Adoption de l’IA en 2024 et au-delà : progrès et défis

Cette nouvelle focalisation sur la croissance découle du fait que l’intelligence artificielle (IA) est considérée comme le principal moteur du prochain changement commercial après la transformation numérique.

Malgré le buzz autour de l’IA, de nombreuses organisations en sont encore aux premiers stades de leur parcours numérique. 53 % des PDG déclarent que leur transformation numérique ne fait que commencer ou n’est pas encore achevée, ce qui fait du changement technologique leur deuxième priorité.

Ces PDG ne sont clairement pas découragés par les perspectives négatives autour de l’IA, car plus d’un tiers d’entre eux conviennent que les avantages de l’IA pour leur entreprise l’emportent sur les risques. Il appartiendra aux directeurs des systèmes d’information (DSI), aux directeurs de la technologie (CTO) et aux directeurs des données (CDO) d’aider les PDG à exploiter la valeur de GenAI pour l’organisation, car il s’agit de l’une de ces rares tendances qui ne suivront pas une approche descendante.

Par conséquent, on peut affirmer sans risque de se tromper que, quel que soit leur statut actuel d’adoption de l’IA, la plupart des organisations (92 %) pensent que l’IA améliorera leurs activités en 2024 et au-delà.

Quelles sont les avancées technologiques à l’origine de cette adoption accélérée de l’IA ?

Algorithmes et modèles d’IA
Les améliorations continues des algorithmes et des modèles d’IA améliorent leur précision et leur efficacité. Les progrès en matière d’apprentissage profond, d’apprentissage par renforcement et d’apprentissage par transfert permettent aux systèmes d’IA d’effectuer des tâches complexes avec une meilleure précision.

Puissance de calcul et services basés sur le cloud
L’augmentation de la puissance de calcul et la prolifération des services d’IA basés sur le cloud rendent l’IA plus accessible et plus évolutive. Les organisations peuvent tirer parti des plateformes cloud pour déployer des solutions d’IA sans investissements initiaux importants en matériel.

Traitement du langage naturel (NLP) et vision par ordinateur
Les avancées du NLP permettent à l'IA de comprendre et de générer le langage humain plus efficacement, ce qui permet d'utiliser des applications dans le service client, la création de contenu et bien plus encore. De même, les améliorations de la vision par ordinateur permettent à l'IA d'interpréter les données visuelles, améliorant ainsi les applications de surveillance, de contrôle qualité et de véhicules autonomes.

Big Data et analyse améliorée
Le rôle du big data dans l'IA ne peut être surestimé. L'analyse améliorée des données permet aux organisations d'extraire des informations exploitables à partir de vastes ensembles de données, favorisant ainsi une prise de décision éclairée et une planification stratégique.

Quels sont les défis et les obstacles à l'adoption de l'IA ?
Bien que 80 % des organisations pensent que leurs données sont prêtes pour l'IA, presque toutes les organisations rencontrent des difficultés lors de la mise en œuvre de l'IA, révélant un écart important entre la préparation perçue et la réalité sur le terrain.

Voici quelques domaines de préoccupation, pour n'en citer que quelques-uns.

Préoccupations en matière de confidentialité et de sécurité des données
La confidentialité et la sécurité des données restent des préoccupations majeures, car les systèmes d'IA traitent des quantités croissantes d'informations sensibles. Il est essentiel de garantir des mesures de protection des données solides et le respect des réglementations pour maintenir la confiance et l'intégrité des applications d'IA.

En fait, 78 % des organisations citent la sécurité des données comme un défi majeur dans leurs initiatives d’IA, et 62 % signalent que le respect des réglementations sur la protection des données ralentit considérablement leurs efforts de déploiement de l’IA.

Lacune en matière de talents
La complexité des modèles d’IA a accru le besoin de personnel qualifié pour les tâches liées au développement, à la maintenance et au dépannage. Cependant, 41 % des organisations canadiennes signalent une pénurie de professionnels qualifiés en IA, ce qui entrave encore davantage la mise en œuvre réussie de l’IA. Ce manque de compétences, combiné à la nécessité d’une surveillance et d’une mise à jour continues des systèmes d’IA, ajoute un niveau de difficulté supplémentaire pour les organisations qui s’efforcent de rester compétitives.

Obstacles réglementaires et de conformité
Les gouvernements du monde entier encouragent l’adoption de l’IA par le biais de diverses politiques et initiatives. Cependant, assurer la conformité aux réglementations et normes complexes et en constante évolution liées à l’IA devrait ajouter un niveau de complexité en raison du stade précoce de la technologie de l’IA.

Volume de données
Le volume élevé de données pose des défis supplémentaires aux stratégies de gestion des données. Notamment, 64 % des organisations gèrent au moins 1 Po de données, et 41 % gèrent au moins 500 Po. Ce volume massif de données complique le processus d’exploitation efficace des technologies d’IA, entraînant souvent des difficultés dans l’intégration des données, le contrôle de la qualité et le traitement en temps réel.

Qualité des données
Le volume considérable de données ouvre une nouvelle boîte de Pandore en matière de stockage et de gestion de ces données. Une mauvaise qualité des données non seulement alourdit le stockage des données, mais peut également compromettre la validité des informations générées par l’IA basées sur des informations obsolètes et non pertinentes. En outre, de nombreuses architectures de stockage organisationnelles peuvent ne pas être idéales pour l’utilisation de l’IA. Par exemple, si les données de votre organisation sont réparties sur le cloud, le stockage auto-hébergé et les documents physiques, cela signifie que vous vous trouvez probablement dans un écosystème de données fragmenté. Une telle fragmentation complique l’accessibilité pour les personnes et l’IA, ce qui aggrave encore les défis de la mise en œuvre de l’IA.

Les algorithmes d’IA doivent accéder à toutes les informations pertinentes pour créer des modèles d’apprentissage appropriés, ce qui peut s’avérer difficile lorsque les données sont stockées dans des emplacements distincts et déconnectés. Cette séparation rend difficile la détermination des informations disponibles, de l’ancienneté des données et de leur intégrité, autant de facteurs essentiels pour produire des résultats de haute qualité.

Perspectives d’avenir
L’IA capte sans aucun doute l’attention des PDG, 34 % d’entre eux l’identifiant comme le thème principal de la prochaine transformation des entreprises, surpassant même l’efficacité opérationnelle, qui s’élève à 9 % (Gartner). Au cours des cinq prochaines années, l’adoption de l’IA devrait augmenter, de plus en plus d’industries intégrant les technologies de l’IA dans leurs flux de travail. Cela se traduira probablement par des applications plus intelligentes, une efficacité améliorée et des solutions innovantes dans divers secteurs.

La relation entre les humains et l’IA continuera d’évoluer, positionnant l’IA comme un partenaire plutôt que comme un simple outil. Mettre l’accent sur la gestion de la confiance, des risques et de la sécurité de l’IA (AI TRiSM) est essentiel pour favoriser cette relation. La transparence, le contrôle et l’explicabilité des systèmes d’IA (comprendre comment les modèles d’IA sont formés, quelles données sont traitées et comment fonctionnent les solutions) seront essentiels pour instaurer la confiance et garantir l’impact positif de l’IA.

Les pratiques durables continueront d’être étroitement liées à la maturité numérique, renforçant la résilience organisationnelle. D’ici 2026, 75 % des DSI devraient être responsables de résultats technologiques durables et, d’ici 2025, un responsable informatique sur quatre bénéficiera d’une rémunération financière liée, au moins en partie, à l’obtention de ces résultats durables.

La mise en œuvre de l’IA dans une main-d’œuvre augmentée et connectée aura un impact notable sur l’expérience numérique des employés. Bien que la courbe d’apprentissage puisse être abrupte, l’IA contribuera à rationaliser les processus, à offrir des prévisions précises et à accélérer l’intégration numérique des employés.

Les organisations doivent procéder avec prudence en ce qui concerne l’intégration de l’IA. Bien que l’on croie fermement au potentiel de l’IA, sa mise en œuvre s’accompagne de défis importants, tels que la gestion de grands volumes de données, la garantie de la confidentialité et de la sécurité des données et le respect des réglementations.

Conclusion
L’adoption de l’IA devrait connaître une croissance significative en 2024 et au-delà, tirée par les avancées technologiques et une intégration toujours croissante dans divers secteurs. Nous avons beaucoup de travail devant nous pour exploiter avec succès le plein potentiel de l’IA. À mesure que la technologie de l’IA s’améliore et que son paysage d’utilisation continue d’évoluer, il sera essentiel de rester informé et préparé pour tirer parti de l’IA pour des résultats commerciaux transformateurs.

Si vous envisagez d’intégrer l’IA au sein de votre organisation, la première étape la plus simple consiste à préparer vos données, quel que soit le stade de maturité numérique de votre organisation. Envisagez les solutions d’amélioration des processus métier de notre équipe de gestion intelligente des informations pour garantir une intégration réussie de l’IA et assurer la pérennité de votre entreprise dans un environnement d’IA en constante évolution. Par exemple, si vos données sont fragmentées, vous pouvez commencer à les rationaliser avec des solutions d’automatisation des processus métier pour rapprocher vos données de leur compatibilité avec l’IA. Ou, si vous n’êtes pas sûr que vos flux de travail internes existants fonctionnent à leur niveau optimal, vous pouvez commencer par des solutions d’automatisation des flux de travail qui amélioreront votre traitement actuel des documents, automatiseront le traitement des fichiers et amélioreront la productivité globale de votre entreprise.