L’enquête internationale de Riverbed porte sur 1200 responsables commerciaux, DSI et experts techniques dans les grandes entreprises dont le chiffre d’affaires est de 2,2 milliards de dollars.
L'étude pointe le grand écart entre la vision optimiste des dirigeants et les réalités techniques. Malgré des investissements d’ampleur inédite, seule une initiative sur dix a été menée à son terme. En moyenne, les financements passent de 14,7 millions de dollars en 2024 à 27 millions de dollars aujourd’hui. Or, une bonne gouvernance, des indicateurs de performances partagés et une prise de décision conjointe avec la DSI sont indispensables pour éviter les déceptions. A ce jour, les entreprises ne semblent pas prêtes pour l'IA avec seulement 12 % des projets d'IA entièrement déployés. A peine plus d’une entreprise sur trois (36 %) se considèrent prêtes à la mettre en œuvre, contre 37 % l'année dernière. Une phase de stagnation par conséquent.
Assurer la préparation à l'IA grâce à une stratégie visant à la qualité des données
Seules 34 % des entreprises jugent leurs données excellentes en termes de pertinence et d'adéquation à l'IA, et moins de la moitié estiment que leurs informations correspondent aux besoins de l'IA sur tous les plans. Comme pour le big data, sans données pertinentes, les résultats ne peuvent qu’être décevants. La mise en place d’un référentiel unique permet de construire une base solide pour développer l'IA. De plus, pour prendre des décisions rapides, il faut disposer des données correctement validées et en temps réel.Passer d'une multitude d'outils à une plateforme unifiée
Les entreprises n’utilisent, en moyenne, pas moins de 13 outils d'observabilité. Conséquence, les équipes dédiées se retrouvent avec de multiples flux de données ce qui réduit la productivité. Presque toutes les organisations sont en train de consolider le nombre d'outils et de fournisseurs. D’autre part, 57 % des chefs d'entreprise déclarent que cette consolidation est déjà en cours dans leur organisation, contre 40 % des spécialistes techniques. Un écart notable. Les principaux objectifs cités par les répondants sont l'amélioration de la productivité informatique (47 %), l'amélioration de l'intégration des outils (47 %) et la stratégie (43 %). A noter, ces trois axes d’action passent avant la réduction des coûts (37 %).Mettre en œuvre une surveillance en temps réel avec des outils de communication
Quatre entreprises sur dix (43 %) signalent des problèmes de performance avec leurs outils de communications unifiées (UC). Ces derniers sont essentiels mais ils génèrent 15 % des tickets d'assistance. Dans ce domaine aussi, l’IA permet d’automatiser la résolution des problèmes en temps réel avec la collecte des données de télémétrie. La visibilité limitée sur l'utilisation, les performances ou le comportement des utilisateurs reste la préoccupation de 48 %) des répondants. Les autres défis courants pour offrir des communications unifiées de qualité sont les problèmes de performances tels que les appels interrompus et la connectivité irrégulière (43 %), ainsi que le recours fréquent à l’assistance (37 %).Riverbed met en avant son framework open source d'observabilité OpenTelemetry (OTel) mais il en existe d’autres tels Signoz, OpenObserve ou Phoenix.
