L’étude “Infosys Data+AI : Faire de l’IA une réalité” révèle que, bien que 3/4 des entreprises souhaitent exploiter l’IA dans l’ensemble de leurs activités, la plupart des entreprises restent relativement novices en la matière et sont confrontées à des défis de taille pour l’appliquer à plus grande échelle. 81 % ont pourtant déployé leur premier et véritable système d’IA seulement ces quatre dernières années – et 50 % au cours des deux dernières.
Méthodologie : Infosys a utilisé un format anonyme pour mener une enquête en ligne auprès de 2 500 dirigeants et cadres supérieurs du secteur technologique dans treize industries aux États-Unis, au Royaume-Uni, en France, en Allemagne, en Australie et en Nouvelle-Zélande. Pour obtenir des informations qualitatives supplémentaires, les chercheurs ont interrogé des praticiens, des experts en la matière et des chefs d’entreprise.
Le rapport révèle également que 63 % des modèles d’IA ne détiennent principalement que des fonctions basiques et rencontrent des difficultés, en matière de vérification des données, des pratiques et stratégies associées. Malgré les nombreuses louanges sur l’IA, seulement 26 % se déclarent très satisfaits de leurs données et de leurs outils d’IA.
L’Infosys Knowledge Institute a constaté que les entreprises très performantes s’appuisent sur une approche différente envers l’IA et les données, en se concentrant sur trois domaines :
- Transformer la gestion des données en partage des données. Les entreprises qui adoptent l’économie du partage des données tirent une plus grande valeur de leurs données. Les données prennent de la valeur lorsqu’elles sont traitées comme de la monnaie et circulent à travers des modèles de gestion de données en étoile (valeur supplémentaire de 105 milliards de dollars). Les entreprises qui rafraîchissent les données avec une faible latence génèrent davantage de bénéfices, de revenus et de mesures subjectives de la valeur.
- Passez de la Data Compliance au Data Trust. Les entreprises très satisfaites de leur projet IA (seulement 21 % aujourd’hui) détiennent des pratiques de données éthiques, responsables et dignes de confiance. Ces conditions préalables permettent de relever les défis de la vérification et de la partialité des données et d’instaurer la confiance.
- Étendre l’équipe d’IA au-delà des data scientists. Les entreprises qui appliquent la data science à des exigences pratiques créent de la valeur. Selon le rapport, l’intégration entreprise-data science accélère les gains d’efficacité et l’extraction de valeur (45 milliards de dollars supplémentaires de croissance des bénéfices).
- Combinés, ces domaines augmentent non seulement augmentent l’utilisation de l’IA, mais libèrent sa valeur potentielle – en transformant les rêves de l’IA en connaissances et en efficacité opérationnelle et en améliorant l’expérience humaine. L’étude d’Infosys souligne que le secteur des services financiers a enregistré la plus forte satisfaction quant à l’utilisation des données et de l’IA, suivi par le retail et l’hôtellerie, les soins de santé et la haute technologie.
Satish H.C., EVP and Co-Head Delivery, Infosys, déclare « Les entreprises qui se base sur la fiabilité et le partage de leurs données sont plus agiles et font évoluer leur IA au rythme de leurs besoins. Les entreprises qui doutent de leurs données risquent un cercle vicieux de “purgatoire des pilotes” et utilisent les données et l’IA pour résoudre uniquement des problèmes de petite envergure. La gestion des données combinée à la confiance dans l’IA augmentent très clairement les capacités de l’entreprise et les performances financières ».
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