La pandémie a enseigné une leçon similaire sur l’intelligence artificielle (IA): les organisations sont soit sur la bonne voie avec leurs stratégies d’IA, soit, le cas échéant, doivent considérablement accélérer le rythme des investissements. Le directeur de l’information de l’hôpital pour enfants, Dan Nigrin, souligne que les applications d’IA qui favorisent la télésanté, par exemple, «ne sont pas nécessairement liées aux covid, mais la pandémie a certainement accéléré la prise en compte et l’utilisation de ce type d’outils.

Dans une récente enquête MIT Technology Review Insights menée auprès de 301 chefs d’entreprise et de technologie, 38% rapportent que leurs plans d’investissement dans l’IA sont inchangés en raison de la pandémie, et 32% indiquent que la crise a accéléré leurs plans. Les pourcentages de plans d’IA inchangés et accélérés sont plus élevés dans les organisations qui avaient déjà une stratégie d’IA en place.

Les consommateurs et les décideurs commerciaux se rendent compte qu’il existe de nombreuses façons dont l’IA augmente l’effort humain et l’expérience. Les leaders technologiques de la plupart des organisations considèrent l’IA comme une capacité essentielle qui a accéléré les efforts visant à accroître l’efficacité opérationnelle, à mieux comprendre les clients et à façonner de nouveaux domaines d’innovation commerciale.

L’IA n’est pas un nouvel ajout à l’arsenal technologique des entreprises: 62% des répondants au sondage utilisent des technologies d’IA. Les répondants des grandes organisations (celles dont le chiffre d’affaires annuel est supérieur à 500 millions de dollars) ont, à près de 80%, des taux de déploiement plus élevés. Les petites organisations (dont les revenus sont inférieurs à 5 millions de dollars) sont à 58%, légèrement en dessous de la moyenne.

Mais la plupart des organisations n’ont pas élaboré de plans pour les guider: un peu plus d’un tiers (35%) des répondants indiquent qu’ils développent leurs capacités d’intelligence artificielle sous les auspices d’une stratégie formelle. Les plans d’IA sont plus courants dans les grandes organisations (42%), et même les petites entreprises sont, à 38%, légèrement au-dessus de la moyenne.

Parmi ceux qui n’ont pas de déploiements actuels d’IA, un quart disent qu’ils déploieront la technologie au cours des deux prochaines années, et moins de 15% indiquent qu’il n’y a aucun plan du tout. Ici, le fossé entre les grandes et les petites se creuse: moins de 5% des grandes organisations n’ont pas de plans d’IA, contre 18% des plus petites.

De plus en plus d’applications se rapprochent de la source

De plus en plus, les entreprises déplacent leur infrastructure informatique vers des ressources basées sur le cloud, pour une myriade de raisons, notamment la rentabilité et les performances informatiques. Chez Schneider Electric, société de gestion de l’énergie, le cloud était impératif «non seulement pour transformer notre entreprise numériquement mais aussi pour transformer numériquement les activités de nos clients», déclare Ibrahim Gokcen, qui était jusqu’à récemment directeur de la technologie chez Schneider. «C’était un domaine d’investissement clair et stratégique pour nous avant la crise.»

En tant que tel, il n’est pas surprenant que la plupart des entreprises mettent l’IA dans le cloud: 77% déploient des applications d’IA basées sur le cloud. Cela rend les ressources cloud bien plus populaires que l’hébergement sur des serveurs ou directement sur des terminaux, tels que des ordinateurs portables ou des smartphones.

L’IA basée sur le cloud permet également aux organisations de fonctionner dans un écosystème de collaborateurs qui comprend des développeurs d’applications, des sociétés d’analyse et des clients eux-mêmes. Nigrin décrit comment le cloud permet à l’un des partenaires de l’hôpital pour enfants de Boston, le développeur israélien de technologie médicale DreaMed Diabetes, «d’injecter l’intelligence artificielle» dans la gestion à distance de l’insuline. Premièrement, les patients téléchargent les données de la pompe à insuline ou du glucomètre dans le cloud. «Le patient donne accès à ces données à l’hôpital, qui à son tour utilise un logiciel – également dans le cloud – pour analyser les données et utiliser leur approche algorithmique pour proposer des ajustements au régime d’insuline sur lequel ce patient est», offrant un gain de temps considérable et un aperçu supplémentaire pour les médecins.

Mais alors que le cloud offre des avantages significatifs alimentés par l’IA pour les entreprises, un nombre croissant d’applications doivent utiliser les capacités infrastructurelles de la «périphérie», la couche informatique intermédiaire entre le cloud et les appareils qui ont besoin de puissance de calcul. L’avantage est que ces ressources de calcul et de stockage, hébergées dans des serveurs de périphérie, sont plus proches d’un appareil que les centres de données du cloud computing, qui peuvent se trouver à des milliers de kilomètres. Cela signifie que la latence est plus faible. Ainsi, si quelqu’un utilise un périphérique pour accéder à une application, le délai sera minime. Et bien que l’informatique de pointe n’ait pas l’évolutivité infinie du cloud, elle est suffisamment puissante pour gérer des applications gourmandes en données comme l’IA.

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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.

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