Le rapport « State of AI Application Strategy Report » de F5 (une société de services d’applications multicloud) met en évidence une tendance préoccupante : de nombreuses entreprises, dans leur empressement à exploiter l’IA, négligent la nécessité d’une
base solide.
Cette négligence diminue non seulement l’efficacité de leurs solutions d’IA, mais les expose également à une multitude de menaces de sécurité. Cette étude révèle que si 75 % des entreprises adoptent des systèmes d’IA dans leurs activités commerciales, 72 % d’entre elles signalent d’importants problèmes de qualité et d’incompétence en matière de données après avoir adopté l’IA.
Or, sans une approche appropriée et sécurisée, elle peut considérablement augmenter la posture de risque d’une organisation… Cette étude met en effet en évidence les défis auxquels elles sont confrontées au niveau de l’infrastructure, du modèle, des services d’application et des couches qui doivent être surmontés pour parvenir à une adoption généralisée et réussie de l’IA.
La promesse et la réalité de l’IA générative
Les entreprises sont enthousiastes quant au potentiel de l’IA générative dans leurs activités, puisque les répondants à l’étude l’ont désignée comme la « tendance technologique la plus excitante de 2024 ». Cependant, seulement 24 % des organisations ont déclaré avoir mis en œuvre l’IA à grande échelle.L’IA est encore rarement utilisée à des fins stratégiques malgré sa popularité croissante. D’après cette étude, l’IA générative est le plus souvent utilisée dans les copilotes et autres outils de productivité des employés (40 %) et les fonctions de service client telles que les chatbots (36 %). L’automatisation des flux de travail (36 %) est également citée parmi les priorités les plus élevées de l’utilisation de l’IA.
Lorsque les dirigeants d’entreprise examinent les défis liés au déploiement à grande échelle d’applications basées sur l’IA, ils citent trois problèmes clés rencontrés au niveau de l’infrastructure :
- 62 % déclarent que le coût de l’informatique est la principale préoccupation en ce qui concerne la mise à l’échelle de l’IA.
- 57 % ont exprimé des inquiétudes quant à la sécurité du modèle
- Plus de la moitié des personnes interrogées (55 %) sont préoccupées par les performances de tous les aspects du modèle.
Maturité des données
Au niveau des données, la maturité des données est un défi plus immédiat et potentiellement plus important qui a un impact sur la mise en œuvre généralisée de l’IA :- 72 % des répondants à l’étude ont cité la qualité des données et l’incapacité d’adapter les pratiques en matière de données comme des obstacles majeurs à l’extension de l’IA.
- 53 % ont cité le manque de compétences en matière d’IA et de données comme un obstacle majeur.
- Plus de 77 % des entreprises ont déclaré ne pas disposer d’une source de données unique.
