Le rythme de l’IA : la prochaine phase de l’avenir de l’innovation

Depuis l’émergence de ChatGPT, le monde est entré dans un cycle de boom de l’IA. Mais ce que la plupart des gens ne réalisent pas, c’est que l’IA n’est pas exactement nouvelle – elle existe depuis longtemps. Même dans les premiers jours du moteur de recherche de Google largement utilisé, l’automatisation était au cœur des résultats. Maintenant, le monde commence à se réveiller et à réaliser à quel point l’IA est déjà profondément ancrée dans notre vie quotidienne et à quel point elle a encore un potentiel inexploité.

Le rythme de l’adoption et de l’innovation de l’IA est si rapide – atteignant environ 1 000 milliards de dollars de dépenses – que beaucoup se demandent si nous pouvons anticiper avec précision l’expansion des modèles futurs, même dans deux ans. Cela est encore plus alimenté par le fait que les entreprises technologiques comme Meta, Alphabet, Microsoft, Oracle et OpenAI dévoilent tour à tour de nouvelles avancées et modèles d’IA pour essayer de suivre la demande de l’industrie. Le fabricant de puces d’IA Nvidia croît si rapidement que son entreprise ne peut même pas être correctement évaluée.

Ce que nous savons sur le rythme de l’IA, c’est que à mesure que la quantité de données augmente et que la qualité des données continue de s’améliorer, la capacité de l’IA à stimuler l’innovation pour les activités, les applications et les processus commerciaux dans toutes les industries s’améliorera également. Pour estimer où l’IA sera dans quelques années, nous devons d’abord comprendre que les cas d’utilisation de l’IA sont doubles. Le premier est qu’il s’agit d’une technologie qui permet d’améliorer les solutions existantes pour les rendre plus efficaces, plus précises et plus impactantes. Le second est que l’IA a le potentiel d’être une technologie innovante en rendant des avancées ou des solutions impensables tangibles.

Repenser le rythme de l’IA tout au long de l’histoire

Bien que cela puisse sembler que le buzz derrière l’IA ait commencé lorsque OpenAI a lancé ChatGPT en 2022, l’origine de l’intelligence artificielle et du traitement automatique du langage naturel (NLP) remonte à des décennies. Les algorithmes, qui sont la base de l’IA, ont été développés pour la première fois dans les années 1940, jetant les bases du apprentissage automatique et de l’analyse de données. Les premières utilisations de l’IA dans des industries comme la gestion de la chaîne d’approvisionnement (SCM) remontent aux années 1950, en utilisant l’automatisation pour résoudre des problèmes de logistique et de gestion des stocks. Dans les années 1990, les approches basées sur les données et l’apprentissage automatique étaient déjà courantes dans les entreprises. À mesure que les années 2000 progressaient, des technologies comme l’automatisation des processus robotiques (RPA) ont rationalisé les tâches fastidieuses à travers de nombreuses fonctions commerciales complexes et administratives.

Et puis il y a eu ChatGPT. Il est très clair que la perception de l’IA a changé à cause de l’IA générative. Avant la création de l’IA générative, les consommateurs ne comprenaient pas les mécanismes de l’automatisation, et encore moins la puissance de l’automatisation pour les entreprises. L’IA sous-tend une grande partie de nos technologies modernes, comme le moteur de recherche Google. La plupart des consommateurs font confiance à Google pour leur fournir des réponses précises à des questions innombrables, ils considèrent rarement les processus complexes et les algorithmes derrière l’affichage de ces résultats sur leur écran d’ordinateur. Mais voir, c’est croire – avec ChatGPT, le monde a commencé à voir des cas d’utilisation réels. Cependant, il y a une méconception de l’intégration de l’IA dans notre vie quotidienne – même dans le monde des entreprises. Comme mentionné ci-dessus, l’IA permet aux technologies existantes d’être meilleures et, tout comme les microprocesseurs d’Intel, l’IA se trouve en arrière-plan des technologies que nous utilisons chaque jour.

Si les dirigeants ne peuvent pas comprendre l’ampleur de l’IA, comment peuvent-ils être censés adopter avec succès l’IA dans leurs opérations commerciales quotidiennes ? C’est exactement le problème.

Les défis d’adoption et de croissance

Si quelqu’un demandait à un outil GPT : « Qu’est-ce que les professionnels de l’approvisionnement et de la chaîne d’approvisionnement sont susceptibles de dire sur l’IA », il mettrait probablement en évidence les lacunes en matière de connaissance liées à l’adoption de l’IA. À l’échelle mondiale, l’adoption de l’IA a augmenté de manière exponentielle au cours de la dernière année, après une croissance limitée au cours des années précédentes. Au cours des six dernières années, seuls 50 % des dirigeants d’entreprise ont déclaré qu’ils investissaient dans la technologie de l’IA dans l’ensemble de leurs opérations. En 2024, le taux d’adoption a bondi à 72 %, montrant que les dirigeants d’entreprise se réveillent enfin au potentiel de l’IA pour améliorer leur organisation dans toutes les lignes de business.

Cependant, pour réaliser toute la valeur de l’IA, il faut plus que de simples solutions de pointe. Cela nécessite d’avoir accès aux bonnes données – des données qui fournissent un contexte riche sur les modèles de dépenses commerciales réelles, les performances des fournisseurs, la dynamique du marché et les contraintes du monde réel. Un accès inadéquat aux données signifie la vie ou la mort pour l’innovation de l’IA au sein de l’entreprise. Au moins 30 % de tous les projets d’IA générative devraient être abandonnés en raison d’une mauvaise qualité des données, entre autres défis tels que des contrôles de risque inadéquats, des coûts croissants ou une valeur commerciale peu claire. Mais il y a de nombreux autres défis que les entreprises rencontrent lors de l’adoption de l’IA et de sa mise à l’échelle.

Dans les grandes organisations, il est malheureusement courant d’avoir des silos qui peuvent exposer les entreprises à des risques majeurs. Prenez, par exemple, l’industrie de la chaîne d’approvisionnement. La chaîne d’approvisionnement joue un rôle critique dans la stratégie commerciale et, pour les grandes organisations mondiales, l’échelle interconnectée du secteur est presque inimaginable. Si un aspect de l’entreprise opère dans un silo, cela peut mettre l’ensemble de l’organisation à grand risque. Si les équipes de la chaîne d’approvisionnement ne communiquent pas les changements de la demande à leurs fournisseurs, comment les dirigeants peuvent-ils être censés créer des prévisions précises ? Si l’équipe des ventes ne communique pas les prévisions mises à jour à l’approvisionnement, ils pourraient sécuriser des contrats à long terme sur la base d’informations obsolètes, verrouillant des accords qui peuvent ne pas correspondre à la demande actuelle des clients.

Que ce soit un silo organisationnel ou informationnel, le manque de communication peut entraîner une rupture dans le service client, créer des inefficacités et un arrêt de l’innovation. L’IA peut prouver sa valeur en abordant ces silos : si leur technologie est connectée de manière efficace, alors leurs employés et leurs fournisseurs peuvent l’être aussi.

Les dirigeants d’entreprise investissent activement dans des solutions alimentées par l’IA pour stimuler l’automatisation des processus, les capacités de sourcing stratégique, la visibilité et le contrôle des dépenses, ainsi que la rentabilité globale. Pour réussir avec ces capacités de l’IA et atteindre leurs objectifs de gestion totale des dépenses, les entreprises doivent travailler ensemble pour favoriser la transparence et œuvrer vers un objectif commun.

La prochaine évolution de l’IA

Actuellement, le meilleur cas d’utilisation de l’IA qui stimule réellement l’efficacité et la croissance commerciales est l’automatisation de tâches administratives simples. Que ce soit l’efficacité des flux de travail, l’extraction et l’analyse des données, la gestion des stocks ou la maintenance prédictive, les dirigeants réalisent que l’IA peut accélérer les tâches fastidieuses et chronophages à des taux et avec une précision sans précédent. Bien que cela puisse sembler simple, lorsqu’il est utilisé dans des industries comme la chaîne d’approvisionnement ou l’approvisionnement, des cas d’utilisation comme ceux-ci peuvent faire gagner des heures innombrables et des milliards de dollars aux entreprises.

Nous avons discuté de l’IA en tant que technologie qui permet d’améliorer les choses – mais il y a encore un potentiel inexploité pour que l’IA devienne une technologie innovante. Alors que nous sommes à la veille d’une nouvelle année, il y a de nombreuses avancées de l’IA que les dirigeants d’entreprise devraient surveiller juste à l’horizon.

Pour la gestion de la chaîne d’approvisionnement et l’approvisionnement en particulier, l’une de ces avancées sera l’amélioration du sourcing autonome. En exploitant l’IA et d’autres technologies avancées, les entreprises peuvent automatiser des tâches qui étaient traditionnellement confiées aux humains, telles que le sourcing et la contractualisation, afin de stimuler l’efficacité et de libérer des ressources en permettant à l’IA d’analyser d’énormes quantités de données, d’identifier les tendances et de prendre des décisions de sourcing éclairées en temps réel. Le sourcing entièrement autonome offre non seulement des économies de coûts inégalées en économisant le temps des employés, en promouvant l’efficacité et en réduisant les erreurs, mais il peut également atténuer le risque de fraude et de contrefaçon en veillant en permanence à ce que les normes éthiques et de durabilité soient respectées.

Cependant, même avant d’introduire le sourcing autonome, les entreprises devraient se concentrer sur la fourniture d’une expérience utilisateur (UX) intuitive, efficace et facile à naviguer à la fois pour les équipes d’approvisionnement et les fournisseurs. Une fois qu’une UX hyper-personnalisée est créée, les entreprises peuvent mettre en œuvre de manière cohérente des solutions autonomes.

Le résultat de l’IA n’est pas seulement d’améliorer le retour sur investissement des entreprises, mais également d’améliorer la prise de décision, de prédire les modèles futurs et de renforcer la résilience. Les dirigeants de niveau C dans tous les secteurs considèrent de plus en plus l’adoption des technologies de l’IA comme essentielle pour transformer et garantir l’avenir de leurs opérations grâce à l’automatisation. Au fil du temps, comme toutes les autres technologies avant elle, l’IA deviendra de plus en plus abordable, tandis que la valeur de sa production continuera d’augmenter. Cela nous donne de nombreuses raisons d’être optimistes quant à l’avenir de l’IA et au rôle équilibré qu’elle jouera dans nos vies – à la fois professionnelles et personnelles. Les opérations grâce à l’automatisation. Au fil du temps, comme toutes les autres technologies avant elle, l’IA deviendra de plus en plus abordable, tandis que la valeur de sa production continuera d’augmenter. Cela nous donne de nombreuses raisons d’être optimistes quant à l’avenir de l’IA et au rôle équilibré qu’elle jouera dans nos vies – à la fois professionnelles et personnelles.