L’intelligence artificielle (IA) est devenue un mot à la mode, promettant un changement radical dans l’industrie. Les grandes entreprises, en particulier, se sont montrées désireuses d’utiliser l’IA pour acquérir un avantage concurrentiel. Une étude récente d’IBM, qui a interrogé 8 500 professionnels de l’informatique dans le monde, met en lumière l’état actuel de l’adoption de l’IA dans les grandes entreprises, les défis auxquels elles sont confrontées et les opportunités qui s’offrent à elles.
État actuel de l’IA dans les entreprises
L’étude révèle qu’environ 42 % des grandes organisations utilisent activement l’IA dans divers aspects de leurs activités. De plus, 59 % de ces organisations prévoient d’augmenter leurs investissements dans l’IA. Cette tendance témoigne de la reconnaissance croissante de la valeur de l’IA dans l’amélioration de l’efficacité, la réduction des coûts et l’amélioration de la prise de décision.
Il est intéressant de noter que les petites entreprises comptant 1 000 employés ou moins sont moins susceptibles d’adopter l’IA. Cet écart peut être attribué aux ressources financières et à l’expertise technique requises pour mettre en œuvre l’IA de manière efficace. Les grandes entreprises disposent souvent de budgets plus importants et d’un accès à des talents spécialisés, ce qui rend l’adoption de l’IA plus réalisable.
Les principaux moteurs de l’expansion de l’IA dans les entreprises sont la disponibilité de meilleurs outils de développement, la promesse d’une réduction des coûts et l’automatisation de divers processus commerciaux. Ces facteurs font de l’IA une proposition attrayante pour les organisations qui cherchent à garder une longueur d’avance dans un paysage hautement concurrentiel.
Les défis de l’adoption de l’IA
Malgré l’enthousiasme suscité par l’adoption de l’IA, l’étude d’IBM identifie plusieurs obstacles importants auxquels se heurtent les entreprises. Les compétences et l’expertise limitées en matière d’IA au sein de leur personnel constituent un formidable défi. Le domaine de l’IA évolue rapidement et trouver des professionnels dotés des compétences adéquates peut s’avérer une tâche ardue.
La complexité des données est un autre obstacle. 63 % des entreprises utilisent plus de 20 sources de données pour l’IA et l’analyse. La gestion et l’intégration de ces données diverses et volumineuses est une entreprise complexe.
Les difficultés d’intégration, les coûts de mise en œuvre élevés et le manque d’outils de développement pour les modèles d’IA entravent également leur adoption. L’intégration de l’IA dans les systèmes et processus existants est essentielle à sa réussite. Les coûts initiaux élevés peuvent être prohibitifs pour certaines organisations, en particulier les plus petites.
IA générative et technologie open source
Les grandes entreprises s’intéressent de plus en plus à l’IA générative et aux technologies open-source. L’IA générative, qui se concentre sur la création de contenu tel que des images, du texte et de la musique, a gagné en popularité pour les applications créatives et la génération de contenu. Les entreprises sont également partagées entre l’utilisation de solutions d’IA internes et de technologies libres. Cela reflète la diversité des approches adoptées par les organisations pour répondre à leurs besoins en matière d’IA.
Priorités d’investissement
En réponse aux défis auxquels elles sont confrontées, les grandes entreprises canalisent leurs investissements dans deux domaines clés : la recherche et le développement (R&D) et l’amélioration des compétences de la main-d’œuvre. Les efforts de R&D visent à créer des solutions d’IA innovantes adaptées aux besoins spécifiques de l’organisation.
Perspectives d’avenir
Malgré les difficultés rencontrées, les experts du secteur, comme IDC, sont optimistes quant à l’avenir de l’adoption de l’IA dans les entreprises. Ils prévoient une augmentation significative des dépenses des entreprises en matière d’IA, prévoyant une hausse de 16 milliards de dollars à 143 milliards de dollars d’ici 2027. Cependant, la préparation au déploiement de l’IA reste relativement faible, avec seulement 14 % des organisations qui se sentent pleinement prêtes.
Préparation de l’infrastructure
Un aspect critique qui passe souvent inaperçu est la préparation de l’infrastructure requise pour le déploiement de l’IA. Selon l’étude de Cisco, la plupart des réseaux d’entreprise ne sont pas actuellement équipés pour gérer les charges de travail exigeantes qu’implique l’IA. Pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA, il est nécessaire d’améliorer considérablement les GPU (unités de traitement graphique) des centres de données, ainsi que le débit et la latence des réseaux.
