Naviguer les défis de l’adoption de l’IA d’entreprise en 2025

Le monde des affaires a connu une augmentation phénoménale de l’adoption de l’intelligence artificielle (IA) — et plus précisément de l’IA générative (IAG). Selon les estimations de Deloitte, les dépenses des entreprises en IAG en 2024 devraient augmenter de 30 pour cent par rapport au chiffre de 2023 de 16 milliards de dollars. En seulement un an, 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 les expériences client et de prendre des décisions éclairées par les données. En bref, l’IA d’entreprise est devenue l’un des principaux leviers pour les dirigeants pour stimuler l’innovation et la croissance.

À mesure que nous nous approchons 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 commerciales. Cependant, il est essentiel de comprendre et de résoudre efficacement les défis qui pourraient entraver le plein potentiel de l’IA.

Défi #1 — Manque de préparation des données

Le succès de l’IA repose sur des données cohérentes, propres et bien organisées. Cependant, les entreprises rencontrent des défis pour intégrer des données fragmentées à travers les systèmes et les départements. Les réglementations sur la protection des données plus strictes exigent une gouvernance, une conformité et une protection robustes des informations sensibles pour garantir des insights fiables de l’IA.

Cela nécessite un système de gestion de données complet qui brise les silos de données et donne la priorité aux données qui doivent être modernisées. Les « étangs de données » qui présentent des victoires rapides aideront à obtenir un engagement à long terme pour mettre en place l’écosystème de données. Les lacs de données ou les entrepôts de données centralisés peuvent assurer 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 #2 — Scalabilité de l’IA

En 2024, alors que les organisations commençaient leur parcours d’implémentation de l’IA d’entreprise, beaucoup ont rencontré des difficultés pour mettre à l’échelle leurs solutions — principalement en raison du manque d’architecture technique et de ressources. La construction d’une infrastructure d’IA scalable sera cruciale pour atteindre cet objectif.

Les plateformes cloud offrent l’efficacité, la flexibilité et la scalabilité pour traiter de grands ensembles de données et former des modèles d’IA. L’utilisation de l’infrastructure d’IA des fournisseurs de services cloud peut permettre une mise à l’échelle rapide de l’IA sans nécessiter d’investissements importants en infrastructure. La mise en œuvre de cadres d’IA modulaires pour une configuration et une adaptation faciles à différentes fonctions commerciales permettra aux entreprises d’étendre progressivement leurs initiatives d’IA tout en contrôlant les coûts et les risques.​

Défi #3 — Lacunes de talents et de compétences

Une étude récente met en évidence la disparité alarmante entre l’enthousiasme des professionnels de l’informatique pour l’IA et leurs capacités réelles. Alors que 81 % expriment leur intérêt pour utiliser l’IA, seuls 12 % possèdent les compétences requises, et 70 % des travailleurs nécessitent une mise à niveau significative de leurs compétences en IA. Cette lacune de talents pose des obstacles importants pour les entreprises qui cherchent à développer, à déployer et à gérer des initiatives d’IA. Attirer et retenir des professionnels de l’IA qualifiés est un défi majeur, et la formation du personnel existant nécessite des investissements importants.

La stratégie de formation de l’organisation devrait répondre au niveau de littératie en IA nécessaire pour les différentes cohortes — les concepteurs, qui développent des solutions d’IA, les vérificateurs, qui valident les sorties d’IA, et les utilisateurs, qui utilisent les sorties des systèmes d’IA pour la prise de décision. De plus, les dirigeants d’entreprise devront être formés pour mieux comprendre les implications stratégiques de l’IA. En cultivant consciemment une culture axée sur les données et en intégrant l’IA dans les processus de prise de décision à tous les niveaux, la résistance à l’IA peut être gérée, ce qui conduit à une meilleure qualité de prise de décision. ​

Défi #4 — Gouvernance de l’IA et préoccupations éthiques

Alors que les entreprises adoptent l’IA à grande échelle, le défi des algorithmes biaisés se pose de manière importante. Les modèles d’IA formés sur des données incomplètes ou biaisées peuvent renforcer les biais existants, conduisant à des décisions commerciales et des résultats injustes. Alors que les technologies d’IA évoluent, les gouvernements et les organismes réglementaires établissent constamment de nouvelles réglementations sur l’IA pour permettre la transparence dans la prise de décision et protéger les consommateurs. Par exemple, l’UE a défini ses politiques, cadres et principes relatifs à l’utilisation de l’IA via l’Acte IA de l’UE de 2024. Les entreprises devront s’adapter avec agilité à ces réglementations en constante évolution.

En établissant les bons cadres de gouvernance de l’IA qui se concentrent sur la transparence, l’équité et la responsabilité, les organisations peuvent utiliser des solutions qui permettent l’explicabilité de leurs modèles d’IA — et établir la confiance avec les consommateurs finals. Cela devrait inclure des lignes directrices éthiques pour le développement et le déploiement de modèles d’IA et garantir qu’ils s’alignent sur les valeurs de l’entreprise et les exigences réglementaires.

Défi #5 — Équilibrer le coût et le ROI

Le développement, la formation et le déploiement de solutions d’IA nécessitent un engagement financier important en termes d’infrastructure, de logiciels et de talents qualifiés. De nombreuses entreprises rencontrent des défis pour équilibrer ce coût avec des rendements mesurables sur investissement (ROI).

L’identification des cas d’utilisation appropriés pour la mise en œuvre de l’IA est vitale. Nous devons nous rappeler que chaque solution n’a pas nécessairement besoin d’IA. Il est important de convenir des bons benchmarks pour mesurer le succès dès le début du parcours. Cela permettra aux organisations de surveiller de près le ROI livré et potentiel sur différents cas d’utilisation. Cette information peut être utilisée pour prioriser et rationaliser rigoureusement les cas d’utilisation à tous les stades pour maintenir le coût sous contrôle. Les organisations peuvent s’associer à des fournisseurs de services d’IA et d’analyse qui livrent des résultats commerciaux avec des modèles commerciaux flexibles pour souscrire le risque des investissements en ROI.