[Etude] Intelligence artificielle : où en sont les entreprises ?5 min read

Une étude menée conjointement par le BCG Henderson Institute et le MIT Sloan Management Review s’est intéressée à l’Intelligence artificielle et a mesuré le niveau de confiance des firmes tech et industrielles pour adopter les technologies de l’IA. L’étude couvrait 3 076 entreprises dans 126 pays (dont 1/3 aux États-Unis). 

[Etude] Intelligence artificielle : où en sont les entreprises ?

 

Afin de bien mener cette étude Intelligence artificielle, la population interrogée a été divisée en 4 groupes, selon les deux critères suivants : leur degré de maturité sur les technologies et les concepts de l’Intelligence artificielle, d’une part, et leur degré d’adoption d’applications intelligentes, que ce soit dans leurs processus internes ou pour en tirer un avantage concurrentiel, d’autre part.

 

Décryptage

 

Les groupes qui découlent de cette étude

  • Les pionniers : groupe caractérisé par une forte compréhension des concepts et adoption des outils IA. Ils intègrent l’Intelligence artificielle dans leurs offre, pour générer un avantage concurrentiel, ou dans les processus internes.
  • Les investigateurs : groupe caractérisé par une compréhension des technologies l’IA avec une adoption limitée. Les cas d’usage dépassent rarement la phase pilote.
  • Les expérimentateurs : groupe caractérisé par une adoption des technologies de l’IA avec une compréhension limitée des techniques et des concepts technologiques. Ces organisations apprennent avec l’expérience.
  • Les passifs : groupe caractérisé par une adoption limitée et une mauvaise compréhension des concepts et technologies de l’IA.

 

Les constats tirés par cette étude peuvent être résumés ainsi :

  • Les pionniers, ayant déjà considérablement investi dans l’IA, continuent à s’engager encore plus que les autres groupes dans ces technologies.
  • Les pionniers sont enthousiasmés pour un déploiement massif de l’IA dans l’entreprise. Cette conviction est partagée entre les décideurs des firmes. Ils se partagent aussi la nécessité d’avoir une roadmap claire avec des objectifs précis.
  • Les pionniers sont convaincus que l’adoption de l’IA permet aux entreprises d’améliorer des processus opérationnels au quotidien, ce qui suppose une maîtrise des coûts de production.
  • Les pionniers sont les plus sensibles aux projets data et voient dans la donnée un atout considérable pour construire des processus IA efficaces et avantageux : elle est accessible à plusieurs organisations, localisée dans un datalake, gouvernée d’une façon centrale. Les chantiers data sont sur la roadmap technologiques.

>> Boostez votre rentabilité grâce à la Data Science et découvrez nos offres dédiées <<


 

Les principaux obstacles identifiés par les entreprises pour adopter une culture IA

  • Absence ou manque de cas d’usage IA
  • Problème d’attractivité des meilleurs talents, ainsi qu’un manque de formation des ressources internes sur les technologies de l’IA
  • Résistance culturelle pour adopter une culture IA au sein de l’entreprise (par peur des impacts négatifs sur l’employabilité ou non maîtrise des technologies)
  • Manque de leadership pour promouvoir les nouvelles initiatives et soutenir l’innovation

Les pionniers se distinguent donc par leur degré d’implication dans l’IA : ils ne voient dans les applications intelligentes que des opportunités et sont convaincus que l’IA impacte fortement les nouveaux business modèles.

 

La nécessité d’une roadmap technologique

 

Il ressort dans cette étude Intelligence artificielle que le déploiement des nouvelles technologies en général et de l’IA en particulier nécessite, entre autres, la définition d’une roadmap claire. Les pionniers sont plus sensibles à reconnaître la nécessité de mettre en place une stratégie IA. Sa déclinaison dans le temps avec des objectifs clairs est une priorité pour le top management de ces entreprises. Cette roadmap est centrée sur les éléments suivants :

  • Les cas d’usage : bien définir les cas business en impliquant le métier dans la définition du besoin
  • Les processus : définir l’organisation et la gouvernance des projets data et IA
  • Les ressources humaines : choisir/former les talents IA et les porteurs d’idées. Il est aussi important de travailler sur la démocratisation de la culture Data auprès de tous les services
  • Les technologies : soutenir la roadmap technologique en investissant sur les outils qui facilitent la démarche Data / IA.

 

La montée en compétence de la Chine

 

Le BCG et le MIT Sloan Management ont mené des enquêtes distinctes pour évaluer les efforts des entreprises chinoises dans le domaine de l’IA et mesurer les gap entre les pionniers en Chine et les autres entreprises du reste du monde. Deux constats ressortent de ces études :

1. Un investissement massif dans les applications de l’IA

La volonté gouvernementale de démocratisation de la culture data et IA ainsi que le soutien pour un déploiement massif des technologies ont encouragé les acteurs économiques chinois à investir dans les projets data et IA. Les modèles de l’intelligence artificielle apprennent essentiellement sur un actif de données déjà existant. Les entreprises chinoises pionnières ingèrent et centralisent leurs data tout en assurant la gouvernance du système. 78 % des pionniers chinois disposent d’un datalake contre 37 % en Europe et 43 % aux États-Unis.

L’étude montre que 83 % des entreprises leaders chinoises gèrent l’actif de leurs data d’une manière centralisée, alors que seules 39 % le font en Europe et 40 % aux États-Unis (la centralisation des data au sein d’une même entreprise est vrai challenge dans l’environnement technologique français).

 

2. Les entreprises chinoises ne freinent pas devant les difficultés

Les entreprises chinoises ne freinent pas devant les difficultés et font face aux challenges : l’une des barrières remarquable en Chine est le manque de talents et la démarche scientifique dans l’IA. Les investissements chinois sont considérables et montrent une vraie volonté gouvernementale pour attirer les ressources (plan quinquennal d’investissement chinois dans l’IA).

 

Pour aller plus loin sur le sujet, je vous invite à découvrir l’étude complète dédiée à l’Intelligence artificielle et au niveau de confiance des entreprises : « Artificial Intelligence in Business Gets Real« .

 

  • A propos
  • Derniers articles

Nabil Tahar

Manager Conseil et Expertise

Passionné de sociologie, neurophysiologie, sciences cognitives et intelligence artificielle : autant de sciences nées de la philosophie et qui permettent de transformer ses mystères en phénomènes de laboratoire, retournant ainsi les questions idéologiques de conscience et d’inconscience en questions expérimentales.

Il n'existe pas de commentaire pour le moment.

Laissez un commentaire

Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *

*

Ce site utilise Akismet pour réduire les indésirables. En savoir plus sur comment les données de vos commentaires sont utilisées.