L’IA dépasse le stade de l’expérimentation pour passer à l’échelle
Les entreprises du monde entier passent de projets pilotes à petite échelle à l’intégration complète de l’IA. l’intégration de l’IA dans leurs activités principales. Cette évolution est rapide, et ce pour une bonne raison : les coûts diminuent et les taux de réussite augmentent. Les entreprises qui hésitaient à investir dans l’IA en raison de l’incertitude constatent aujourd’hui des retours sur investissement évidents. Celles qui n’évoluent pas maintenant seront obligées de rattraper leur retard plus tard.
Le véritable changement réside dans la manière dont l’IA est déployée. Les entreprises se concentrent sur des projets d’IA transformationnelle qui redéfinissent leur mode de fonctionnement. Il s’agit d’automatiser ce qui était autrefois manuel, de prédire les résultats avec plus de précision et de restructurer des flux de travail entiers pour maximiser la vitesse et l’intelligence.
Selon l’Infosys AI Business Value Radar, qui a analysé 3 240 organisations dans 132 cas d’utilisation de l’IA, 19 % des projets d’IA atteignent pleinement leurs objectifs commerciaux, et 32 % les atteignent partiellement. C’est ce qui se passe dans les déploiements réels. Les entreprises dotées d’une stratégie claire et d’une infrastructure adéquate voient l’IA produire des résultats mesurables, tandis que d’autres en sont encore au stade de l’expérimentation.
« Pour les dirigeants, le message est clair : l’IA à grande échelle n’est plus un luxe, c’est une nécessité. Les entreprises qui investissent dans l’IA aujourd’hui, construisent des systèmes de données solides et alignent l’IA sur leurs modèles commerciaux de base sont celles qui domineront demain. »
Le succès de l’IA n’est pas le même dans tous les secteurs d’activité
L’IA ne produit pas les mêmes résultats partout. Certaines industries sont en tête avec des rendements élevés, tandis que d’autres peinent à mettre en œuvre l’IA de manière efficace. La différence tient à la maturité numérique, aux contraintes réglementaires et à l’infrastructure technique. Les entreprises actives dans les services professionnels, les sciences de la vie, la haute technologie, les télécommunications et l’assurance affichent des taux de réussite plus élevés en matière d’IA. Ces secteurs disposent déjà de données structurées, d’applications d’IA bien définies et de dirigeants déterminés à accroître les investissements dans l’IA.
En revanche, les secteurs tels que les voyages, l’hôtellerie, la fabrication, la vente au détail et le secteur public sont confrontés à davantage d’obstacles. Beaucoup de ces entreprises s’appuient sur des systèmes existants, ce qui rend l’intégration de l’IA plus complexe. L’IA se nourrit de données de haute qualité et, dans les secteurs où les données sont fragmentées ou obsolètes, les projets d’IA mettent plus de temps à produire un impact significatif. Si ces problèmes fondamentaux ne sont pas résolus, l’adoption de l’IA reste inefficace, ce qui ralentit les progrès.
Le secteur des services financiers, bien qu’il s’agisse d’une industrie de cols blancs, se classe en dessous de la moyenne en ce qui concerne l’efficacité de l’IA. efficacité de l’IA. Les principaux obstacles ? Des exigences réglementaires strictes et des systèmes de données obsolètes qui doivent être modernisés avant que l’IA puisse être pleinement exploitée. Les préoccupations en matière de conformité ralentissent souvent l’adoption de l’IA, obligeant les entreprises financières à adopter une approche plus prudente, même lorsque les avantages potentiels sont évidents.
Les dirigeants doivent savoir où en est leur secteur dans l’adoption de l’IA. Si le succès de l’IA est déjà évident dans leur secteur, il s’agit de l’étendre efficacement. Si leur secteur est en difficulté, la priorité doit être de résoudre les problèmes techniques et réglementaires sous-jacents. Les entreprises qui résoudront ces problèmes en premier prendront la tête, laissant aux autres le soin de rattraper leur retard.
L’informatique, les opérations et la cybersécurité sont à la pointe de l’adoption de l’IA
Les domaines où l’intégration de l’IA est la plus rapide et la plus efficace sont l’informatique, les opérations et les installations. Ces fonctions sont essentielles à la capacité d’une entreprise à améliorer son efficacité et à maintenir ses performances concurrentielles, c’est pourquoi les entreprises donnent la priorité à l’adoption de l’IA dans ces domaines. Selon l’étude d’Infosys, 38 % des organisations ont déployé l’IA dans l’informatique et les opérations, ce qui en fait la catégorie la plus largement adoptée.
La cybersécuritéLes fonctions de sécurité, de résilience et de développement de logiciels gagnent également du terrain, avec 30 % des organisations qui mettent en œuvre l’IA dans ces domaines. Ces fonctions bénéficient de l’automatisation et de l’analyse prédictive, ce qui permet aux entreprises de faire face de manière proactive aux menaces de sécurité, d’optimiser les flux de travail et d’accélérer le développement de produits. L’IA dans la cybersécurité est particulièrement précieuse, car les entreprises sont confrontées à un volume croissant de cybermenaces sophistiquées qui nécessitent des capacités de détection et de réponse avancées.
L’IA est également déployée dans des domaines en contact avec la clientèle comme le marketing, le service client et les ventes, mais avec des taux d’adoption globaux plus faibles. Parallèlement, les applications d’IA spécifiques à un secteur – comme le traitement des demandes d’indemnisation dans l’assurance et les essais cliniques dans les sciences de la vie – sont en train de transformer les flux de travail spécialisés. Ces changements induits par l’IA nécessitent une restructuration importante des données et de l’infrastructure technologique, ce qui les rend plus complexes mais aussi plus impactants lorsqu’ils sont exécutés correctement.
Les dirigeants devraient concentrer leurs stratégies d’IA sur les domaines où l’adoption s’avère déjà fructueuse. L’informatique, les opérations et la cybersécurité sont des priorités évidentes, qui offrent des rendements mesurables et des probabilités de réussite plus élevées.
« Les entreprises qui investissent dans ces fonctions améliorent les processus tout en construisant des opérations plus solides et plus résilientes qui peuvent évoluer avec la technologie de l’IA. »
La formation des employés et la gestion du changement sont essentielles au succès de l’IA
La réussite du déploiement de l’IA dépend de la manière dont les employés s’adaptent aux systèmes d’IA et travaillent avec eux. Or, la plupart des entreprises négligent ce facteur. Selon l’Infosys AI Business Value Radar, seules 16 % des organisations ont mis en place des programmes structurés de gestion du changement et de formation des employés à l’IA. Il s’agit d’une lacune majeure qui empêche les entreprises de tirer pleinement parti de leurs investissements dans l’IA.
Les entreprises qui investissent dans la préparation de leurs employés obtiennent de bien meilleurs résultats. Lorsque les entreprises accordent la priorité à la formation à l’IA et aux plans de transition structurés, les taux de réussite du déploiement de l’IA s’améliorent considérablement – jusqu’à 18 points de pourcentage. La raison en est simple : les employés qui comprennent l’IA et savent comment l’utiliser efficacement facilitent l’adoption de l’IA, réduisent les résistances et augmentent la productivité. Sans cela, même les systèmes d’IA les plus avancés peuvent avoir du mal à apporter de la valeur.
Les dirigeants doivent prendre cette question au sérieux. Les entreprises qui ne parviennent pas à former correctement leur personnel seront confrontées à des réticences internes, à une adoption tardive et à un gaspillage des investissements. Celles qui intègrent la formation à l’IA dans l’ensemble de l’entreprise, en veillant à ce que les équipes à tous les niveaux comprennent et utilisent la technologie, progresseront plus rapidement et obtiendront de meilleurs résultats commerciaux. L’IA fonctionne mieux lorsque les employés savent comment l’intégrer dans leur travail quotidien, en faisant de la formation et de la gestion du changement une priorité stratégique, et non une réflexion après coup.
L’IA a besoin d’un modèle opérationnel structuré et d’une gouvernance pour s’étendre
La mise à l’échelle de l’IA nécessite un modèle opérationnel structuré qui s’aligne sur les objectifs de l’entreprise. En l’absence d’un cadre clair, les initiatives en matière d’IA se fragmentent et ne parviennent pas à avoir un impact significatif. Les entreprises qui réussissent considèrent l’IA comme un élément essentiel de leur stratégie commerciale. Elles conçoivent des modèles opérationnels d’IA qui garantissent l’évolutivité à long terme, la gestion des risques et l’intégration dans toutes les fonctions.
Le rapport d’Infosys souligne que l' »IA agentique » est un moteur essentiel de la transformation des entreprises. Cette approche redéfinit les modèles d’exploitation en intégrant l’IA plus profondément dans les processus d’entreprise, ce qui permet une prise de décision plus rapide, l’automatisation et l’optimisation des processus. Les entreprises qui adoptent ce changement se positionnent en avance sur la concurrence, en tirant parti de l’IA pour une transformation fondamentale de l’entreprise.
La gouvernance est tout aussi essentielle. À mesure que l’IA s’intègre dans le processus décisionnel, les entreprises doivent mettre en place des groupes de travail dédiés à la gouvernance de l’IA afin d’assurer la responsabilité, de gérer les risques et de prendre en compte les considérations éthiques. Sans une supervision appropriée, les déploiements d’IA peuvent conduire à des résultats incohérents, à des risques de conformité et à des échecs opérationnels. Les dirigeants qui prennent la gouvernance de l’IA au sérieux s’assurent que les investissements dans l’IA restent alignés sur les objectifs de l’entreprise tout en minimisant les conséquences imprévues.
Satish H C, vice-président exécutif et Chief Delivery Officer chez Infosys, insiste sur ce point : « L’IA d’entreprise est prête à être mise à l’échelle. Avec une utilisation efficace de l’architecture des données, des modèles d’exploitation et de la préparation des employés, les entreprises peuvent accélérer leur adoption de l’IA pour obtenir un succès mesurable. »
Jeff Kavanaugh, directeur de l’Infosys Knowledge Institute, affirme également que les entreprises qui réussissent vraiment dans le domaine de l’IA sont celles qui « vont au-delà de l’expérimentation et modifient fondamentalement leur modèle d’exploitation, tout en accompagnant leurs employés tout au long de leur parcours. »
Les dirigeants doivent agir dès maintenant pour mettre en place des cadres d’IA structurés qui garantissent l’évolutivité, la gestion des risques et l’intégration complète dans les opérations de l’entreprise.
Principaux enseignements pour les dirigeants
- La mise à l’échelle de l’IA n’est plus facultative : Les entreprises vont au-delà de l’expérimentation de l’IA à mesure que les coûts diminuent et que les taux de réussite s’améliorent. Les dirigeants doivent donner la priorité à la mise à l’échelle des cas d’utilisation de l’IA transformationnelle pour obtenir un impact mesurable.
- Le succès de l’IA dans l’industrie dépend de son état de préparation : Les secteurs disposant de données structurées et d’écosystèmes numériques matures, comme les sciences de la vie et les télécommunications, enregistrent de meilleurs résultats en matière d’IA. Les entreprises des secteurs en retard doivent s’attaquer aux systèmes existants et aux obstacles réglementaires pour rester compétitives.
- Les investissements dans l’IA devraient se concentrer sur des cas d’utilisation éprouvés : L’informatique, les opérations et la cybersécurité sont en tête de l’adoption de l’IA, avec des taux de réussite plus élevés. Les décideurs devraient allouer des ressources à ces domaines tout en intégrant l’IA dans des flux de travail spécialisés pour une plus grande efficacité à long terme.
- La préparation du personnel détermine le succès de l’IA : Seules 16 % des entreprises disposent de programmes structurés de formation à l’IA et de gestion du changement, alors que ces efforts augmentent considérablement les taux de réussite. Les dirigeants devraient investir dans la formation continue des employés pour réduire les résistances et maximiser l’adoption de l’IA.
- La gouvernance et des modèles d’IA structurés sont essentiels : En l’absence d’un modèle opérationnel et d’une gouvernance clairs, l’adoption de l’IA reste fragmentée. Les dirigeants doivent mettre en œuvre des cadres d’IA structurés avec des stratégies de gestion des risques pour s’adapter efficacement et garantir la responsabilité.
