Le nombre de projets d'IA dans les entreprises devrait doubler au cours de l'année prochaine

Selon Gartner

Le 15 juillet 2019 à 20:52, par Bill Fassinou

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Le cabinet de recherche Gartner Inc. a présenté aujourd’hui les résultats d’un sondage sur les stratégies de développement de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique au sein des entreprises. Selon les résultats obtenus par le cabinet de recherche, le nombre de projets d’IA dans les entreprises devrait doubler d’ici l’année prochaine. À ce titre, l’amélioration de l'expérience client et de l'automatisation des tâches seront les principaux moteurs de l'utilisation de l'IA, par conséquent de cette croissance.

L'étude, portant sur les stratégies de développement de l'IA et du ML dans les entreprises de Gartner Inc., a été réalisée via un sondage en ligne en décembre 2018 auprès de 106 membres du cercle de recherche de Gartner, un panel géré par Gartner et composé de professionnels de l'informatique et des affaires. Les participants devaient être familiarisés avec les aspects commerciaux et technologiques de ML ou d'IA, qu'ils soient actuellement déployés ou en planification dans leurs organisations. D’après Gartner Inc., le sondage a révélé que les principales organisations s'attendent à doubler le nombre de projets d'IA mis en place au cours de la prochaine année.

À cet effet, Gartner précise qu’actuellement, les organisations qui travaillent déjà avec l'intelligence artificielle (IA) ou le machine learning (ML) ont en moyenne quatre projets en place. Parmi tous les répondants, 59 % ont déclaré avoir déployé au moins un projet d’IA à ce jour. Gartner a observé que le nombre moyen de projets d'IA mis en place est de quatre, mais les personnes interrogées s'attendent à en ajouter six autres au cours des 12 prochains mois et 15 autres au cours des trois prochaines années. Cela signifie qu'en 2022, ces organisations s'attendent à avoir en moyenne 35 projets AI ou ML en place.

« Nous constatons une accélération substantielle de l'adoption d'IA cette année. Le nombre croissant de projets d'IA signifie que les organisations peuvent avoir besoin de se réorganiser en interne pour s'assurer que les projets d'IA disposent d'un personnel et d'un financement adéquats. Il est recommandé de créer un centre d’excellence en IA pour répartir les compétences, obtenir des fonds, définir les priorités et partager les meilleures pratiques de la meilleure façon possible », a déclaré Jim Hare, vice-président de la recherche chez Gartner. Cette croissance observée par Gartner Inc. sera majoritairement due à la mise en place par les entreprises de projets d’IA et de ML visant à améliorer l’expérience client (CX) et l’automatisation des tâches.

Dans la répartition, 40 % des entreprises ont désigné CX comme étant leur principal facteur de motivation à utiliser la technologie d’IA. Bien que des technologies telles que les robots de conversation ou les assistants personnels virtuels puissent être utilisées pour servir des clients externes, la plupart des organisations (56 % parmi les répondants) utilisent aujourd'hui l'IA en interne pour faciliter la prise de décision et adresser des recommandations aux employés. « Il ne s’agit pas totalement de remplacer les travailleurs humains que d’augmenter leurs effectifs et de leur permettre de prendre de meilleures décisions plus rapidement », a déclaré le vice-président Jim Hare.

L’automatisation des tâches arrive en deuxième position des facteurs clés de motivation dans l’adoption de l’IA. Environ 20 % des répondants à l’étude de Gartner ont désigné l’automatisation des tâches comme étant leur principal facteur de motivation. Les exemples d'automatisation incluent des tâches telles que la facturation et la validation de contrat dans la finance ou la présélection automatisée et les entretiens menées par des robots pour les ressources humaines (RH). Cependant, l’adoption et la mise en place de projets d'IA et le déploiement complet de solutions basées sur l’IA dans les entreprises ne sont pas sans difficulté.

Parmi les répondants à l’étude, 56 % d’entre eux ont identifié le manque de compétence comme étant la principale difficulté qu’ils ont rencontrée lorsqu’ils ont décidé d’adopter l’IA. Dans les autres cas, 42 % ont indiqué qu’il s’agissait de la compréhension des cas d'utilisation de l'IA et 34 % ont dit avoir rencontré des problèmes liés à l'étendue ou à la qualité des données. Selon le vice-président de la recherche, Jim Hare, trouver les bonnes compétences du personnel est une préoccupation majeure lorsque des technologies de pointe sont impliquées.

« Les lacunes dans les compétences peuvent être traitées en utilisant des fournisseurs de services, en établissant des partenariats avec des universités et en établissant des programmes de formation pour les employés existants. Toutefois, vous ne pouvez pas improviser pour établir une base solide de gestion des données. Une qualité de données fiable est essentielle pour fournir des informations précises, créer un climat de confiance et réduire les biais. La disponibilité des données doit être une préoccupation majeure pour tous les projets d'intelligence artificielle », a-t-il tenté d’expliquer. Notons qu’en mars dernier, Gartner Inc. a publié un rapport selon lequel 80 % des tâches de gestion de projets (PM) pourraient disparaître d’ici 2030.

Pour cause, l’apprentissage automatique permet aujourd’hui à l’IA de faire de la collecte de données, le traitement de données, le suivi, la création de rapports et bien d’autres tâches, quelles soient classiques ou non, qui reviennent au gestionnaire de projets. Selon Daniel Stang, vice-président de la recherche chez Gartner, l’intelligence artificielle révolutionnera la manière dont les responsables de la gestion de programmes et de portefeuilles de projet (PPM) s’appuient sur la technologie pour atteindre leurs objectifs commerciaux. À l'heure actuelle, les outils à leur disposition ne répondent pas aux exigences du commerce numérique.

Gartner a également découvert que de nombreuses organisations utilisent l'efficacité comme mesure de réussite ciblée lorsqu'elles cherchent à mesurer le mérite d'un projet. « L'utilisation d'objectifs d'efficacité comme moyen de montrer de la valeur est plus répandue dans les organisations qui se disent conservatrices ou traditionnelles dans leurs profils d'adoption. Les entreprises qui se disent agressives dans leurs stratégies d'adoption ont plutôt tendance à affirmer qu'elles cherchaient à améliorer l'engagement des clients », a déclaré Whit Andrews, analyste chez Gartner.

Source : Gartner

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