La Note d’analyse n°78 de l’ITCEQ (Institut Tunisien de la Compétitivité et des Études Quantitatives), publiée en mai 2026 sous la plume d’Olfa Bouzaiene, propose un examen statistique de l’intégration de l’intelligence artificielle dans les entreprises tunisiennes. L’étude s’appuie sur le concept de capacité d’absorption théorisé par Cohen et Levinthal en 1990, décliné en quatre dimensions, à savoir l’acquisition, l’assimilation, la transformation et l’exploitation des technologies. Sur la base de l’enquête « Les entreprises tunisiennes à l’ère de la transformation digitale », elle identifie cinq profils d’entreprises et propose trois trajectoires d’adoption de l’IA.
Le résultat central de la Note est saisissant. Si 86 % des entreprises tunisiennes considèrent les nouvelles technologies comme un levier d’innovation, seules 19 % déclarent avoir effectivement innové, et 11 % seulement recourent aux incitations publiques à la recherche et développement (ITCEQ, 2026, p.9). Ce décalage entre intention et réalisation constitue le véritable cœur du problème, mais c’est précisément là que le raisonnement de l’étude commence à montrer ses limites.
Le diagnostic repose intégralement sur des données déclaratives. Lorsque la Note avance que 76,2 % des entreprises privées disposent d’un site web et 72,5 % d’outils de gestion type ERP, soit progiciels de gestion intégrés (ITCEQ, 2026, p.6), elle mesure des équipements déclarés, non leur usage réel. Une entreprise peut posséder un ERP sans l’exploiter, disposer d’un site web obsolète, ou cocher la case « plateforme collaborative » pour un simple groupe WhatsApp. La méthodologie ne distingue pas la possession de l’usage effectif, ce qui fragilise toute l’architecture statistique qui en découle.
Le choix d’agréger l’IA, le Big Data, le Cloud et la Blockchain dans une même catégorie, justifié par une « logique de seuil de rupture technologique » (ITCEQ, 2026, p.15), pose un autre problème. Ces technologies obéissent à des dynamiques radicalement différentes. Recourir au Cloud relève d’une décision d’externalisation, tandis que déployer de l’IA suppose une capacité analytique interne et des données structurées. La Note reconnaît elle-même que son analyse en composantes principales non linéaire ne capte que 46 % de la variance totale sur les deux premières dimensions (ITCEQ, 2026, p.18), ce qui veut dire que plus de la moitié de l’information échappe aux conclusions présentées.
Le caractère statique de l’étude pose une difficulté supplémentaire. La Note propose trois trajectoires d’adoption de l’IA (ITCEQ, 2026, p.21-22), une approche séquentielle, une accélération directe et une logique de complémentarité, alors qu’elle s’appuie sur une photographie figée à un instant donné. Aucune donnée longitudinale ne vient documenter les chemins effectivement empruntés par les entreprises. Ces trajectoires sont donc des constructions théoriques projetées sur des observations statiques, ce qui fragilise leur portée prescriptive.
Plus problématique encore, l’absence de toute comparaison internationale. Les 19 % d’entreprises ayant innové sont-ils faibles, moyens, ou correctes pour une économie de niveau intermédiaire ? Sans points de repère marocain, égyptien, turc ou sénégalais, le lecteur ne dispose d’aucun étalon pour juger la performance tunisienne. La Note présente ses chiffres dans une bulle, ce qui les rend difficiles à interpréter politiquement.
Le détachement de l’étude par rapport au réel économique tunisien interroge également. La Note identifie l’insuffisance des ressources financières comme premier obstacle, cité par 70,9 % des entreprises (ITCEQ, 2026, p.9), sans jamais interroger les conditions structurelles qui produisent cette insuffisance. Le coût du capital en Tunisie, les contraintes d’accès aux devises pour souscrire des abonnements Cloud étrangers, la rareté du capital-risque local, tout cela disparaît du raisonnement. Même chose pour la pénurie de compétences numériques, citée par 63,3 % des entreprises, traitée comme un problème d’offre de formation sans un mot sur la fuite des talents tunisiens vers l’Europe et le Golfe. Former davantage de profils sans traiter leur rétention revient à remplir un seau percé.
L’étude présente enfin un biais implicite favorable à l’adoption technologique. Elle ne questionne jamais l’hypothèse que toute entreprise devrait se digitaliser, alors que pour certains secteurs ou tailles, la non-adoption peut être un choix économiquement rationnel. La transformation digitale est posée comme un impératif universel, ce qui n’est ni évident ni démontré.
Les recommandations finales (ITCEQ, 2026, p.23-24) restent d’une généralité déconcertante. Auditer ses besoins, investir dans la veille, moderniser les systèmes d’information, ces préconisations s’appliqueraient à n’importe quelle économie émergente. Aucun levier spécifiquement tunisien n’est identifié, qu’il s’agisse du potentiel de la diaspora technologique, du rôle possible des zones franches de Bizerte et Zarzis, ou des partenariats Sud-Sud avec les marchés africains francophones, qui constituent pourtant un horizon stratégique naturel pour la Tunisie. La Note livre une photographie statistique soignée, mais elle reste à mi-chemin entre le diagnostic et la proposition opérationnelle.
