L’intelligence artificielle est devenue l’un des plus grands développements technologiques des dernières années, mais le domaine est encore largement imprégné d’incertitude. Qn’en est-il de son utilisation dans les entreprises ?

On en parle depuis des décennies mais il semble que cette fois ce soit la bonne c’est-à-dire que l’intelligence artificielle semble prête pour faire son entrée dans les entreprises. Mais les entreprises sont-elles prêtes pour accueillir cette nouvelle vague ? Dans quelles conditions ? Avec quelles conséquences ? Un nouveau rapport du cabinet BCG et MIT Sloan Management Review vise à démystifier l’IA dans les entreprises et à faire le point sur l’adoption actuelle de l’industrie.

L’écart entre l’ambition et l’exécution est important dans la plupart des entreprises. Seulement une entreprise sur cinq a incorporé l’IA dans certaines offres ou processus. Le rapport révèle également un écart important entre les entreprises leaders – les entreprises qui comprennent et ont adopté l’IA – et celles qui sont en retard. Une différence importante est leur compréhension et leur approche de l’IA. Ces différences augmenteront probablement au cours des cinq prochaines années, mais presque toutes les entreprises ont la capacité d’établir un avantage concurrentiel et de tirer parti de ces nouvelles technologies.

Des attentes élevées

Les attentes élevées pour l’IA traversent les zones géographiques, les industries et les entreprises, quelle que soit leur taille. Bien que la plupart des directions générales n’ont pas encore vu des effets importants de l’IA sur leurs offres et leurs processus, ils s’attendent beaucoup dans les cinq prochaines années (schéma ci-dessous) La plupart des entreprises prévoient des effets considérables sur l’informatique, les opérations et la fabrication, la gestion de la chaîne d’approvisionnement et les activités axées sur le client. Les entreprises qui font largement appel à la sous-traitance s’attendent à ce que de nombreux emplois qui ont été transférés dans des pays à faible coût de main-d’œuvre au cours des dernières années soient automatisés. Mais ils s’attendent à ce que l’IA génère de nouvelles activités et constitue une source d’emplois nouveaux.

Les dirigeants des entreprises industrielles s’attendent à un effet majeur dans les opérations et la fabrication. Dans le cadre de son nouveau programme A350, par exemple, Airbus utilise l’IA pour accélérer et améliorer la production. La société a combiné des données provenant de programmes de production passés, des contributions du programme A350 en cours et des algorithmes d’auto-apprentissage pour identifier les problèmes de production.

L’écart entre l’ambition et l’exécution est important dans la plupart des entreprises. Les trois quarts des dirigeants croient que l’AIA permettra à leurs entreprises de développer de nouvelles activités. Et près de 85% pensent que l’IA permettra à leurs entreprises d’obtenir ou de maintenir un avantage concurrentiel. Mais alors que plus de 60% des répondants ont déclaré qu’une stratégie en matière d’IA est urgente pour leurs organisations, seulement la moitié d’entre eux ont déclaré que leurs organisations avaient défini une stratégie.

Trois entreprises sur quatre quarts ont identifié des opportunités pour l’utilisation de l’IA. Pour celles-ci, les plus grands obstacles à ces entreprises sont l’embauche et le développement de talents et l’établissement de priorités pour les investissements en matière d’IA; Ils commencent également à s’inquiéter des problèmes de sécurité. Laggards, d’autre part, n’ont pas identifié de cas d’affaires.

Données, formation et algorithmes

L’une des différences les plus révélatrices entre les leaders et les retardataires est leur compréhension de l’importance des données, de la formation et des algorithmes. Les algorithmes d’IA acquièrent de l’intelligence grâce à la collecte et au traitement de grandes quantités de données et, pour la plupart des applications métier, de grandes quantités de données spécifiques à l’entreprise.

Faire ou faire faire

La nécessité d’améliorer les algorithmes avec des données appropriées a des implications sur la question de savoir s’il faut développer en interne ou s’il faut acheter des technologies. Générer de la valeur avec l’IA est plus complexe que de simplement faire ou acheter des IA pour un processus métier. Le développement d’algorithmes d’IA implique une variété de compétences, y compris la compréhension de la façon de créer des algorithmes, la collecte et l’intégration des données pertinentes à des fins de formation et la façon de superviser la formation des algorithmes. Un autre défi consiste à déterminer comment les humains et les ordinateurs peuvent se renforcer mutuellement et apprendre l’un de l’autre

Contrairement aux récentes prévisions désastreuses généralement répandues concernant l’effet de l’IA sur l’emploi, le rapport du BCG fait montre d’un optimisme prudent. La plupart des répondants, par exemple, ne s’attendent pas à ce que l’IA entraîne une réduction des emplois au sein de leur organisation au cours des cinq prochaines années. (Voir schéma ci-dessous) Près de 70% ont également déclaré qu’ils ne craignaient pas que l’IA automatise ses propres emplois et donc les détruisent. D’une marge similaire, les répondants espèrent que l’IA prendra en charge certaines de leurs tâches actuelles plus ennuyeuses et désagréables. Cependant, les répondants acceptent de manière écrasante que l’IA exigera tous deux que les employés apprennent de nouvelles compétences au cours des cinq prochaines années et augmentent leurs compétences existantes.

Un peu de méthodologie

Le rapport du cabinet BCG et MIT Sloan Management Review est basé sur un sondage global auprès de plus de 3 000 cadres et des entretiens approfondis avec plus de 30 experts et cadres technologiques. Son objectif est de présenter une ligne de base réaliste qui permet aux entreprises de comparer leurs efforts et leurs ambitions et de fournir des conseils pour les choses à venir.