Même si ces prévisions peuvent s’avérer exactes, les entreprises d’aujourd’hui se heurtent à des obstacles majeurs lorsqu’elles cherchent à passer des projets pilotes et expérimentaux au déploiement de l’IA à l’échelle de l’entreprise. Par exemple, seulement 5,4 % des entreprises américaines utilisaient l’IA pour produire un produit ou un service en 2024.
Passer des premières incursions dans l’utilisation de l’IA, comme la génération de code et le service client, à l’intégration à l’échelle de l’entreprise dépend des transitions stratégiques et organisationnelles dans l’infrastructure, la gouvernance des données et les écosystèmes des fournisseurs. De plus, les organisations doivent évaluer les incertitudes concernant l’évolution des performances de l’IA et la manière de mesurer le retour sur investissement.
Toutefois, si les entreprises souhaitent étendre l’IA à l’ensemble de leurs activités dans les années à venir, il est temps d’agir. Ce rapport examine l’état actuel de l’adoption de l’IA dans les entreprises et propose un guide pour élaborer une stratégie d’IA, aidant ainsi les chefs d’entreprise à combler le fossé entre ambition et exécution. Voici donc les principales conclusions :
Les ambitions de l’IA sont considérables, mais rares sont celles qui ont dépassé le stade des projets pilotes. 95 % des entreprises interrogées utilisent déjà l’IA et 99 % prévoient de le faire à l’avenir. Mais peu d’organisations ont dépassé le stade des projets pilotes : 76 % ont déployé l’IA dans un à trois cas d’utilisation seulement. Mais comme la moitié des entreprises prévoient de déployer complètement l’IA dans toutes les fonctions de l’entreprise d’ici deux ans, cette année est essentielle pour établir les bases d’une IA à l’échelle de l’entreprise.
Les dépenses consacrées à la préparation de l’IA devraient augmenter considérablement. Dans l’ensemble, les dépenses consacrées à l’IA en 2022 et 2023 ont été modestes ou stables pour la plupart des entreprises, seule une sur quatre ayant augmenté ses dépenses de plus d’un quart. Cela devrait changer en 2024, avec neuf répondants sur dix prévoyant d’augmenter les dépenses consacrées à l’IA pour la préparation des données (y compris la modernisation de la plateforme, la migration vers le cloud et la qualité des données) et dans des domaines connexes comme la stratégie, le changement culturel et les modèles commerciaux. Quatre sur dix prévoient d’augmenter leurs dépenses de 10 à 24 %, et un tiers prévoient de les augmenter de 25 à 49 %.
La liquidité des données est l’un des attributs les plus importants pour le déploiement de l’IA. La capacité d’accéder, de combiner et d’analyser de manière transparente des données provenant de diverses sources permet aux entreprises d’extraire des informations pertinentes et de les appliquer efficacement à des scénarios commerciaux spécifiques. Elle élimine également la nécessité de parcourir de vastes référentiels de données, car les données sont déjà organisées et adaptées à la tâche à accomplir.
La qualité des données est une limitation majeure pour le déploiement de l’IA. La moitié des répondants citent la qualité des données comme étant le problème le plus limitant en matière de déploiement. Cela est particulièrement vrai pour les grandes entreprises disposant de plus de données et d’investissements substantiels dans l’infrastructure informatique existante. Les entreprises dont le chiffre d’affaires est supérieur à 10 milliards de dollars US sont les plus susceptibles de citer à la fois la qualité des données et l’infrastructure des données comme des facteurs limitants, ce qui suggère que les organisations qui gèrent des référentiels de données plus volumineux trouvent le problème beaucoup plus difficile à résoudre.
Les entreprises ne se précipitent pas vers l’IA. Presque toutes les organisations (98 %) se disent prêtes à renoncer à être les premières à utiliser l’IA si cela leur permet de la déployer de manière sûre et sécurisée. La gouvernance, la sécurité et la confidentialité sont les principaux freins à la rapidité du déploiement de l’IA, cités par 45 % des répondants (et 65 % des répondants des plus grandes entreprises).
Ce contenu a été produit par Insights, la branche de contenu personnalisé de MIT Technology Review. Il n’a pas été rédigé par la rédaction de MIT Technology Review.
