Les entreprises perdent des millions chaque année en raison de la sous-performance des modèles d'IA, selon un rapport de Fivetran. Les modèles d'IA peu performants, construits à partir de données inexactes ou de mauvaise qualité, conduisent à des décisions commerciales mal informées.Une étude pour Fivetran, menée par Vanson Bourne, a interrogé 550 entreprises de 500 employés ou plus et a révélé qu'en moyenne, elles perdent 6 % de leur chiffre d'affaires annuel global, soit 406 millions de dollars, à cause de modèles d'IA médiocres.
Près de 90 % des organisations utilisent des méthodologies d'IA/LM pour élaborer des modèles de prise de décision autonome, et 97 % d'entre elles investiront dans l'IA générative au cours de l'année ou des deux années à venir. Dans le même temps, les organisations soulignent les défis posés par les inexactitudes et les hallucinations des données, ainsi que les préoccupations relatives à la gouvernance et à la sécurité des données. Les organisations américaines qui exploitent les grands modèles de langage (LLM) font état d'inexactitudes et d'hallucinations des données dans 50 % des cas.
"L'adoption rapide de l'IA générative reflète un optimisme et une confiance généralisés au sein des organisations, mais sous la surface, les problèmes de données de base sont encore répandus, ce qui empêche les organisations de réaliser leur plein potentiel", déclare Taylor Brown, cofondateur et COO chez Fivetran. "Les organisations doivent renforcer leurs fondations en matière d'intégration et de gouvernance des données pour créer des résultats d'IA plus fiables et atténuer les risques financiers."
L'étude révèle que 24 % des organisations déclarent avoir atteint un stade avancé d'adoption de l'IA, où elles utilisent l'IA à son plein avantage avec peu ou pas d'intervention humaine. Les cadres techniques - qui construisent et exploitent les modèles d'IA - sont toutefois moins convaincus, puisque seuls 22 % d'entre eux qualifient leur maturité en matière d'IA d'avancée, contre 33 % des travailleurs non techniques. En ce qui concerne l'IA générative, le niveau de confiance élevé des travailleurs non techniques s'accompagne également d'une plus grande confiance, puisque 63 % d'entre eux lui font entièrement confiance, contre seulement 42 % des cadres techniques.
Les données restent également une pierre d'achoppement, la plupart des organisations ayant du mal à accéder à toutes les données nécessaires pour exécuter les programmes d'IA (69 %) et à nettoyer les données dans un format utilisable (68 %). Les nouveaux cas d'utilisation de l'IA générative ont entraîné d'autres complications, 42 % des personnes interrogées ayant été victimes d'hallucinations liées aux données.
Source : Fivetran
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