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[Etude] Intelligence artificielle : Plus de la moitié des entreprises sont passées à l'échelle

Étude Dans son tout nouveau rapport, Capgemini a interrogé 954 organisations pour connaître leur niveau de déploiement dans l'IA. 53% d'entre elles ont dépassé le stade de projets pilotes pour passer à l'échelle. C'est une très bonne nouvelle, d'après le groupe français de services numériques, qui met néanmoins en garde sur la pénurie de talents et le manque de prise en compte des enjeux d'éthique. 
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[Etude] Intelligence artificielle : Plus de la moitié des entreprises sont passées à l'échelle
[Etude] Intelligence artificielle : Plus de la moitié des entreprises sont passées à l'échelle © Romain V-Unsplash

Où en sont les entreprises dans l'implémentation de l'intelligence artificielle ? Le groupe français de services informatiques Capgemini a tenté de répondre à cette question en interrogeant 954 organisations, dont 12% sont des entreprises françaises, au cours des trois dernières années. Les résultats ont été compilés dans un rapport publié le 1er juillet. Bonne nouvelle : 53% des organismes interrogés ont dépassé le stade de projets pilotes pour passer à l'échelle. "Il s'agit d'une nette augmentation par rapport aux 36% mentionnés dans le rapport de 2017", se réjouit Sébastien Guibert, directeur du Centre d'excellence IA de Capgemini France, interrogé par L'Usine Digitale.

Les sciences de la vie en tête
Dans l'implémentation de l'IA, deux secteurs se démarquent. Les sciences de la vie et le Retail représentent respectivement 27% et 21% des organisations ayant réussi le passage à l'échelle de leurs initiatives IA. Elles sont suivies par les secteurs de l'automobile et des produits de consommations qui totalisent 17% chacun, puis par les télécommunications.

Capgemini s'est également penché sur les conséquences de la pandémie de Covid-19. Seulement 38% des entreprises spécialisées dans les sciences de la vie ont suspendu ou cessé leurs investissements contre 66% des compagnies d'assurance par exemple. De plus, "21 % des entreprises ont réussi à accélérer le déploiement de l'IA après la crise sanitaire car elles ont compris que c'était grâce aux technologies qu'elles sortiraient leur épingle du jeu", indique le directeur du Centre d'excellence IA.

Le rapport montre également que les bénéfices de ce déploiement se traduisent par une augmentation des ventes, avant même une amélioration de l'efficacité opérationnelle. "Nous avons été surpris ces résultats, admet Sébastien Guibert, c'est vraiment une logique business direct." Par ailleurs, et cela est moins surprenant, ce sont les sociétés qui investissent le plus dans l'IA qui s'en sortent le mieux. "Cela nous a confirmé une tendance", note-t-il. Conséquence de quoi, un écart de plus en plus important est en train de se creuser entre "les sociétés qui vont sur des logiques d'IA et celles qui n'y vont pas ou peu", poursuit-il. 

Le recrutement de responsables IA est crucial
Capgemini espère également montrer que des axes d'amélioration existent. Premièrement, sur la formation, le recrutement de responsables IA est crucial. Pour 70% des entreprises interrogées, la pénurie de talents dans les postes intermédiaires et supérieurs est un défi majeur pour la mise en œuvre de l'IA. A ce sujet, plus de la moitié des organisations ayant réussi le passage à l'échelle de leurs initiatives (58%) ont nommé un responsable IA. "Au-delà des compétences techniques, il y a besoin d'avoir des personnes qui savent implémenter l'IA à l'échelle industrielle", déclare Sébastien Guibert.

Enfin, Capgemini s'inquiète du manque de prise en compte des questions d'éthiques par les organisations interrogées. Moins d'un tiers des entreprise en phase pilote pour leurs initiatives IA admettent disposer de connaissances détaillées sur la manière dont les systèmes produisent leurs résultats. Or le groupe français rappelle qu'il est impossible de gagner la confiance des consommateurs "si les employés en contact avec les clients ne font pas eux-mêmes confiance aux modèles". "Le point central est d'éviter les biais qui peuvent être générés par des traitements automatiques, explique le directeur. Il faut monitorer l'IA au quotidien : comprendre ce que la machine a fait et le suivre dans le temps."

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