Dans le rapport The State of Enterprise AI and Modern Data Architecture, Cloudera, plateforme de données hybride analytique et IA, montre que les organisations ne sont pas prêtes pour en tirer les bénéfices. Cette enquête porte sur 600 DSI aux États-Unis et dans les zones EMEA et APAC. Quelque 90 % des répondants à l’étude utilisent l’IA dans leurs activités au quotidien, un chiffre qui recouvre une réalité multiforme, depuis le chatbot jusqu’à l’analyse prédictive.
Certes, les fournisseurs de solutions parent les IA de nombreuses vertus pour accélérer les opérations métier, aider à la décision, ou encore, améliorer l'expérience client et salarié. Mais la rentabilité, si elle existe, n’est pas encore prouvée à ce jour. Une analyse de la BCE (Banque Centrale Européenne) de 2024 estimait que 40 % des chefs d'entreprise s'inquiètent de la dépendance à l'égard, notamment, de l’IA et les investisseurs commencent à douter du ROI (retour sur investissement). Sans surprises Cloudera met plutôt le curseur sur l’impréparation des entreprises que sur la rentabilité de l’IA.
Selon l'enquête, les principaux obstacles concernent les risques de sécurité et de conformité aux règlements de l’UE (74 %), le manque de formation ou la pénurie de talents (38 %) ainsi que le coût trop élevé des outils d'IA (26 %).
Pour produire des résultats pertinents, il faut des données fiables.
Ainsi, 94 % des personnes interrogées déclarent avoir confiance dans leurs données. Mais 55 % d'entre elles déclarent n’avoir aucunement l’intention de puiser dans les données de l’entreprise pour nourrir les IA. Comme pour le Big Data, deux termes aujourd’hui désuets, la difficulté consiste à gérer la pléthore de données disponibles qu’il convient de stocker et filtrer pour en tirer parti. Parmi les contraintes citées par les répondants, figurent des ensembles de données contradictoires (49 %), l'incapacité à gérer les données sur toutes les plateformes (36 %) et un trop grand volume de données (35 %). Selon Cloudera, les principaux cas d'usage de l'IA sont l'amélioration de l'expérience client (60 %), l'augmentation de l'efficacité opérationnelle (57 %) et la vitesse de l'analyse (51 %).L’amélioration de l'expérience client parmi les promesses de l’IA
Les entreprises exploitent l'IA pour améliorer la sécurité et la détection des fraudes (59 %), l’automatisation de certaines fonctions du support client (58 %), un service client prédictif (57 %) et l’alimentation des chatbots (55 %). D’autre part, 45 % des questionnés exploitent l’IA pour le marketing via l’analyse des données des centres d'appels afin de proposer des incitations plus ciblées aux clients.Autre promesse, l’analyse rapide d’informations métier pour permettre de prendre des décisions plus éclairées. Un engagement qu’il convient de pondérer car aucun outil ne saurait remplacer une véritable vision humaine.
Les différents types et usages de l’IA montrent une prédominance de l’IA générative.
Selon, Abhas Ricky, Chief Strategy Officer de Cloudera. « Il est plus intéressant d'apporter les modèles d'IA à leurs données plutôt que d'apporter les données à ces modèles ».
Reste à le démontrer.
