
Une minorité d’organisations tire déjà de la valeur ajoutée de l’IA aujourd’hui, tandis qu’une majorité lutte contre des attentes mal alignées et un manque de confiance dans les données.
Une minorité d’organisations tire déjà de la valeur ajoutée de l’IA aujourd’hui, tandis qu’une majorité lutte contre des attentes mal alignées et un manque de confiance dans les données.
Bien que les avantages potentiels de l’IA soient immenses, un récent rapport de Capgemini montre qu’une petite partie seulement des organisations exploite pleinement les possibilités offertes par cette technologie. Capgemini a interrogé 500 responsables technologiques et 504 managers opérationnels dans le cadre de cette étude.
Le rapport révèle que l’adoption de l’IA varie fortement d’une organisation à l’autre. Seul un faible pourcentage d’organisations, désigné sous le nom de Data Masters, utilise efficacement l’IA pour obtenir des résultats significatifs pour l’entreprise. Ces organisations utilisent l’IA non seulement pour l’analyse des données, mais également pour des décisions prédictives et prescriptives leur offrant un avantage concurrentiel.

Source : Capgemini
De telles implémentations restent cependant une exception : à peine 16 % des organisations interrogées répondent au critère de Data Master. La majorité des organisations est à la traîne en matière d’adoption de l’IA.
Réactif vs. Proactief
De nombreuses organisations se trouvent encore aux premières étapes de l’adoption de l’IA, et leurs processus décisionnels restent largement réactifs. Selon Capgemini, cela signifie qu’elles se concentrent principalement sur des analyses descriptives (ce qui s’est passé) et diagnostiques (pourquoi cela s’est-il passé).
Seules 23 % des organisations utilisent des analyses prédictives (ce qui pourrait se passer), et encore moins (18 %) adoptent des approches prescriptives (recommandations pour améliorer les résultats). De plus, à peine 8 % des organisations utilisent des approches autonomes ou auto-optimisées, où les systèmes d’IA aident à prendre des décisions pour atteindre des objectifs spécifiques.
Défis dans l’adoption de l’IA
Un obstacle majeur à une adoption efficace de l’IA réside dans la qualité des données. De nombreuses organisations peinent à gérer la mauvaise qualité des données, ce qui compromet la précision et la fiabilité des modèles d’IA.
En outre, il existe un manque de confiance entre les managers opérationnels et techniques quant à la fiabilité des données, ce qui freine davantage l’adoption de l’IA. Seulement 20 % des managers opérationnels déclarent avoir pleinement confiance dans les données qu’ils reçoivent, tandis que 62 % des managers techniques pensent que les utilisateurs opérationnels font confiance aux données.

Le rapport met également en évidence un manque d’alignement entre les stratégies liées aux données/IA et les stratégies globales des entreprises. 38 % des managers opérationnels estiment que la stratégie données/IA de leur organisation est alignée sur leur stratégie d’entreprise, contre 56 % des managers techniques. Ce décalage entraîne des initiatives en matière d’IA qui ne produisent pas la valeur commerciale attendue.
Un rôle transformateur pour l’IA
L’IA peut aider les organisations à réaliser des améliorations significatives en matière d’efficacité opérationnelle et de productivité. Selon le rapport, les Data Masters enregistrent en moyenne une efficacité opérationnelle supérieure de 19 % par rapport à leurs homologues.
Les Data Masters utilisent, par exemple, l’IA pour améliorer l’engagement client grâce à des interactions personnalisées et un service client optimisé. Les modèles d’IA peuvent analyser les préférences des clients et prédire quels produits ou services sont susceptibles de les intéresser, permettant ainsi aux entreprises d’optimiser leurs stratégies marketing et d’augmenter la satisfaction client. Le rapport indique que les Data Masters réduisent le taux de désengagement client de 22 %, soit 87 % de mieux que les autres organisations.
Le chemin vers une meilleure adoption
Pour intégrer efficacement l’IA, les organisations doivent adopter une approche stratégique alignée sur leurs objectifs commerciaux, résoudre les problèmes de qualité des données et promouvoir une culture de prise de décision basée sur les données. Le rapport recommande aux organisations de mettre en place un Centre d’Excellence (CoE) pour l’IA et l’analytique afin de coordonner et de guider les activités d’IA, de favoriser l’innovation et de contribuer à faire de l’organisation une véritable entreprise pilotée par les données.