Un récent rapport de l'International Data Corporation (IDC), intitulé "AI StrategiesView 2020 : Executive Summary", résume les résultats d'une enquête mondiale menée auprès de 2056 décideurs du secteur des technologies de l’information et des entreprises sur leurs investissements actuels et futurs en matière d'intelligence artificielle, les moteurs de l'activité et les cas d'utilisation et leurs applications. L'enquête a été conçue pour mieux comprendre ce qui motive le comportement d'achat des clients pour l'intelligence artificielle à l'échelle mondiale dans différents domaines des technologies de l’information et des différents secteurs d‘activité. L’enquête menée par l’IDC démontre que l'adoption de l'intelligence artificielle se développe dans le monde entier. Plus d'un quart de toutes les initiatives d'intelligence artificielle sont déjà en production et plus d'un tiers sont à un stade de développement avancé. Et les organisations font état d'une augmentation de leurs dépenses en matière d'intelligence artificielle cette année.
Plus de la moitié des grandes entreprises interrogées ont indiqué que l'amélioration de l'expérience client est le principal moteur de l'adoption de l'intelligence artificielle. Dans le même temps, un nombre similaire de répondants ont indiqué que l'impact le plus important de l'intelligence artificielle est d'aider les employés à mieux travailler. Qu'il s'agisse d'une meilleure expérience client ou d'une meilleure expérience employé, il existe une corrélation directe entre l'adoption de l'intelligence artificielle et des résultats commerciaux meilleurs.
« Les premiers utilisateurs font état d'une amélioration de près de 25 % de l'expérience client, d'une accélération des taux d'innovation, d'une plus grande compétitivité, de marges plus élevées et d'une meilleure expérience des employés grâce au déploiement des solutions d'intelligence artificielle. Les organisations du monde entier adoptent l'intelligence artificielle dans leur parcours de transformation des activités, non seulement parce qu'elles le peuvent, mais aussi parce qu'elles doivent être agiles, résistantes, innovantes et capables d'évoluer », a déclaré Ritu Jyoti, vice-président du programme "Artificial Intelligence Strategies".
Si les avantages de l'intelligence artificielle font l'objet d'un large consensus, il existe des divergences dans la manière dont les entreprises déploient les solutions d'intelligence artificielle. L'automatisation informatique, l'automatisation intelligente des tâches et processus, l'analyse et l'investigation automatisées des menaces, l'approvisionnement et la logistique, les agents de service à la clientèle automatisés et les ressources humaines automatisées sont les principaux cas d'utilisation de l'intelligence artificielle. Alors que les agents automatisés du service clientèle et les ressources humaines automatisées sont une priorité pour les grandes entreprises (plus de 5000 employés), l'automatisation informatique est la priorité des petites et moyennes entreprises (moins de 1000 employés).
Malgré les avantages, le déploiement de l'intelligence artificielle continue à présenter des défis, notamment en ce qui concerne les données. Le manque de volumes et de qualité adéquats des données relatives à la formation reste un défi important en matière de développement. La sécurité des données, la bonne gestion, la performance et la latence (taux de transfert) sont les principaux défis de l'intégration des données. Le prix, les performances et l'échelle de la solution sont les principaux problèmes de gestion des données. Et les entreprises déclarent que le coût de la solution est le défi principal pour la mise en œuvre de l'intelligence artificielle. À mesure que les entreprises intensifient leurs efforts, la tarification fragmentée des différents services et la tarification à la carte peuvent constituer des obstacles à l'adoption de l'intelligence artificielle.
Parmi les autres résultats clés de l'enquête, on peut citer :
- les entreprises déclarent consacrer environ un tiers de leur cycle de vie à l'intégration et à la préparation des données par rapport aux efforts réels en matière de science des données, ce qui constitue un obstacle majeur à l'adoption de l'intelligence artificielle à grande échelle ;
- les grandes entreprises ont encore du mal à appliquer avec succès l'apprentissage profond et les autres technologies d'apprentissage automatique. Les entreprises devront adopter les opérations d'apprentissage automatique (le composé de l'apprentissage machine, du développement et des opérations) pour réaliser l'intelligence artificielle/apprentissage automatique ;
- une intelligence artificielle digne de confiance devient rapidement un impératif commercial. L'équité, la robustesse, la lignée des données et la transparence, y compris les divulgations, sont des exigences essentielles qui doivent être satisfaites dès maintenant ;
- environ 28 % des initiatives l'intelligence artificielle/apprentissage automatique ont échoué. Le manque de personnel possédant l'expertise nécessaire, le manque de données prêtes à la production et l'absence d'un environnement de développement intégré sont signalés comme les principales raisons de l'échec.
Source : IDC
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