Pour que cette technologie contribue réellement à accroître la productivité et la compétitivité, les entreprises doivent mettre en œuvre de manière coordonnée des solutions en matière de gestion, de ressources humaines, de sécurité des données et d’infrastructures technologiques.
Au début de leur transformation numérique, les entreprises ont principalement investi dans les infrastructures de connectivité, la numérisation des processus opérationnels et la mise en conformité avec des exigences telles que les factures électroniques, les signatures numériques, l’assurance sociale électronique et les contrats électroniques. Aujourd’hui, leurs investissements se tournent davantage vers des solutions répondant directement aux besoins de leurs activités de production et commerciales.
Selon Do Ke Cong, directeur du Centre des produits destinés aux entreprises de VNPT VinaPhone, les entreprises accordent une importance croissante aux retombées concrètes des technologies, qu’il s’agisse de raccourcir les délais de traitement des tâches, de réduire les coûts d’exploitation, d’élargir l’accès aux clients ou d’accroître le chiffre d’affaires. Ainsi, le cloud computing, les données, l’IA, l’automatisation et les systèmes de gestion tels que le CRM et l’ERP doivent être évalués en fonction de leur efficacité pour répondre à des problématiques commerciales précises.
Le niveau d’adoption de l’IA témoigne également de l’intérêt croissant pour cette technologie. Selon Nguyen Thi Thu Thao, directrice des politiques publiques pour le Vietnam, le Laos, le Cambodge et le Myanmar au sein du groupe Meta, une enquête menée par son groupe révèle que 95 % des micro, petites et moyennes entreprises interrogées utilisent l’IA, et que 85 % d’entre elles déclarent que cette technologie contribue à augmenter leur chiffre d’affaires.
Toutefois, l’IA soulève également de nouvelles exigences en matière de gestion, de ressources humaines et de sécurité de l’information. Selon Vo Xuan Hoai, directeur adjoint du Centre national d’innovation (NIC), les entreprises vietnamiennes prennent l’initiative d’intégrer les nouvelles technologies dans leurs activités de production et commerciales, mais elles doivent se doter de mécanismes de supervision et de gestion adaptés afin de limiter les risques tout en préservant leur capacité d’innovation.
L’IA peut aider les travailleurs à améliorer leur productivité, mais elle entraîne également une évolution ou une automatisation de certaines tâches. Les entreprises doivent donc former leurs employés à de nouvelles compétences, définir les responsabilités des opérateurs et maintenir un contrôle humain sur les résultats et les décisions importantes.
Un autre risque tient à l’utilisation de données dans des outils d’IA en dehors des procédures de contrôle de l’organisation. Nguyen Quang Dong, directeur de l’Institut de recherche sur les politiques et le développement des communications (IPS), estime que la sécurité de l’IA soulève de nouveaux risques, différents de ceux liés à la protection des données personnelles sur les plateformes numériques classiques. De nombreuses entreprises achètent actuellement des comptes de chatbot que leurs employés utilisent individuellement, sans avoir encore établi de procédures d’utilisation à l’échelle de l’organisation. Il est donc nécessaire d’étendre les exigences de protection de l’information aux plateformes utilisant l’IA.
La loi sur l’intelligence artificielle n° 134/2025/QH15, entrée en vigueur le 1er mars 2026, établit un cadre juridique pour les activités de recherche, de développement et d’application de l’IA au Vietnam. Outre le respect de la réglementation, les entreprises doivent mettre en place des procédures de gouvernance, protéger leurs données et maintenir une supervision humaine afin de maîtriser les risques.
À mesure que l’IA s’intègre aux opérations courantes, les besoins en puissance de calcul et en infrastructures augmentent également. Selon Phan Hong Tam, directeur technologique du cloud chez FPT Smart Cloud, les entreprises doivent trouver un équilibre entre les capacités de leurs infrastructures et les coûts d’investissement. Une préparation insuffisante risque de les placer dans une situation délicate lorsque la demande augmente fortement, tandis qu’un investissement supérieur aux besoins exerce une pression sur leurs finances. Elles doivent donc anticiper la demande, évaluer les capacités de charge de leurs systèmes et choisir un modèle de déploiement adapté. Pour les applications dont les besoins en ressources varient, le cloud computing permet une répartition plus flexible des capacités de traitement.
La Stratégie nationale des données pour la période 2026-2030, avec une vision à l’horizon 2045, fixe pour objectif de rétablir les services essentiels de données dans un délai maximal de quatre heures après un incident ou une catastrophe pour les systèmes concernés. Cela impose de développer des capacités de sauvegarde et de restauration dont l’efficacité puisse être vérifiée. À l’échelle des entreprises, il convient de définir les délais de rétablissement en fonction de l’importance de chaque système, de tester régulièrement la restauration des données, d’organiser des exercices de gestion des incidents et de choisir des solutions adaptées au niveau de perte de données qu’elles peuvent accepter.
L’IA ouvre des perspectives d’amélioration de la productivité et de la compétitivité, mais son efficacité dépend du choix des problématiques à traiter, de la gestion des risques, de l’exploitation des données et de la préparation des infrastructures. Les investissements technologiques doivent être associés à des résultats opérationnels mesurables, garantir la continuité des services et permettre de s’adapter à l’évolution des besoins, afin de créer une véritable valeur économique pour les entreprises.
