L’économie numérique vietnamienne poursuit son expansion à un rythme soutenu, portée notamment par l’adoption croissante des applications d’intelligence artificielle (IA) dans la vie quotidienne et le monde des affaires.
Selon le rapport annuel e-Conomy SEA 2026, publié conjointement par Google, Temasek et Bain & Company, le volume brut de marchandises (GMV) de l’économie numérique vietnamienne devrait atteindre 49 milliards de dollars en 2026, en hausse de 20 % sur un an. Le Vietnam figurerait ainsi, aux côtés de la Malaisie, parmi les économies numériques affichant la croissance la plus rapide en Asie du Sud-Est.
Cette performance s'appuie sur une croissance à deux chiffres enregistrée dans l'ensemble des quatre piliers fondamentaux du secteur, le commerce électronique demeurant la locomotive principale, relayé par les voyages en ligne, les médias numériques et les services de mobilité et de livraison de repas.
La croissance de l’économie numérique vietnamienne ne se manifeste pas uniquement dans le secteur manufacturier de haute technologie, mais s’étend également au secteur bancaire, à d’autres secteurs économiques et au secteur public. Toutefois, pour transformer ce potentiel en valeur économique concrète, les entreprises doivent tirer parti de l’IA dans l’économie numérique, tout en relevant les défis liés à la qualité des données, à la gouvernance et aux coûts de déploiement des technologies.
Évaluant cette dynamique, le vice-président chargé de la région Asie-Pacifique et Japon du groupe américain Teradata, Josh Abbott, a qualifié le rythme d'évolution du marché vietnamien d'"exceptionnel".
Il a également estimé que le Vietnam disposait d’une main-d’œuvre hautement qualifiée et que les entreprises vietnamiennes avaient rapidement progressé dans leur compréhension et leur approche des données, de l’IA et des activités économiques. Ces facteurs constituent un socle favorable au développement du marché des données et de l’IA.
Toutefois, pour transformer ce potentiel en valeur économique concrète, les entreprises doivent surmonter plusieurs défis liés à la qualité des données, à la gouvernance et aux coûts de déploiement des technologies. L’un des enjeux majeurs réside dans le fait que les données de nombreuses entreprises ne sont pas encore suffisamment préparées pour les applications d’IA, notamment dans le contexte du passage à l’intelligence artificielle agentique (Agentic AI). Cette technologie permet aux systèmes d’IA d’exécuter de manière autonome plusieurs étapes d’un processus et de traiter des tâches plus complexes.
Selon Josh Abbott, l’une des évolutions notables de la stratégie d’infrastructure technologique des entreprises réside dans la tendance à combiner le cloud public avec des serveurs internes (on-premises), plutôt que de transférer l’ensemble des données et des opérations de traitement vers des fournisseurs de services cloud tels qu’AWS ou Google Cloud. Cette tendance suscite un intérêt croissant dans un contexte marqué par des exigences accrues en matière de souveraineté des données.
Par ailleurs, les coûts et les besoins en processeurs graphiques (GPU) incitent également les entreprises à envisager d’investir dans leurs propres infrastructures. Selon Josh Abbott, même les entreprises disposant de solides ressources financières choisissent désormais d’installer une partie de leurs capacités de calcul GPU dans leurs propres infrastructures afin de répondre aux besoins de leurs applications d’IA.-VNA/VI
