La capacité des ordinateurs à traiter et à analyser des données, à prendre des décisions et à apprendre par l’expérience est une étape majeure de la révolution informatique. Avec le développement de l’IA, les ordinateurs sont dorénavant capables d’accomplir des tâches que l’on croyait autrefois réservées aux humains, comme la reconnaissance de modèles dans les données, la compréhension du langage naturel, la reconnaissance d’objets et la vision par ordinateur.
En outre, l’IA appliquée ou spécialisée a le potentiel de transformer de nombreux secteurs, tels que les soins de santé, la finance et les transports, en automatisant les tâches et en les rendant plus efficaces. Toutefois, cette étape majeure dans la révolution informatique est aussi une haute marche à gravir pour les entreprises qui veulent exploiter son potentiel. Car, l’IA et le ML nécessitent de grandes quantités de données pour entraîner les modèles viables et précis. Outre les capacités de calcul, l’entreprise devra avoir accès à des données pertinentes et de haute qualité, qui peuvent être utilisées pour former des modèles et faire des prédictions.
Quatre profils se dégagent
C’est la raison qui explique le fait que, même si une majorité d’entreprises s’intéresse aux applications cognitives, elles sont une minorité à avoir atteint le stade de l’exploitation effective des données pour leurs besoins commerciaux et opérationnels. C’est ce que confirme une étude menée par Odoxa pour Opendatasoft, quia dégagé quatre profils d’organisations selon leur maturité, allant de « data centric » à « non engagées », en passant par « conventionnelles dans son utilisation des données » et « à la croisée des chemins ».Sans surprise, les décideurs déclarent à 85 % que les données sont un axe de développement important bien que cela ne soit une priorité que pour 39 % d’entre eux. La prise de conscience de la valeur des usages de la donnée reste inchangée comparée aux résultats de l’étude de l’année dernière. De nombreux bénéfices liés à l’utilisation des données sont clairement identifiés par les décideurs qui sont 8 sur 10 à y percevoir un apport en matière de transformation numérique, d’innovation, de performance des collaborateurs et de transparence.
Se transformer grâce aux données
L’étude révèle ainsi que si 78 % des organisations sont déjà engagées dans une démarche de valorisation des données, elles ne sont que 21 % à être « data centric » et utiliser la donnée comme un véritable levier de transformation. À l’autre bout du spectre, les entreprises qui ne sont pas encore dotées d’une stratégie données représentent 22 % des répondants. Selon la définition du rapport, les organisations « data centric » sont des entités de moins de 5 000 salariés qui ont transformé leur façon de travailler et leur stratégie d’innovation grâce aux données. Elles ont établi une organisation solide (gouvernance, ressources, outils) ainsi qu’une culture partagée de la donnée.Les organisations dites « conventionnelles » en matière d’utilisation de la donnée, représentant 33 % des répondants, et sont majoritairement des organisations de 5 000 salariés et plus. Elles ont presque tout pour être « data centric » (gouvernance, ressources, outils), mais elles font face à d’ultimes résistances sur la pertinence de diffuser une culture de la donnée pour tous, l’ouverture exhaustive de la donnée ne leur semblant pas nécessaire.
Une lente progression
L’étude note toutefois que la prise de conscience grandit (l’étude a été menée avant la sortie publique de ChatGPT) : la grande majorité des organisations françaises ont aujourd’hui intégré des ressources clés autour de la data comme l’indique l’existence de responsables de la gouvernance des données dans 68 % des organisations, ainsi que la diffusion de cette culture de la donnée et des efforts d’acculturation des collaborateurs (65 %).Les entreprises ont compris la nécessité des compétences et d’expertise spécialisée pour développer et mettre en œuvre des modèles : plus de la moitié des organisations françaises pourraient bientôt être dotées de postes liés à l’utilisation des données, dispenser des formations spécifiques, renforcer leurs investissements et mettre en place des stratégies globales (postes, formation, pédagogie interne, outils…).
