C’est ce que constate une étude mondiale, menée par Riverbed, spécialisé dans l’observabilité basée sur l’IA, auprès de 1 200 décideurs informatiques, business et du secteur public. Son rapport « Global AI & Digital Experience Survey » révèle en effet que les organisations se trouvent à un tournant alors qu’elles accélèrent leur adoption de l’IA.
La plupart des entreprises ont dépassé le stade de l’évaluation et de l’expérimentation de l’IA. Aujourd’hui, 65 % d’entre elles accélèrent leurs stratégies d’IA en investissant de plus en plus dans l’infrastructure et les talents. Près d’un quart (23 %) en sont au stade final de la transformation, où l’IA est totalement intégrée à leurs processus opérationnels.
Une IA pratique
Malgré un grand optimisme, ce rapport note surtout que les entreprises font face à des défis allant de la qualité des données à l’évolutivité, qui ne leur permet pas d’en réaliser tous les avantages. Cependant, les trois prochaines années devraient être une période d’expansion rapide, les entreprises recherchant des approches et des solutions pratiquesen matière d’IA.
D’ici 2027, 86 % des dirigeants s’attendent à ce que leur organisation soit entièrement prête à mettre en œuvre leur stratégie et leurs projets en matière d’IA. Pourquoi cet optimisme ? Selon Riverbed, « l’IA devrait arriver à maturité et devenir un moteur de croissance ». Dès lors, l’IA serait principalement un moteur de croissance plutôt qu’un moteur d’efficacité (42 %) comme c’est encore le cas aujourd’hui.
Qualité des données
Ce que les dirigeants souhaitent vraiment, c’est passer de l’engouement pour l’IA à une IA pratique qui fonctionne. Les entreprises sont engagées dans un sprint pour mettre en œuvre avec succès des plans d’IA afin d’en tirer tous les avantages. Mais attention aux erreurs d’appréciation. Cette étude pointe du doigt un écart entre la perception et la réalité. De nombreux dirigeants sont trop confiants quant à l’état d’avancement de leur fonction informatique en matière d’IA par rapport à leurs pairs du secteur.C’est le cas notamment à propos de la qualité des données. Presque tous les dirigeants
(85 %) reconnaissent que des données de qualité sont essentielles pour une IA de qualité. Mais seules quatre personnes sur dix jugent leurs données excellentes en termes d’exhaustivité (43 %) et d’exactitude (40 %)…