défi majeur.
Outre l’impact financier de l’échec d’un projet d’IA, les conséquences sur l’expérience client ont aussi un coût indirect pour les entreprises. L’étude de Fivetran assure que 38 % des entreprises font état d'une augmentation des coûts opérationnels due à des échecs de projets d'IA. Les fausses recommandations nuisent à la confiance et réduisent les taux de conversion. Les retards dus à l'automatisation altèrent le service et l'assistance à la clientèle. D’autre part, les données clients éparses induisent des expériences incohérentes sur les divers canaux.
Le graphique ci-dessous est explicite, qui montre la part du retard des projets d'IA ou des performances médiocres en raison de problèmes liés à la préparation des données. Seule une infime proportion des répondants estime qu’il n’y a aucun impact.
La région EMEA (Europe, Moyen-Orient, Afrique) occupe une position médiane à l’international concernant les contraintes réglementaires et les défis d'exécution. Pour les entreprises, les exigences réglementaires et la gestion complexe des données pèsent sur la mise en œuvre des projets.
L’étude menée par le cabinet Redpoint Content pour Fivetran, fait apparaitre un constat paradoxal. D’une part, 57 % des entreprises considèrent leur stratégie de centralisation des données comme très efficace. Mais une proportion presque équivalente affirme que plus de la moitié de leurs projets d’IA n'aboutissent pas. En cause, la présence de goulets d’étranglement lors de l’intégration ainsi que les contraintes liées à la maintenance des pipelines. En conséquence, les entreprises se retrouvent à gérer l’infrastructure plutôt qu’à récolter les fruits de leurs investissements.
La préparation des données, facteur d’inefficacité
Quelque 42 % des entreprises déclarent que plus de la moitié de leurs projets d’IA ont été retardés ou partiellement échoués, en raison de problèmes liés à la préparation des données. Point saillant, 67 % des entreprises ayant centralisé leurs données consacrent plus de 80 % de leurs ressources à la maintenance des pipelines de données.En Europe, le fort impact des diverses réglementations assorties de sanctions est cité par 59 % des entreprises qui considèrent la conformité comme leur principal défi dans la gestion des données pour l’IA.
L’automatisation de la gestion des données fait partie des solutions
Parmi les principales priorités d’investissement citées par les répondants, 65 % d’entre eux prévoient d’investir dans des outils d’intégration de données comme stratégie principale pour permettre le déploiement de l’IA. Des solutions indispensables pour faire face à la complexité importante en matière d’intégration, les trois quarts des entreprises ne gèrent pas moins de 500 sources de données éparpillées dans le SI. À ce jour, et selon l’étude,67 % des entreprises dédient plus de 80 % de leurs ressources à la gestion des données, ce qui laisse peu de place aux projets innovants.
Un indicateur corroboré par 41 % des répondants indiquant que le manque d’accès aux données en temps réel empêche les modèles d’IA de disposer d’informations exploitables au bon moment. Au-delà des outils, reste le problème des compétences et de formation pour les experts de la donnée. Un défi difficile pour les petites organisations.
