L'intelligence artificielle générative (IA générative) est le type de solution d'IA n° 1 déployé dans les organisations, selon une nouvelle enquête de Gartner, Inc. L'estimation et la démonstration de la valeur commerciale constituent le premier obstacle à l'adoption de l'IA.Selon l'enquête menée au quatrième trimestre 2023, 29 % des 644 répondants issus d'organisations aux États-Unis, en Allemagne et au Royaume-Uni ont déclaré avoir déployé et utiliser l'IA générative, ce qui fait de l'IA générative la solution d'IA la plus fréquemment déployée. L'IA générative s'est avérée plus courante que d'autres solutions telles que les techniques de graphes, les algorithmes d'optimisation, les systèmes basés sur des règles, le traitement du langage naturel et d'autres types d'apprentissage automatique.
L'enquête a également révélé que l'utilisation de l'IA générative intégrée dans des applications existantes (telles que Copilot for 365 de Microsoft ou Firefly d'Adobe) est le meilleur moyen de répondre aux cas d'utilisation de l'IA générique, 34 % des personnes interrogées déclarant qu'il s'agit de leur principale méthode d'utilisation de l'IA générative. Cette méthode s'est avérée plus courante que d'autres options telles que la personnalisation des modèles d'IA générative avec une ingénierie prompte (25 %), la formation ou la mise au point de modèles d'IA générative sur mesure (21 %), ou l'utilisation d'outils d'IA générative autonomes, comme ChatGPT ou Gemini (19 %).
"L'IA générative agit comme un catalyseur pour l'expansion de l'IA dans l'entreprise", a déclaré Leinar Ramos, Sr Director Analyst chez Gartner. "Cela crée une fenêtre d'opportunité pour les leaders de l'IA, mais aussi un test pour savoir s'ils seront capables de capitaliser sur ce moment et de fournir de la valeur à l'échelle."
La démonstration de la valeur de l'IA est le principal obstacle à son adoption
Le principal obstacle à l'adoption de l'IA, signalé par 49 % des participants à l'enquête, est la difficulté d'estimer et de démontrer la valeur des projets d'IA. Ce problème surpasse d'autres obstacles tels que la pénurie de talents, les difficultés techniques, les problèmes liés aux données, le manque d'alignement commercial et de confiance dans l'IA.
"La valeur commerciale continue d'être un défi pour les organisations en matière d'IA", a déclaré M. Ramos. "À mesure que les organisations développent l'IA, elles doivent prendre en compte le coût total de possession de leurs projets, ainsi que le large éventail d'avantages allant au-delà de l'amélioration de la productivité. L'IA générative a augmenté le degré d'adoption de l'IA dans l'ensemble de l'entreprise et a rendu des sujets tels que la montée en compétences et la gouvernance de l'IA beaucoup plus importants. L'IA générative oblige les organisations à faire mûrir leurs capacités d'IA".
Enseignements tirés des organisations ayant atteint la maturité en matière d'IA
"Les organisations qui peinent à tirer une valeur commerciale de l'IA peuvent s'inspirer des organisations matures en matière d'IA", a déclaré M. Ramos. "Il s'agit d'organisations qui appliquent l'IA plus largement dans différentes unités et processus commerciaux, en déployant beaucoup plus de cas d'utilisation qui restent plus longtemps en production."
L'enquête a révélé que 9 % des organisations sont actuellement matures en matière d'IA et que ce qui différencie ces organisations, c'est qu'elles se concentrent sur quatre capacités fondamentales :
- Un modèle opérationnel d'IA évolutif, équilibrant les capacités centralisées et distribuées.
- L'accent mis sur l'ingénierie de l'IA, la conception d'une méthode systématique de construction et de déploiement de projets d'IA dans la production.
- Un investissement dans la formation continue et la gestion du changement dans l'ensemble de l'organisation.
- Une attention particulière aux capacités de gestion de la confiance, du risque et de la sécurité (TRiSM) afin d'atténuer les risques liés à la mise en œuvre de l'IA et d'obtenir de meilleurs résultats pour l'entreprise.
"Les organisations matures en matière d'IA investissent dans des capacités fondamentales qui resteront pertinentes indépendamment de ce qui se passera demain dans le monde de l'IA, et qui leur permettront de faire évoluer leurs déploiements d'IA de manière efficace et sûre", a déclaré M. Ramos. Se concentrer sur ces capacités fondamentales peut aider les organisations à mûrir et à atténuer le défi actuel que représente la mise en production des projets d'IA. L'enquête a révélé qu'en moyenne, seuls 48 % des projets d'IA aboutissent à la production, et qu'il faut huit mois pour passer du prototype d'IA à la production.
Source : Gartner
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