L’Intelligence artificielle (IA) est souvent perçue comme un levier stratégique essentiel. Mais le manque de compétences en IA représente un frein majeur à l’adoption de l’IA selon le Kyndryl AI Readiness Report. C’est en tous les cas l’avis d’un quart (24 %) des dirigeants ayant participé à cette enquête. Alors que la transformation numérique s’accélère, les entreprises font donc face à un défi de taille : trouver les compétences nécessaires pour développer et intégrer l’IA dans leurs activités.
Parmi les principales difficultés de recrutement identifiées :
- 30 % des dirigeants peinent à recruter des experts en IA et Machine Learning.
- 16 % rencontrent des défis en cybersécurité et politique des données, un enjeu clé pour la sécurisation des projets IA.
- 15 % manquent de spécialistes en data science et analyse, limitant leur capacité à exploiter pleinement leurs données.
- 13 % font face à une pénurie de compétences techniques générales, freinant la mise en place des infrastructures IA.
- 10 % éprouvent des difficultés à recruter des experts en cloud, essentiel pour l’industrialisation des solutions IA.
La lecture de ce rapport nous apprend l’existence d’un paradoxe frappant. Seuls 42 % des dirigeants constatent un retour sur investissement positif de leurs initiatives
en intelligence artificielle…
… mais, 86 % d’entre eux considèrent pourtant leur implémentation comme
« best-in-class ». Cette perception optimiste contraste avec une réalité plus nuancée : seul un tiers jugent leur IA réellement capable de gérer les risques futurs. Ces chiffres illustrent les défis persistants liés à l’intégration harmonieuse de l’IA dans les systèmes existants, soulignant la nécessité d’une approche plus stratégique et mieux structurée pour maximiser son impact.
Réduire le gap de compétences : quelles solutions pour les entreprises ? Parmi les leviers essentiels à activer :
- Modernisation des infrastructures : la dépendance des services aux systèmes obsolètes freine l’adoption de l’IA. Une transformation progressive des architectures IT est donc essentielle pour exploiter pleinement ces nouvelles technologies d’IA.
- Développement d’une culture de la formation continue : former les collaborateurs existants aux compétences IA via des programmes visant à acquérir de nouvelles compétences (reskilling) ou perfectionner ses compétences (upskilling) pour pallier la pénurie de talents externes.
- Alignement entre stratégie IA et leadership d’entreprise : l’IA ne doit pas être un projet isolé, porté par les équipes IT uniquement ; son intégration doit être pensée de manière transverse pour générer de la valeur à l’échelle de l’entreprise.
- Partenariats avec des experts technologiques : collaborer avec des acteurs spécialisés permet d’accélérer l’implémentation de solutions IA adaptées aux besoins métier.
