Radar 2022 des startups Françaises Data & IA pour l’industrie

Cela est aujourd’hui une évidence, les industriels n’ont pas d’autres choix que d’initier des projets en lien avec la data et l’IA. Mais derrière des mots tape-à-l’œil tels que « Industrie 4.0 », « Data Analytics », « Maintenance prédictive », « Analyse du churn », se cachent des réalités métiers qui peuvent être appuyées par des solutions concrètes, proposées par ce Radar, mettant en lumière l’écosystème français des startups Data & IA répondant à ces cas d’usage.

L’objectif de ce radar est de proposer une vision globale de l’écosystème data & IA, en identifiant les acteurs les plus prometteurs, afin qu’ils accompagnent les entreprises à initier et réussir leurs projets industriels dans ces domaines.

Pour cette première édition du Radar 2022 des startups Data & IA pour l’industrie, plus de 100 startups ont pu être recensées par Wavestone, qui se propose également d’apporter un regard sur les grands défis technologiques et les tendances à venir identifiés par les startups, ainsi qu’une prise de recul sur les facteurs clé de succès pour préparer et mener à bien un projet en data & IA, au-delà du simple choix de partenariat et de solutions.

Pour recenser les startups françaises de l’écosystème data & IA capable d’accompagner les industriels à faire de la donnée un véritable accélérateur de performance, Wavestone a réalisé une veille continue, une enquête, ainsi que des rencontres avec les startups.

Cette approche a pour objectif de challenger sur l’année 2022 la présence des startups dans le radar, en fonction de leur proposition de valeur et cas d’usage. La sélection des startups suit quatre phases séquentielles :

• Cadrage et identification des thématiques par processus métiers
• Sourcing des startups
• Qualification des startups
• Sélection finale

Les startups ont été sélectionnées en fonction de critères d’éligibilité tels que leur ancienneté (8 ans ou moins), pays d’origine (France) ou encore nombre de salariés (60 ou moins).

Selon une étude Gartner, près de 85% des projets initiés en data & IA échouent.
En effet, les organisations sous-estiment souvent le défi du déploiement et de l’intégration de l’IA avec d’autres systèmes déjà en place.
Un projet data & IA doit être bien cadré et anticipé afin d’atteindre le ROI escompté ; il nécessite la participation de plusieurs parties prenantes de l’entreprise et met rapidement en exergue les problèmes de celle-ci.

Découvrir dans ce Radar comment initier un projet data et IA dans les meilleures dispositions possibles, maximisant ainsi vos chances de faire partie des 15% d’entreprise qui réussissent !