Produits du Zhejiang, interface de Macao, marchés lusophones — le vice-président Tian Yihui intervient devant la promotion de dirigeants de la 1688 Super Factory
Du 14 au 16 septembre, la 63e session de la formation pour dirigeants de la 1688 Super Factory d'Alibaba, placée sous le thème « Étudier à Macao · Prendre son envol à la CityU », s'est tenue à l'Université de la Ville de Macao, réunissant 200 chefs d'entreprises manufacturières — issus pour l'essentiel des bassins industriels du Zhejiang — réalisant un chiffre d'affaires compris entre 30 et 200 millions de RMB. Lors de la journée de clôture, le professeur Tian Yihui a donné une conférence intitulée « Applications commerciales de l'IA et transformation numérique des entreprises », avec des explications pragmatiques articulées autour de cinq grandes questions : pourquoi se transformer, que transformer, où utiliser l'IA, comment la déployer et où aller ensuite.
Pourquoi maintenant ? Trois points de bascule convergent
Regardons d'abord les utilisateurs. Selon le Centre d'information sur l'Internet chinois (CNNIC), les utilisateurs de produits d'IA générative en Chine sont passés de 230 millions à la mi-2024 à 515 millions à la mi-2025, soit une hausse de 124 % en un an ; fin 2025, ils dépassaient 600 millions, soit 42,8 % des internautes. Vos clients utilisent déjà l'IA pour comparer les prix et trouver des fournisseurs, et vos employés savent l'utiliser pratiquement sans formation : l'étape de l'« éducation des utilisateurs », le marché l'a déjà franchie pour vous.
Regardons ensuite les coûts. Le rapport « AI Index 2025 » de l'université Stanford montre que le coût d'interrogation d'un modèle de niveau GPT-3.5 est tombé d'environ 20 dollars par million de tokens en novembre 2022 à environ 7 cents en octobre 2024, soit une baisse de plus de 280 fois en 18 mois. Traiter un million de caractères de texte coûte aujourd'hui l'équivalent de quelques jiao en RMB. Le dernier argument du « trop cher » n'existe plus.
Regardons enfin la politique. L'initiative « Intelligence artificielle + » figure désormais dans le rapport d'activité du gouvernement de 2025 ; l'avis du Conseil d'État sur l'approfondissement de la mise en œuvre de l'initiative « Intelligence artificielle + » précise en outre que, d'ici à 2027, l'économie intelligente doit devenir un nouveau moteur du développement économique et, d'ici à 2030, se hisser au premier rang mondial. Fin 2024, la taille des industries clés de l'intelligence artificielle en Chine approchait déjà les 600 milliards de RMB.
Chaque révolution technologique récompense d'abord ceux qui s'en servent, puis punit ceux qui attendent. Il en fut ainsi de la machine à vapeur, de l'électricité, de l'Internet — l'IA ne fera pas exception ; seulement, cette fois, le cycle est plus court et l'écart plus grand.
Que transformer ? De la conduite par l'expérience à la conduite par les données
La transformation numérique ne consiste pas à acheter des logiciels : c'est une autre manière de faire des affaires. Au cours des trente dernières années, les usines ont franchi deux paliers : l'informatisation a transféré les documents papier dans l'ordinateur, réglant la question de la « tenue des comptes » ; la numérisation a transféré les transactions sur 1688 et les plateformes transfrontalières, réglant celle de la « visibilité ». Depuis 2023 s'ouvre le troisième palier — l'intelligentisation : l'IA participe directement à la sélection des produits, à la tarification, à l'approvisionnement et à l'ordonnancement de la production, et les données passent du statut d'« enregistrement » à celui de « commandement ».
La plupart des usines restent bloquées entre le premier et le deuxième palier. L'usine pilotée par l'expérience choisit ses modèles à l'intuition, s'approvisionne au feeling, empile du personnel au service client et décide de mémoire ; l'usine pilotée par les données sélectionne ses produits sur données, s'approvisionne sur prévisions, sert ses clients jour et nuit et offre à son dirigeant un tableau de bord. À bâtiments et équipements identiques, deux issues bien différentes.
Trois idées reçues à éviter d'emblée : acheter des logiciels n'équivaut pas à se transformer ; il n'existe pas de moment où l'IA serait « mûre » ; et la transformation ne se délègue pas à l'informatique — c'est un chantier du premier responsable, et le chef d'entreprise est la seule personne capable de la faire advenir.
Où utiliser l'IA ? Quatre capacités, six scénarios
Commençons par clarifier ce que sait faire l'IA : elle sait lire (contrats, déclarations en douane, classement en quelques secondes des avis négatifs), produire (textes, images, vidéos, contenus multilingues), raisonner (relier ventes, stocks et coûts pour formuler des recommandations) et répondre (assistance au service client, au livestream et aux négociations).
Déclinée sur la chaîne de valeur de l'usine, cela donne six scénarios :
Recherche et conception : l'IA produit des visuels de concept en série et le rendu 3D remplace une partie des échantillons physiques, ramenant le cycle de lancement de nouveautés du mois à la semaine ;
Marketing et conquête de clients : visuels produits générés par IA, livestreams avec avatars numériques, chaînes de production de courtes vidéos — la publication quotidienne passe d'« impossible » à « impossible à suivre » ;
Production et opérations : contrôle qualité visuel, ordonnancement intelligent, alerte précoce des équipements — autant d'applications mûres et sans mystère ;
Décision de gestion : prévision de la demande et optimisation des stocks — un conseiller numérique aux côtés du dirigeant ;
Approvisionnement et sélection des produits : ventes historiques, saisonnalité et grandes promotions permettent à l'IA de recommander les niveaux de stock ; dès que la rotation des stocks s'accélère, la trésorerie revient ;
Patrimoine de connaissances : verser paramètres de procédés, logiques de devis et normes d'audit d'usine dans la base de connaissances de l'entreprise, pour que les nouveaux employés « prennent leur poste avec dix ans d'expérience ».
Derrière ces scénarios, il y a des affaires réelles qui tournent déjà. Une commerçante du marché de Yiwu utilise des avatars numériques d'IA pour le livestream transfrontalier : en enregistrant une vidéo en chinois, elle en génère des versions en des dizaines de langues et devient, à elle seule, une « présentatrice mondiale ». Les importations et exportations du commerce électronique transfrontalier sont passées de 1 620 milliards de RMB en 2020 à 2 750 milliards en 2025, soit +69,7 % en cinq ans ; dans la mesure de l'Administration générale des douanes, cette courbe est la fenêtre d'internationalisation la plus concrète pour les petites et moyennes usines. SHEIN teste ses modèles avec des premières commandes de 100 à 200 pièces et recommande immédiatement lorsque les données sont bonnes ; Rhino Manufacturing accepte des commandes dès 100 pièces avec une livraison en environ sept jours. La « petite commande à réponse rapide » n'est pas un concept, mais une révolution des stocks qui transforme le « pari sur un modèle » en « test d'un modèle ».
Mini-cours de technologie : trois mots — LLM, RAG, Agent
Un grand modèle de langage (LLM) est un « cerveau généraliste » qui a lu tout le web : il lit, écrit et interprète des images, mais il ne connaît pas nativement votre usine. La génération augmentée par récupération (RAG) amène l'IA à consulter d'abord votre base de connaissances avant de construire sa réponse — elle passe du « sens commun » à « vos procédés, vos devis ». L'agent, lui, décompose seul les tâches, appelle les outils et exécute jusqu'au bout : vérifier le stock, calculer le réassort, envoyer l'approbation — toute la chaîne en un seul flux. À partir de 2025, c'est là le principal champ de bataille de la compétition des entreprises en matière d'IA.
En une phrase : la base de connaissances est la fondation, le RAG est la tuyauterie, et l'agent est le contremaître qui fait le travail.
Comment déployer ? Quatre-vingt-dix jours pour mener une bataille aux chiffres visibles
Pas de plan « grand et complet » : on mène une campagne qui porte ses fruits en 90 jours. Jours 1 à 30 : choisir un scénario « à haute fréquence, faible risque et riche en données » (comme les visuels produits ou les scripts du service client), consigner les coûts et délais actuels comme référence de base, constituer une équipe de trois personnes et faire suivre le dossier chaque semaine par le dirigeant ; jours 31 à 60 : intégrer l'IA dans les processus réels tout en versant devis, procédés et questions fréquentes dans la base de connaissances ; jours 61 à 90 : comparer à la référence de base et calculer le ROI, puis formaliser une procédure opérationnelle standard (SOP) à répliquer vers les scénarios voisins.
Quatre pièges à éviter d'emblée : ne pas alimenter directement les grands modèles publics avec des données sensibles ; conserver une trace des contenus générés par IA et veiller à la propriété intellectuelle ; l'IA peut « débiter des absurdités avec un air sérieux », aussi les chiffres clés doivent-ils être vérifiés manuellement ; et expliquer clairement aux employés qu'il s'agit de « gagner en efficacité sans licencier » — c'est à cette condition que la première ligne acceptera de vous enseigner les vrais processus.
De retour à l'usine, quatre choses sont possibles dès demain : doter chaque membre de l'équipe clé d'un assistant IA et commencer à l'utiliser ; choisir un scénario selon les trois principes et conclure un pacte de 90 jours ; commencer à consolider la base de connaissances de l'entreprise ; et inscrire à l'agenda la Foire de Canton, le salon du commerce électronique transfrontalier de Shenzhen et le MIF de Macao, afin de tenir dès maintenant l'interface de l'internationalisation.
Et après la transformation, où aller ? Macao, la Grande Baie et les pays lusophones
Le plafond d'une entreprise dépend de la taille de la carte que l'on trace. En 2023, l'agrégat économique de la Grande Baie Guangdong-Hong Kong-Macao a franchi les 14 000 milliards de RMB, et l'économie numérique du Guangdong a dépassé 7 000 milliards de RMB en 2024, se classant première du pays plusieurs années de suite. Selon la Fédération internationale de robotique (IFR), la densité de robots dans l'industrie manufacturière chinoise a atteint 470 unités pour 10 000 employés en 2023 — devançant l'Allemagne et le Japon pour se hisser au troisième rang mondial — et, fin 2024, plus de deux millions de robots industriels étaient en service. La base matérielle du remplacement de la main-d'œuvre est posée ; la couche de valeur suivante réside dans la couche de décision de l'IA.
Macao détient le positionnement conféré par l'État d'« un centre, une plateforme, une base » : centre mondial de tourisme et de loisirs, plateforme de services pour la coopération commerciale entre la Chine et les pays lusophones, et base d'échanges et de coopération où la culture chinoise est dominante et où coexistent des cultures diverses. Les pays lusophones sont au nombre de neuf et comptent plus de 300 millions d'habitants — le seul Brésil en compte plus de 200 millions ; en 2025, le commerce total de marchandises entre la Chine et les pays lusophones a atteint environ 225,79 milliards de dollars. S'ajoutant aux facilités offertes par la Zone de coopération approfondie Guangdong-Macao à Hengqin, qui fonctionne en régime douanier clos avec gestion par lignes depuis mars 2024, une voie d'internationalisation apparaît clairement : « usines du Zhejiang — corridor de la Grande Baie — interface de Macao — marchés des pays lusophones ».
