Matt Meyers, directeur général des PME pour l’Amérique du Nord chez Lenovo – Série d’entretiens

Matt Meyers est directeur général des PME pour l’Amérique du Nord chez Lenovo, où il accompagne les petites et moyennes entreprises qui adoptent l’IA et doivent relever des défis en matière de cybersécurité et répondre aux exigences opérationnelles de l’informatique moderne. Il travaille chez Lenovo depuis plus de dix ans et a acquis de l’expérience dans les comptes internationaux, les services et les logiciels, les solutions d’environnement de travail numérique ainsi que la direction commerciale. Ce parcours a façonné sa volonté d’aider les petites organisations à accéder à des technologies performantes et sécurisées, adaptées à leur budget et à leurs équipes informatiques réduites. Son approche est axée sur des résultats concrets pour les entreprises : repérer les applications utiles de l’IA, choisir des appareils et des services adaptés aux besoins des employés, et mesurer la valeur des investissements technologiques avant de les étendre.

Lenovo est une entreprise technologique mondiale dont le portefeuille couvre l’informatique personnelle, les infrastructures, les logiciels, les solutions et les services. Ses offres aux entreprises comprennent des PC intégrant l’IA, des solutions d’environnement de travail numérique, la sécurité ThinkShield et les services par abonnement TruScale. Pour les petites et moyennes entreprises, ces capacités réunissent appareils, assistance, sécurité et gestion du cycle de vie afin de simplifier les opérations technologiques. À mesure que l’IA s’intègre aux applications et aux flux de travail quotidiens des entreprises, Lenovo développe des solutions pour les appareils, la périphérie informatique et le cloud, offrant ainsi aux organisations plusieurs façons de déployer et de gérer leurs technologies.

Vous travaillez chez Lenovo depuis plus de dix ans et avez occupé des fonctions dans les comptes internationaux, les services et les logiciels, les solutions d’environnement de travail numérique et la direction commerciale, avant de prendre votre poste actuel pour les PME en Amérique du Nord. En quoi ce parcours a-t-il changé votre regard sur les défis technologiques auxquels font face les petites et moyennes entreprises, par rapport aux grandes entreprises ?

Tout au long de ma carrière chez Lenovo, j’ai constaté que les défis technologiques fondamentaux sont remarquablement similaires, quelle que soit la taille de l’entreprise. Toutes les organisations cherchent à améliorer leur productivité, à renforcer leur sécurité, à maîtriser leurs coûts et à déterminer comment tirer parti des nouvelles innovations, comme l’IA, pour acquérir un avantage concurrentiel.

La différence entre les PME et les grandes entreprises tient aux ressources dont elles disposent. Les grandes entreprises ont souvent des équipes dédiées à la sécurité, aux infrastructures, aux achats, à l’IA et à la transformation numérique. Dans beaucoup de PME, ces responsabilités peuvent incomber à quelques personnes, voire à une seule. Elles ont donc très peu de marge pour gérer la complexité ou les erreurs.

J’ai appris que les PME n’ont pas besoin de versions réduites des technologies conçues pour les grandes entreprises. Il leur faut des solutions adaptées aux réalités de leur fonctionnement. Les technologies doivent être sécurisées, faciles à déployer et à gérer, et capables de produire rapidement des résultats. Lorsqu’elles répondent à ces exigences, elles deviennent un moteur de croissance plutôt qu’une charge opérationnelle supplémentaire qui accapare temps et attention.

L’adoption de l’IA peut sembler intimidante pour une PME disposant d’une petite équipe informatique et d’un budget limité. Quels sont les deux ou trois premiers éléments qu’une entreprise devrait mettre en place avant d’investir sérieusement dans l’IA ?

La plus grande erreur que je vois les organisations commettre consiste à commencer par la technologie plutôt que par le problème à résoudre pour l’entreprise.

La première étape consiste à déterminer où l’IA peut avoir un impact mesurable. Elle peut, par exemple, réduire le travail administratif, améliorer la réactivité envers les clients, aider les employés à accéder plus rapidement aux informations ou simplifier la prise de décision. Les initiatives d’IA les plus prometteuses visent un résultat précis pour l’entreprise.

Deuxièmement, il faut comprendre ses données. Les organisations doivent savoir clairement quelles informations elles détiennent, où elles se trouvent, qui peut y accéder et lesquelles ne doivent jamais être saisies dans des environnements d’IA publics. Il n’est pas nécessaire d’avoir une gouvernance parfaite avant de se lancer, mais il faut disposer de bases solides.

Troisièmement, il faut définir les critères de réussite avant d’investir. Si l’objectif est d’améliorer la productivité, il faut établir une valeur de référence. S’il s’agit de réduire les coûts, il faut connaître les coûts actuels. Une démarche pragmatique consiste à commencer par des cas d’usage ciblés, à démontrer leur valeur, puis à les déployer plus largement en fonction des résultats plutôt que de suppositions.

Parmi les clients PME avec lesquels vous travaillez, dans quels domaines l’IA génère-t-elle aujourd’hui des résultats tangibles ? Et quels cas d’usage suscitent-ils encore des attentes exagérées par rapport aux résultats réellement obtenus par les entreprises ?

Les gains les plus immédiats concernent la productivité au quotidien.

Nous voyons des organisations utiliser l’IA pour résumer des informations, créer et améliorer du contenu, analyser des documents, faire ressortir des enseignements et réduire les tâches administratives répétitives. Pris isolément, aucun de ces usages ne semble forcément transformateur, mais, ensemble, ils permettent de réaliser des gains d’efficacité significatifs dans toute l’organisation.

Les attentes dépassent parfois la réalité lorsqu’il s’agit d’automatisation complète. On croit encore parfois que l’IA peut remplacer entièrement des fonctions complexes ou des processus opérationnels, avec un minimum de supervision. Pour la plupart des PME aujourd’hui, ce n’est pas là que se trouvent les gains les plus importants.

Les meilleurs résultats sont obtenus lorsque l’IA vient renforcer les capacités des employés, fluidifier les flux de travail et accélérer la prise de décision. Le meilleur point de départ reste les tâches répétitives et fréquentes, dont l’impact est mesurable et pour lesquelles l’adoption peut être rapide.

De nombreuses entreprises sont incitées à passer aux PC dotés d’IA. Pour un dirigeant de PME, quelles charges de travail bénéficient réellement de l’exécution locale de l’IA sur l’appareil, et dans quels cas un PC classique associé à des services d’IA dans le cloud reste-t-il suffisant ?

Il n’existe pas de réponse universelle, car les employés ne travaillent pas tous de la même manière.

Les PC dotés d’IA sont particulièrement intéressants pour les utilisateurs qui s’appuient régulièrement sur des applications intégrant l’IA, la transcription et la traduction en temps réel, des outils de collaboration avancés, des processus de création de contenu ou des charges de travail impliquant des informations sensibles. L’IA locale peut améliorer la réactivité, réduire la dépendance à la connectivité et permettre à certaines fonctions d’IA de s’exécuter directement sur l’appareil grâce à des ressources de traitement dédiées. Pour une organisation qui souhaite que certaines informations restent sur l’appareil, l’IA locale peut être utile, sous réserve des règles de sécurité appliquées et de l’application utilisée.

Dans le même temps, tous les employés n’ont pas besoin d’un PC doté d’IA dès aujourd’hui. Ceux qui utilisent principalement des applications de productivité classiques et des services d’IA dans le cloud à l’occasion peuvent continuer à bénéficier d’excellentes performances avec des systèmes traditionnels.

Il ne s’agit pas de renouveler les appareils simplement parce que des PC dotés d’IA sont disponibles. Il faut plutôt choisir la technologie adaptée à chaque employé, à ses tâches et aux besoins futurs de l’entreprise. Les stratégies technologiques les plus efficaces alignent les investissements sur les résultats, plutôt que sur les tendances.

Lenovo développe sa stratégie autour des PC dotés d’IA, tout en proposant des modèles d’appareils en tant que service par l’intermédiaire de TruScale. Comment une petite entreprise peut-elle déterminer si l’achat et la gestion de son propre matériel ou l’adoption d’un modèle par abonnement sont plus avantageux sur les plans financier et opérationnel ?

J’encourage les dirigeants de PME à évaluer à la fois l’incidence financière et les réalités opérationnelles de la gestion des technologies.

La propriété traditionnelle peut être pertinente lorsque les besoins en appareils sont prévisibles, que l’organisation dispose des fonds nécessaires à un investissement initial et qu’elle a les ressources pour gérer en interne le déploiement, le soutien, la gestion du cycle de vie et la planification du renouvellement.

Un modèle d’appareils en tant que service peut être intéressant lorsque l’objectif est de bénéficier de coûts mensuels prévisibles, de souplesse et d’une réduction de la charge opérationnelle. Des solutions comme Lenovo TruScale DaaS regroupent les appareils et les services liés à leur cycle de vie dans une formule par abonnement, ce qui aide les organisations à simplifier leur déploiement, leur soutien, leur gestion et leur mise hors service.

Au bout du compte, la question n’est pas seulement de savoir comment une entreprise souhaite payer ses technologies. Il s’agit aussi de déterminer à quoi elle veut que ses équipes consacrent leur temps. Pour de nombreuses PME, le véritable avantage est de permettre aux équipes internes de se concentrer sur les priorités stratégiques qui favorisent la croissance, plutôt que sur la gestion du cycle de vie des appareils et les tâches administratives quotidiennes.

La cybersécurité se complique à mesure que les employés accèdent à des outils d’IA générative et risquent d’exposer des données sensibles de l’entreprise. À quels nouveaux risques de sécurité les PME devraient-elles accorder une attention particulière à mesure que l’IA s’intègre aux tâches quotidiennes ?

L’exposition des données figure parmi les préoccupations les plus immédiates.

Les employés peuvent divulguer involontairement des informations exclusives, des données clients ou financières, ou encore de la propriété intellectuelle par l’intermédiaire d’outils d’IA, sans bien comprendre comment ces informations sont stockées, traitées ou utilisées. Les organisations doivent définir des règles claires concernant les outils d’IA autorisés et le traitement des données.

Parallèlement, l’IA rend les cybermenaces plus sophistiquées. Les campagnes d’hameçonnage, les tentatives d’usurpation d’identité et les attaques d’ingénierie sociale deviennent plus convaincantes et plus difficiles à repérer.

Malgré ces nouveaux défis, les mesures fondamentales restent essentielles. Une gestion rigoureuse des identités, l’authentification multifacteur, la protection des terminaux, l’application régulière de correctifs, les stratégies de sauvegarde et la sensibilisation des employés demeurent parmi les moyens de défense les plus efficaces. L’IA transforme le paysage des menaces, mais ne change rien à l’importance d’une discipline rigoureuse en matière de cybersécurité.

Lenovo a conçu les solutions ThinkShield pour les organisations disposant de ressources informatiques internes limitées. Dans quelle mesure les opérations de cybersécurité peuvent-elles concrètement être automatisées ou confiées à des prestataires aujourd’hui, et quelles responsabilités en matière de sécurité une PME ne devrait-elle jamais déléguer entièrement à un tiers ?

Aujourd’hui, une grande partie des opérations de sécurité quotidiennes peut être automatisée ou prise en charge par des partenaires de confiance.

Des fonctions comme la surveillance des terminaux, la gestion des correctifs, la détection des menaces et la réponse aux incidents peuvent de plus en plus être assurées par l’automatisation et des services gérés. Pour les PME, cela permet d’accéder à des capacités de niveau entreprise sans avoir à constituer des équipes de la même envergure.

ThinkShield illustre comment la technologie peut favoriser l’automatisation et aider les organisations à gérer la complexité de la sécurité. Toutefois, la responsabilité ne peut pas être externalisée.

Chaque organisation doit toujours savoir quelles sont ses données les plus sensibles, déterminer qui doit y avoir accès, établir des règles, définir le niveau de risque acceptable et instaurer une culture où la sécurité relève de la responsabilité de tous. Les fournisseurs de technologies et de services peuvent aider à gérer la complexité, mais la direction doit conserver la responsabilité de la gestion des risques, de la gouvernance et des décisions opérationnelles.

Les stratégies de sécurité les plus solides reposent sur un partenariat, et non sur une délégation.

Les services intégrés peuvent alléger la charge des équipes informatiques aux effectifs réduits, mais ils peuvent aussi accroître la dépendance à l’égard d’un petit nombre de fournisseurs technologiques. Comment les PME peuvent-elles concilier simplicité et services d’infogérance avec des préoccupations telles que la flexibilité, l’interopérabilité et la dépendance à un fournisseur ?

Pour la plupart des PME, la simplicité a une réelle valeur stratégique.

Chaque fournisseur, plateforme et niveau de gestion supplémentaire ajoute de la complexité. Celle-ci prend du temps, alourdit les coûts opérationnels et peut détourner des ressources limitées de priorités à plus forte valeur ajoutée.

Cela dit, la simplicité ne doit jamais se faire au détriment de la flexibilité. Les organisations devraient rechercher des solutions qui s’intègrent bien à leurs environnements existants, prennent en charge des écosystèmes ouverts et leur permettent d’évoluer au gré des changements de leurs besoins opérationnels.

J’encourage toujours les dirigeants à interroger les partenaires technologiques potentiels, dès le début du processus, sur l’interopérabilité, la portabilité et la flexibilité. Les meilleurs partenariats technologiques offrent des possibilités et réduisent la complexité. Ils ne devraient pas rendre les changements futurs plus difficiles ni plus coûteux.

L’un des défis de l’IA consiste à déterminer le retour sur investissement avant d’engager des ressources importantes. Quels indicateurs les dirigeants de PME devraient-ils utiliser pour savoir si le déploiement de l’IA améliore réellement la productivité ou réduit les coûts, au lieu d’ajouter simplement une couche technologique supplémentaire ?

La méthode d’évaluation la plus efficace est aussi la plus simple : relier les résultats à l’objectif opérationnel initial.

Si l’objectif est d’améliorer la productivité, mesurez le temps gagné. S’il s’agit d’améliorer l’expérience client, mesurez les délais de réponse, la satisfaction des clients et les taux de résolution. Si l’objectif est de réduire les coûts, comparez le processus avant et après la mise en œuvre.

Je prêterais également une attention particulière à l’adoption. Une solution peut être impressionnante sur le plan technique, mais si les employés ne l’utilisent pas régulièrement ou passent beaucoup de temps à corriger les résultats générés, cela renseigne utilement sur la valeur créée.

Pour les PME, le calcul du retour sur investissement n’a pas besoin d’être excessivement complexe. Établissez une situation de référence, lancez un projet pilote ciblé, mesurez quelques indicateurs pertinents et passez à l’échelle en vous fondant sur des données probantes. Si vous ne pouvez pas expliquer clairement ce qui s’est amélioré, il vaut la peine de réévaluer le cas d’usage avant d’accroître l’investissement.

Au cours des trois à cinq prochaines années, comment pensez-vous que l’IA va transformer la pile technologique d’une petite ou moyenne entreprise type, et quelles capacités aujourd’hui considérées comme réservées aux grandes entreprises pourraient, selon vous, devenir courantes dans des entreprises bien plus petites ?

Je pense que l’IA sera de plus en plus intégrée aux technologies que les entreprises utilisent déjà, plutôt que de constituer une catégorie d’outils à part.

L’intelligence sera intégrée aux appareils, aux plateformes de collaboration, aux applications métier, aux systèmes d’exploitation et aux solutions de sécurité. Les charges de travail seront réparties entre les appareils, la périphérie du réseau et le cloud en fonction des exigences de performance, de coût et de sécurité.

C’est particulièrement important pour les PME, car des capacités qui nécessitaient autrefois des budgets conséquents et de grandes équipes informatiques seront bien plus accessibles. La surveillance avancée de la sécurité, l’automatisation intelligente, l’analyse sophistiquée des données, la gestion proactive des appareils et un soutien hautement personnalisé aux employés seront à la portée d’un plus grand nombre de PME.

Fondamentalement, l’IA contribue à démocratiser l’accès à la technologie. Une petite entreprise ne devrait pas avoir besoin du budget, des ressources ou des effectifs d’une entreprise du Fortune 500 pour être compétitive. Au cours des prochaines années, je m’attends à ce que l’écart entre les possibilités offertes aux grandes entreprises et celles accessibles aux PME continue de se réduire.

Le véritable facteur de différenciation ne sera pas l’accès à l’IA, mais la capacité des organisations à l’utiliser efficacement pour donner les moyens d’agir aux employés, servir les clients et obtenir des résultats commerciaux.

Merci pour cet excellent entretien. Les lecteurs qui souhaitent découvrir des approches concrètes de l’adoption de l’IA et des solutions informatiques sécurisées et faciles à gérer pour les petites et moyennes entreprises peuvent consulter Lenovo.