Les promesses portées par l'intelligence artificielle s'étendent à tous les secteurs : de l'amélioration de la productivité et de l'innovation à la transformation des modèles d'entreprise et de l'expérience client. En 2023, les économistes de Goldman Sachs ont estimé qu’elle augmenterait le PIB mondial annuel de 7 % sur 10 ans, ce qui équivaut à près de 7 milliards d’euros. Mais plus récemment, Goldman Sachs a adopté un point de vue plus critique sur le retour sur investissement de l'IA, suscitant un débat plus large sur la manière d'en maximiser les résultats.
La réalité est toutefois plus complexe : de nombreuses entreprises ont du mal à aller au-delà des projets pilotes et à réaliser le plein potentiel de l'intelligence artificielle. Cette divergence a donné lieu au sentiment croissant que la confiance dans les capacités de l'IA est sur le déclin. En effet, un article de Daron Acemoglu, économiste du MIT, publié dans le National Bureau of Economic Research (NBER), prévoit des gains de PIB beaucoup plus modestes, de l'ordre de 1 %. Mais pourquoi en est-il ainsi ? On s'aperçoit que les défis ne résident pas dans la technologie elle-même, mais dans l'état de préparation et l'alignement stratégique des entreprises.
État des lieux de l’IA industrielle
Selon une étude récente menée auprès de 1 700 cadres supérieurs, une grande majorité d'entre eux (84 %) sont optimistes quant au potentiel de l'IA à apporter des avantages substantiels à leur entreprise. Seulement, 82 % des décideurs expriment une vive inquiétude : sans stratégie claire, ni mise en œuvre adaptée, ou encore une communication efficace, les projets risquent de rester au stade de pilote, faisant craindre que l’engouement pour l’intelligence artificielle ne s’effondre. L'analyste Gartner a récemment affirmé que d'ici à la fin de 2025, au moins 30 % des projets d’IA générative (genAI) seront abandonnés après la validation du concept. Ces études montrent que si l'enthousiasme est bien présent, les défis à relever pour exploiter pleinement le potentiel de l'IA sont également reconnus.
Le rôle des données et de l'infrastructure
L'un des principaux obstacles à une mise en œuvre réussie de l'IA est la préparation des données. Et pour cause, les systèmes d'intelligence artificielle ont besoin de grandes quantités de données pour fonctionner efficacement, mais de nombreuses entreprises ne sont pas équipées pour gérer, traiter et analyser celles-ci de manière efficace. L'étude souligne que seule une minorité dispose de l'infrastructure cloud et de la préparation aux données nécessaires. Ce manque de préparation peut conduire à un enlisement des projets d'intelligence artificielle, car ils ne peuvent pas s'étendre sans la bonne architecture de données en place.
En outre, l'IA industrielle met l'accent sur l'importance intrinsèque des données internes. Souvent, les entreprises négligent la richesse des informations contenues dans leurs propres systèmes, qui sont essentielles pour des applications d'intelligence artificielle efficaces. En donnant la priorité à l'intégration et à l'analyse de ces données, les entreprises peuvent dégager d'importants gains d'efficacité et stimuler l'innovation. Toutefois, les fondements de cette réussite reposent sur une stratégie de données bien conçue et des outils adaptés pour en extraire des informations exploitables.
Le défi posé par l'expertise technique
Le manque d'expertise technique constitue un autre obstacle majeur. Si l'IA est un outil puissant, elle est également complexe : elle nécessite une compréhension approfondie de la technologie et des problèmes spécifiques de l'entreprise qu'elle vise à résoudre. Sans ces connaissances, les entreprises risquent de déployer l'intelligence artificielle de manière dispersée. Cette approche aboutit souvent à des résultats décevants, ce qui renforce l’impression que l'IA est surestimée.
Pour réussir à déployer efficacement l’intelligence artificielle, les entreprises doivent investir dans le recrutement et le développement de professionnels qualifiés, capables de combler le fossé entre les aspects techniques et commerciaux. On pense aux data scientists, aux spécialistes de l'IA et aux experts du domaine qui peuvent collaborer dans la conception et dans l'exécution de stratégies d'intelligence artificielle qui s'alignent sur les objectifs de l'entreprise.
Le décalage entre les attentes et la réalité
La disparité entre les attentes élevées des cadres à l'égard de l'IA et la réalité actuelle de sa mise en œuvre a conduit à un sentiment croissant de désillusion. Si les cadres sont convaincus du potentiel de l'IA, sa mise en œuvre pratique s’est parfois révélée décourageante. Ce décalage peut être attribué à plusieurs facteurs :
• Surestimation des capacités de l'IA : on croit souvent à tort que l'IA peut résoudre instantanément des problèmes complexes. Or, l'IA n'est pas une solution miracle ; elle nécessite du temps, des efforts et une bonne compréhension de ses limites.
• Absence d'objectifs clairs : de nombreuses entreprises se lancent dans des projets d'IA sans avoir une idée claire de ce qu'elles veulent réaliser. L’absence de ligne directrice débouche sur un manque de résultats significatifs.
• Sous-estimation de la gestion du changement : la mise en œuvre de l'IA nécessite souvent des changements importants dans les workflows, les processus et la culture organisationnelle. Sans gestion appropriée, ces transformations peuvent être difficiles à mettre en œuvre.
L'avenir de l'IA industrielle
Si la confiance dans les capacités de l’IA a tendance à décliner, le potentiel de cette technologie reste immense. La clé pour libérer ce potentiel réside dans la résolution des défis pratiques qui ont entravé sa mise en œuvre. En se concentrant sur la stratégie, l'infrastructure, l'expertise et la gestion du changement, les entreprises peuvent dépasser le stade du projet pilote et exploiter pleinement le pouvoir transformatif de l'IA.
Le chemin vers une adoption réussie de l'IA n'est pas sans embûches, mais avec la bonne approche, les entreprises peuvent se positionner à l'avant-garde de l'innovation et de la compétitivité. Aujourd'hui, de nombreuses entreprises qui ont mis en place les fondations et intégré l'IA dans leurs systèmes ont dépassé le stade de l'engouement pour en tirer des avantages opérationnels.
État des lieux de l’IA industrielle
Selon une étude récente menée auprès de 1 700 cadres supérieurs, une grande majorité d'entre eux (84 %) sont optimistes quant au potentiel de l'IA à apporter des avantages substantiels à leur entreprise. Seulement, 82 % des décideurs expriment une vive inquiétude : sans stratégie claire, ni mise en œuvre adaptée, ou encore une communication efficace, les projets risquent de rester au stade de pilote, faisant craindre que l’engouement pour l’intelligence artificielle ne s’effondre. L'analyste Gartner a récemment affirmé que d'ici à la fin de 2025, au moins 30 % des projets d’IA générative (genAI) seront abandonnés après la validation du concept. Ces études montrent que si l'enthousiasme est bien présent, les défis à relever pour exploiter pleinement le potentiel de l'IA sont également reconnus.
Le rôle des données et de l'infrastructure
L'un des principaux obstacles à une mise en œuvre réussie de l'IA est la préparation des données. Et pour cause, les systèmes d'intelligence artificielle ont besoin de grandes quantités de données pour fonctionner efficacement, mais de nombreuses entreprises ne sont pas équipées pour gérer, traiter et analyser celles-ci de manière efficace. L'étude souligne que seule une minorité dispose de l'infrastructure cloud et de la préparation aux données nécessaires. Ce manque de préparation peut conduire à un enlisement des projets d'intelligence artificielle, car ils ne peuvent pas s'étendre sans la bonne architecture de données en place.
En outre, l'IA industrielle met l'accent sur l'importance intrinsèque des données internes. Souvent, les entreprises négligent la richesse des informations contenues dans leurs propres systèmes, qui sont essentielles pour des applications d'intelligence artificielle efficaces. En donnant la priorité à l'intégration et à l'analyse de ces données, les entreprises peuvent dégager d'importants gains d'efficacité et stimuler l'innovation. Toutefois, les fondements de cette réussite reposent sur une stratégie de données bien conçue et des outils adaptés pour en extraire des informations exploitables.
Le défi posé par l'expertise technique
Le manque d'expertise technique constitue un autre obstacle majeur. Si l'IA est un outil puissant, elle est également complexe : elle nécessite une compréhension approfondie de la technologie et des problèmes spécifiques de l'entreprise qu'elle vise à résoudre. Sans ces connaissances, les entreprises risquent de déployer l'intelligence artificielle de manière dispersée. Cette approche aboutit souvent à des résultats décevants, ce qui renforce l’impression que l'IA est surestimée.
Pour réussir à déployer efficacement l’intelligence artificielle, les entreprises doivent investir dans le recrutement et le développement de professionnels qualifiés, capables de combler le fossé entre les aspects techniques et commerciaux. On pense aux data scientists, aux spécialistes de l'IA et aux experts du domaine qui peuvent collaborer dans la conception et dans l'exécution de stratégies d'intelligence artificielle qui s'alignent sur les objectifs de l'entreprise.
Le décalage entre les attentes et la réalité
La disparité entre les attentes élevées des cadres à l'égard de l'IA et la réalité actuelle de sa mise en œuvre a conduit à un sentiment croissant de désillusion. Si les cadres sont convaincus du potentiel de l'IA, sa mise en œuvre pratique s’est parfois révélée décourageante. Ce décalage peut être attribué à plusieurs facteurs :
• Surestimation des capacités de l'IA : on croit souvent à tort que l'IA peut résoudre instantanément des problèmes complexes. Or, l'IA n'est pas une solution miracle ; elle nécessite du temps, des efforts et une bonne compréhension de ses limites.
• Absence d'objectifs clairs : de nombreuses entreprises se lancent dans des projets d'IA sans avoir une idée claire de ce qu'elles veulent réaliser. L’absence de ligne directrice débouche sur un manque de résultats significatifs.
• Sous-estimation de la gestion du changement : la mise en œuvre de l'IA nécessite souvent des changements importants dans les workflows, les processus et la culture organisationnelle. Sans gestion appropriée, ces transformations peuvent être difficiles à mettre en œuvre.
L'avenir de l'IA industrielle
Si la confiance dans les capacités de l’IA a tendance à décliner, le potentiel de cette technologie reste immense. La clé pour libérer ce potentiel réside dans la résolution des défis pratiques qui ont entravé sa mise en œuvre. En se concentrant sur la stratégie, l'infrastructure, l'expertise et la gestion du changement, les entreprises peuvent dépasser le stade du projet pilote et exploiter pleinement le pouvoir transformatif de l'IA.
Le chemin vers une adoption réussie de l'IA n'est pas sans embûches, mais avec la bonne approche, les entreprises peuvent se positionner à l'avant-garde de l'innovation et de la compétitivité. Aujourd'hui, de nombreuses entreprises qui ont mis en place les fondations et intégré l'IA dans leurs systèmes ont dépassé le stade de l'engouement pour en tirer des avantages opérationnels.