Ce qui suit est un extrait de notre livre blanc intitulé « Guide exécutif des investissements dans l'IA en 2025 » :
L'adoption de l'IA dans les entreprises est en constante augmentation, avec un doublement prévu de l'adoption de la GenAI d'ici la fin 2025. Selon l'enquête 2025 Gartner CIO and Technology Executive Survey, 37 % des entreprises ont déjà déployé des solutions GenAI, et 35 % supplémentaires prévoient de les mettre en œuvre au cours de l'année prochaine.
Cependant, malgré l'intérêt croissant pour l'IA, les entreprises sont confrontées à des défis importants pour étendre l'adoption de l'IA au-delà des projets pilotes et obtenir une valeur commerciale tangible. L'enquête révèle que le taux de conversion des projets pilotes GenAI en déploiements à l'échelle de la production est inférieur à 50 %. Cet écart met en évidence les difficultés rencontrées par les organisations pour passer de l'expérimentation à la mise en œuvre à grande échelle.
Les défis courants liés à la généralisation de l'adoption de l'IA comprennent :
1. Absence d'objectifs commerciaux mesurables
De nombreuses organisations ont du mal à définir des objectifs commerciaux spécifiques et mesurables pour leurs initiatives en matière d'IA, ce qui rend difficile l'évaluation du succès et la démonstration du retour sur investissement (ROI).
2. Défis liés à la gestion des données et des connaissances
L'accès, l'intégration et la préparation de données de haute qualité pour les modèles d'IA restent un obstacle important. Les entreprises dotées de solides capacités de gestion des données et des connaissances ont tendance à obtenir des taux de réussite plus élevés en matière d'IA.
3. Pénurie d'expertise en IA
La pénurie de professionnels qualifiés en IA entrave le développement, le déploiement et la gestion des solutions d'IA, ralentissant ainsi les efforts d'adoption et de mise à l'échelle.
4. Choisir le mauvais partenaire en matière d'IA
Choisir le mauvais partenaire en matière d'IA peut considérablement freiner la croissance et l'impact réel. Un partenaire inadapté peut ne pas disposer de l'expertise nécessaire pour convertir les projets pilotes d'IA en production, ce qui peut entraîner le blocage des initiatives et le non-réalisation du potentiel.
5. Résistance organisationnelle au changement
L'intégration de l'IA dans les flux de travail et les processus existants se heurte souvent à la résistance des employés qui craignent de perdre leur emploi ou de subir des perturbations, ce qui entrave son adoption à grande échelle.
Pour surmonter ces défis et libérer tout le potentiel de l'IA, les organisations doivent adopter une approche stratégique avec une feuille de route bien définie et des objectifs commerciaux clairs. Cela implique notamment de créer des centres d'excellence en IA (CoE), d'élaborer des stratégies globales en matière d'IA, d'investir dans l'infrastructure et la gouvernance des données, de promouvoir la culture de l'IA dans toute l'organisation et de se concentrer sur l'amélioration continue en mettant régulièrement à jour et en affinant les modèles d'IA.
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