Data / IA
Une adoption de l’IA en entreprise plus lente que prévue
Par Laurent Delattre, publié le 04 avril 2019
L’IA tout le monde en parle, tout le monde veut en faire, mais finalement bien peu d’entreprises en ont une vision claire et très peu de projets sont entrés en production. Telles sont les constatations de plusieurs études publiées ces dernières semaines.
L’adoption de l’IA en entreprise est loin d’être aussi rapide que certains le pensaient ou l’espéraient. Selon l’institut McKinsey, l’IA est censée générer 13 billions de dollars d’activité économique supplémentaire d’ici 2030, soit une augmentation de 16% du PIB mondial. Mais leur simulation paraît pour l’instant bien optimiste. Selon une étude New Vantage Partners, 77,1% des entreprises considèrent que l’adoption de l’intelligence artificielle constitue une difficulté majeure qu’elles ont bien du mal à appréhender.
Des concrétisations rares…
Selon le CIO Survey 2019 du Gartner, 37% des entreprises auraient déjà implémenté de l’intelligence artificielle d’une manière ou d’une autre. Mais cette statistique reste vague et empêtrée dans la signification même que les uns et les autres donnent au mot « IA » (une étude MMC Ventures indique que sur les 2830 startups se prétendant des entreprises IA, seules 1580 font réellement de l’IA). Elle masque surtout les difficultés rencontrées par les entreprises dans leurs implémentations.
Ainsi le Gartner révélait dans lors de son Gartner Data and Analytics Summit en Floride que si l’année dernière 21% des DSI s’attendaient à faire entrer un projet IA en production avant 2019, seulement 10% sont réellement passés en production.
Des freins multiples…
Comme souvent, l’un des freins semble d’abord culturel. Selon New Vantage Partners, seulement 28,3% des entreprises affirment s’être forgé une culture de la donnée.
Dans son rapport annuel, Forrester relève quant à lui trois autres freins à l’adoption de l’IA : les entreprises se débattent encore trop avec leurs problèmes de gouvernance de la donnée, l’IA est utilisée de façon trop horizontale et pas assez insufflée dans les opérations spécifiques de l’entreprise, l’IA reste déroutante et opaque ce qui limite la capacité des CxO à comprendre son impact sur les opérations et l’expérience client.
Et un manque de vision
D’une manière générale, les différentes directions semblent encore nager dans les interrogations et n’ont pas de vision claire de l’apport de l’IA sur leur business. Une étude Tech Pro Research révèle que 53% des responsables IA interrogés trouvent que les métiers ne sont pas très clairs dans leurs attentes sur les projets IA. Par ailleurs, ils sont 47% à s’inquiéter de l’absence de compétence AI/ML dans l’entreprise et 33% à s’inquiéter du manque de compréhension du potentiel de l’intelligence artificielle et du Machine Learning dans les sphères dirigeantes.
Un ROI encore inconnu
D’un autre côté, toujours selon Forrester, l’approche générale des DSI face à l’innovation est en 2019 bien plus pragmatique que sur les précédentes années. Et dans ce cadre, l’IA soulève bien des interrogations sur son apport concret et mesurable. Ce que confirme une étude MarketMuse : 80% des DSI veulent en savoir plus sur les coûts d’implémentation de l’IA en entreprise et 74% s’inquiètent du surcoût qu’elle entraînera sur leurs niveaux de dépenses actuels. 69% des DSI recherchent davantage d’information sur les retours sur investissement (ROI) des solutions IA.
Sources:
NVP : Big Data & AI Executive Survey 2019
Tech Pro Research : Managing AI and ML in the enterprise 2019
MMC Ventures : The State of AI = Divergence
Forrester : 2019, The year transformation goes pragmatic
Gartner : Build the AI Business Case
McKinsey : Modeling the impact of AI on the world economy
