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Il manque à certaines entreprises une compréhension et des infrastructures de données mûres pour transformer l'intelligence artificielle (IA) en succès

WARREN, New Jersey et LONDRES, 12 septembre 2019 /PRNewswire/ -- Mindtree, société mondiale de services de technologie et de transformation numérique, a dévoilé aujourd'hui les conclusions de son sondage récent sur l'utilisation de l'IA sur un ensemble d'entreprises. L'étude a trouvé que la plupart des entreprises sont bien engagées dans une expérimentation avec l'IA, mais qu'il manque encore à beaucoup une compréhension des scénarios d'utilisation, laquelle leur permettrait de fournir une valeur opérationnelle. Il leur manque aussi des infrastructures de données pour que l'IA soit une réussite de façon durable sur toute l'entreprise.

L'enquête a rassemblé des données auprès de 650 leaders mondiaux des technologies de l'information (TI) sur des marchés clés d'entreprises. Elle a permis de constater que 85 % des organisations possèdent une stratégie pour leurs données et que 77 % ont mis en œuvre certaines technologies apparentées à l'IA sur les lieux de travail, 31 % observant déjà une valeur opérationnelle importante provenant de leurs efforts en IA. Les organisations accomplissent leur vision d'industrialisation de l'IA, mais elles pourraient faire mieux pour gagner une véritable valeur opérationnelle.

Les cas qui procurent une valeur opérationnelle demandent une plus grande attention

Lorsqu'une stratégie d'IA est mise en application, il existe un besoin sérieux d'utiliser des scénarios faisant preuve de valeur opérationnelle. L'étude a révélé que 16 % des entreprises à l'échelle mondiale se concentrent sur un point sensible, puis définissent un scénario d'utilisation ; les organisations plus petites (13 %) vont vraisemblablement moins se concentrer sur l'impact commercial si on les compare à leurs homologues plus grandes (18 %). Compte tenu de la pression pour mettre l'IA en valeur, de nombreuses organisations sont en train d'expérimenter, mais toutes n'ont pas trouvé la formule à déployer à grande échelle pour ajouter une valeur significative.

L'enquête a trouvé que certaines fonctions d'entreprise, comme les ventes (35 %) et le marketing (32 %) récoltent le plus de valeur à partir de l'IA, car celle-ci procure plus rapidement une plus grande satisfaction de la clientèle. Les organisations mondiales privilégient plus particulièrement des technologies comme l'apprentissage automatique (34 %), les agents conversationnels de type 'chatbot' (34 %) et la robotique (28 %).

Le succès avec l'IA signifie une fusion entre expérimentation rapide, agilité organisationnelle et compétences

L'IA apporte déjà des avantages commerciaux mesurables, mais la plupart des entreprises n'ont pas encore trouvé la formule pour un succès renouvelable. Pour que les entreprises réussissent le début de leur parcours avec l'IA, il faut absolument qu'elles fassent l'expérience de divers scénarios d'utilisation et de technologies en employant des méthodologies rapides et agiles d'innovation. À peine plus d'un quart (29 %) des entreprises interrogées s'estiment suffisamment agiles pour expérimenter rapidement avec l'IA, les plus grandes organisations (39 %) marquant une avance par rapport à leurs homologues de taille plus modeste (19 %).

Les entreprises progressistes consacrent 25 % de leur budget de TI aux innovations numériques, avec une attention particulière sur la définition de scénarios d'utilisation, l'expérimentation et la concrétisation à l'échelle. Les entreprises comprennent également la nécessité de mettre à jour et de rafraîchir leurs connaissances afin de tirer profit de l'IA. 44 % déclarent qu'elles recruteront en externe les meilleurs talents disponibles. 30 % ont des partenariats universitaires et 22 % organisent des programmathons afin de trouver une solution à des défis portant sur les données et d'identifier des candidats potentiels.

L'entreprise dirigée par l'IA : c'est avant tout une question de données

S'il est essentiel de trouver les scénarios d'utilisation, puis d'établir l'alignement et l'assistance pour les initiatives d'IA, les données restent cependant la variable déterminante lorsqu'il s'agit de mettre l'IA à l'échelle de toute l'entreprise. Les entreprises ont besoin de moderniser leurs infrastructures, architectures et systèmes de données, parallèlement à une stratégie primordiale et à des processus solides de gouvernance pour ces données. L'étude a révélé que plus de la moitié (51 %) des grandes entreprises reconnaissent ne pas appréhender complètement les infrastructures de données nécessaires pour mettre en application l'IA à grande échelle. En même temps, 6 organisations sur 10 estiment que leurs infrastructures et architectures de données ne sont pas mûres ni bien positionnées pour apporter une valeur opérationnelle.

« Le potentiel de l'IA à bouleverser, transformer et reconstruire l'entreprise se ressent clairement dans la C-Suite, même si ceci n'est pas encore entièrement compris, » a commenté Suman Nambiar, responsable de la stratégie, des partenaires et des offres pour le numérique chez Mindtree. « On attend de plus en plus de la part des entreprises et des leaders de la technologie qu'ils fassent preuve de valeur opérationnelle, qu'ils débloquent la puissance de leurs données et qu'ils définissent leur stratégie et leur feuille de route pour l'IA. Pour prospérer à l'ère du numérique, les entreprises se doivent d'être agiles et sans peur de l'échec. Elles doivent aussi en permanence affiner leur compréhension de la manière dont l'IA leur donnera un avantage concurrentiel en fournissant une véritable valeur opérationnelle, mesurable, leur permettant de maximiser leurs investissements dans ces technologies disruptives et puissantes. »

Méthodologie

Le sondage en ligne a été effectué par Censuswide et les données ont été rassemblées auprès de 650 leaders mondiaux des TI, avec une répartition égale de 325 personnes interrogées au Royaume-Uni et aux États-Unis. La ventilation par secteur est la suivante : produits manufacturés (100), services financiers (100), vente au détail (100), voyage (100), produits de grande consommation (100).

Pour davantage d'informations et un rapport complet, veuillez cliquer sur https://www.mindtree.com/ai-readiness-report-2019

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