Relever les défis de l'adoption de l'IA d'entreprise en 2025

Le monde des affaires a été témoin d'une augmentation phénoménale de l'adoption de l'intelligence artificielle (IA) - et plus particulièrement de l'IA générative (Gen AI). Estimations de DeloitteEn 2024, les dépenses des entreprises consacrées à la Gen AI devraient augmenter de 30 % par rapport aux 2023 milliards de dollars prévus en 16. En un an seulement, cette technologie a explosé sur la scène pour remodeler les feuilles de route stratégiques des organisations. Les systèmes d’IA se sont transformés en leviers conversationnels, cognitifs et créatifs pour permettre aux entreprises de rationaliser leurs opérations, d’améliorer l’expérience client et de prendre des décisions fondées sur les données. En bref, l’IA d’entreprise est devenue l’un des principaux leviers permettant aux dirigeants de stimuler l’innovation et la croissance.

À l'approche de 2025, nous nous attendons à ce que l'IA d'entreprise joue un rôle encore plus important dans l'élaboration des stratégies et des opérations des entreprises. Cependant, il est essentiel de comprendre et de relever efficacement les défis qui pourraient entraver le plein potentiel de l'IA.

Défi n°1 — Manque de préparation des données

Le succès de l’IA repose sur des données cohérentes, propres et bien organisées. Pourtant, les entreprises sont confrontées à des difficultés pour intégrer des données fragmentées entre les systèmes et les services. Des réglementations plus strictes en matière de confidentialité des données exigent une gouvernance, une conformité et une protection solides des informations sensibles pour garantir des informations d’IA fiables.

Cela nécessite un système de gestion des données complet qui élimine les silos de données et hiérarchise rigoureusement les données qui doivent être modernisées. Les flaques de données qui mettent en évidence des gains rapides aideront à garantir un engagement à long terme pour mettre en place un écosystème de données adéquat. Les lacs de données ou les entrepôts de données centralisés peuvent garantir une accessibilité cohérente des données dans toute l'organisation. De plus, les techniques d'apprentissage automatique peuvent enrichir et améliorer la qualité des données, tout en automatisant la surveillance et la gouvernance du paysage des données.

Défi n° 2 — Évolutivité de l’IA

En 2024, alors que les entreprises commençaient à mettre en œuvre l’IA en entreprise, nombre d’entre elles ont eu du mal à faire évoluer leurs solutions, principalement en raison du manque d’architecture technique et de ressources. La création d’une infrastructure d’IA évolutive sera essentielle pour y parvenir.

Les plateformes cloud offrent l'efficacité, la flexibilité et l'évolutivité nécessaires pour traiter de grands ensembles de données et former des modèles d'IA. L'exploitation de l'infrastructure d'IA des fournisseurs de services cloud peut permettre une mise à l'échelle rapide du déploiement de l'IA sans nécessiter d'investissements initiaux importants dans l'infrastructure. La mise en œuvre de cadres d'IA modulaires pour une configuration et une adaptation faciles à travers différentes fonctions commerciales permettra aux entreprises d'étendre progressivement leurs initiatives d'IA tout en gardant le contrôle des coûts et des risques.

Défi n° 3 — Lacunes en matière de talents et de compétences

A enquête récente L'étude met en évidence l'écart alarmant entre l'enthousiasme des professionnels de l'informatique pour l'IA et leurs compétences réelles. Si 81 % d'entre eux manifestent un intérêt pour l'utilisation de l'IA, seuls 12 % possèdent les compétences requises, et 70 % des travailleurs ont besoin d'une mise à niveau significative de leurs compétences en IA. Ce déficit de talents constitue un obstacle majeur pour les entreprises qui cherchent à développer, déployer et gérer des initiatives d'IA. Attirer et fidéliser des professionnels qualifiés en IA constitue un défi majeur, et la formation continue du personnel existant exige des investissements considérables.

La stratégie de formation des organisations doit tenir compte du niveau de maîtrise de l'IA requis par les différents groupes : les développeurs, qui développent des solutions d'IA, les vérificateurs, qui valident les résultats de l'IA, et les consommateurs, qui utilisent les résultats des systèmes d'IA pour la prise de décision. De plus, les dirigeants d'entreprise devront être formés pour mieux appréhender les implications stratégiques de l'IA. En favorisant consciemment une culture axée sur les données et en intégrant l'IA dans les processus décisionnels à tous les niveaux, il est possible de gérer la résistance à l'IA, ce qui améliore la qualité de la prise de décision.

Défi n° 4 — Gouvernance de l’IA et préoccupations éthiques

À mesure que les entreprises adoptent l'IA à grande échelle, le défi des algorithmes biaisés se profile à l'horizon. Les modèles d'IA formés sur des bases incomplètes ou données biaisées L’IA peut renforcer les préjugés existants, ce qui peut conduire à des décisions et des résultats commerciaux injustes. À mesure que les technologies de l’IA évoluent, les gouvernements et les organismes de réglementation élaborent constamment de nouvelles réglementations en la matière pour permettre la transparence dans la prise de décision et protéger les consommateurs. Par exemple, l’UE a défini ses politiques, cadres et principes concernant l’utilisation de l’IA dans le cadre de la loi européenne sur l’IA de 2024. Les entreprises devront s’adapter avec souplesse à cette évolution des réglementations.

En établissant des cadres de gouvernance de l'IA adaptés, axés sur la transparence, l'équité et la responsabilité, les organisations peuvent tirer parti de solutions qui permettent d'expliquer leurs modèles d'IA et d'instaurer la confiance avec les consommateurs finaux. Ces cadres doivent inclure des lignes directrices éthiques pour le développement et le déploiement des modèles d'IA et garantir qu'ils sont conformes aux valeurs de l'entreprise et aux exigences réglementaires.

Défi n° 5 — Équilibrer les coûts et le retour sur investissement

Le développement, la formation et le déploiement de solutions d’IA nécessitent un engagement financier important en termes d’infrastructures, de logiciels et de talents qualifiés. De nombreuses entreprises ont du mal à équilibrer ce coût avec un retour sur investissement (ROI) mesurable.

Il est essentiel d’identifier les cas d’utilisation appropriés pour la mise en œuvre de l’IA. Nous devons garder à l’esprit que toutes les solutions ne nécessitent pas nécessairement l’IA. Il est important de convenir des bons critères de référence pour mesurer le succès dès le début du parcours. Cela permettra aux organisations de surveiller de près le retour sur investissement fourni et potentiel dans les différents cas d’utilisation. Ces informations peuvent être utilisées pour hiérarchiser et rationaliser rigoureusement les cas d’utilisation à toutes les étapes afin de maîtriser les coûts. Les organisations peuvent s’associer à des fournisseurs de services d’IA et d’analyse qui fournissent des résultats commerciaux avec des modèles commerciaux flexibles pour souscrire au risque des investissements en retour sur investissement.