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Intelligence Artificielle (IA) : qu’est-ce qui freine les entreprises ?
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Intelligence Artificielle (IA) : qu’est-ce qui freine les entreprises ?

by Cloud Guru8 septembre 2017

La révolution de l’Intelligence Artificielle est belle et bien là. Mais comment en tirer partie lorsque l’on est décideur ou même chef d’entreprise ?
C’est la question à laquelle tente de répondre un dossier du site MITSloan avec l’aide du Boston Consulting Group.
Au sein de ce long article, les experts proposent notamment une explications des raisons pour lesquelles l’IA est encore peu adoptée par les entreprises. Extraits…

[…] Malgré les attentes élevées, l’adoption commerciale de l’IA est à un stade précoce: il existe une disparité entre les attentes et l’action. Bien que quatre dirigeants sur cinq conviennent qu’elle constitue une opportunité stratégique pour leur organisation, seulement un sur quatre a incorporé l’IA dans certaines offres ou processus. […]

Les différences d’adoption peuvent être frappantes, en particulier dans le même secteur d’activité. […]

Les organisations signalent également des différences importantes dans leur compréhension globale. Par exemple, 16% des répondants ont accepté que leur organisation inclue les coûts liés au développement de produits et de services basés sur l’IA. Et presque le même pourcentage (17%) avouent être en désaccord sur le fait que leur organisation inclue ces coûts. […]

En combinant les réponses au sondage et les questions sur la compréhension et l’adoption de l’IA, quatre pôles distincts de maturité organisationnelle ont émergé: les pionniers, les chercheurs, les expérimentateurs et les passifs.

  • Pionniers (19%): les organisations qui comprennent et ont adopté l’IA. Ces organisations sont à la pointe de l’intégration dans les offres de leur organisation et les processus internes.
  • Les chercheurs (32%): les organisations qui comprennent l’IA mais ne la déploient pas au-delà de la phase pilote. Leur enquête sur ce que l’Intelligence Artificielle peut offrir met l’accent sur l’avant avant de sauter.
  • Expérimentateurs (13%): organisations qui pilotent ou adoptent l’AI sans une compréhension profonde. Ces organisations apprennent à faire.
  • Passifs (36%): organisations sans adoption ni beaucoup de compréhension de l’IA.

Si les attentes et le sentiment d’opportunité sont si élevés, qu’est-ce qui empêche les organisations d’adopter l’IA? Même dans les industries ayant une habitude d’intégration de nouvelles technologies et de gestion des données, les obstacles à l’adoption de l’AI peuvent être difficiles à surmonter. En ce qui concerne les services financiers, par exemple, Simon Smiles, chef des investissements chez UBS, le dit ainsi: «Le potentiel est énorme pour les institutions financières de tirer parti de la technologie plus activement, y compris l’intelligence artificielle, dans leurs business et pour l’exploitation de leurs données pour offrir une meilleure expérience client à l’utilisateur final. La question est de savoir si ces institutions traditionnelles vont saisir l’opportunité. » Tirer profit des opportunités de l’Intelligence Artificielle exige un engagement organisationnel pour dépasser les difficultés inévitables qui accompagnent de nombreuses initiatives IA.

Ces différences sont moins liées aux limitations technologiques qu’au business. Dans l’ensemble, les répondants ont classé les priorités d’investissement concurrentes et les cas commerciaux peu clairs comme des obstacles plus importants à la mise en œuvre de l’IA que les capacités technologiques. Evans of Airbus fait la distinction critique: « A proprement parler, nous n’investissons pas dans l’IA. Nous n’investissons pas dans le traitement du langage naturel. Nous n’investissons pas dans l’analyse d’image. Nous investissons toujours dans la résolution d’un problème d’entreprise. » Airbus s’est tourné vers l’AI parce qu’il a résolu un problème commercial; Il était logique d’investir dans l’AI au lieu d’autres approches. […]

 

Pour en savoir plus sur ce sujet :
> le dossier de MITLoan (en anglais)

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