agence du Numérique formule quatre recommandations pour renforcer la réussite des projets IA et pérenniser la valeur créée :

• Partir des besoins métiers. Cibler un problème concret et définir des objectifs mesurables avant de choisir une solution d’IA.
• Impliquer les équipes et développer les compétences. Associer les utilisateurs dès le départ et favoriser le transfert de connaissances pour renforcer l’autonomie de l’organisation.
• Bien choisir et encadrer les prestataires. Veiller à la qualité du cadrage, à l’adaptation aux besoins, à la maîtrise des coûts et à la qualité des livrables.
• Anticiper le passage à la production. Prévoir dès le départ les ressources, la gouvernance des données et le suivi des résultats afin de pérenniser la valeur créée.