Écart marqué entre la direction et les opérationnels
Une récente enquête réalisée auprès de plus de 600 leaders à travers le monde révèle un contraste notable entre les dirigeants et leurs équipes opérationnelles concernant l’usage de l’intelligence artificielle (IA). Tandis qu’une minorité négligeable de dirigeants intègrent l’IA dans leur gestion quotidienne, plus de la moitié des équipes techniques l’emploient de manière routinière. Cette divergence rend difficile pour les dirigeants la mise en place d’objectifs pertinents, la sélection des applications les plus prometteuses et la gestion efficace des investissements.
Malgré la reconnaissance croissante de l’importance vitale de l’IA pour la pérennité des entreprises, nombre d’entre elles ne possèdent pas encore de stratégie claire et structurée pour son déploiement. En conséquence, la plupart des projets d’IA ne dépassent pas le stade expérimental, sans générer de valeur mesurable, bien que les attentes en termes de retour sur investissement à court terme soient élevées.
Ambitions élevées et obstacles structurels
Cette situation de dissonance entre les attentes et la réalité est due à divers obstacles majeurs. La qualité et la disponibilité des données, l’intégration à des systèmes existants souvent obsolètes, et un manque de coordination entre les départements métiers et les équipes informatiques sont les principaux freins à l’obtention de résultats tangibles.
Selon Dennis Bruder, directeur des produits IA chez Coupa, l’époque où l’on investissait sur la base de promesses théoriques est révolue. Les dirigeants exigent maintenant des solutions qui prouvent rapidement leur valeur ajoutée, surtout dans un contexte où l’automatisation devient un enjeu stratégique crucial à moyen et long terme.
Les plateformes unifiées, une solution au défi du retour sur investissement
Face à ces défis, les entreprises révisent leurs choix technologiques. La majorité opte désormais pour l’achat de plateformes d’IA unifiées auprès de fournisseurs externes, plutôt que de développer des outils en interne ou d’accumuler des solutions isolées. Ces plateformes proposent une infrastructure plus intégrée, qui facilite la coordination des applications et l’adoption à grande échelle.
Cependant, les investissements demeurent principalement concentrés sur l’automatisation de tâches simples, négligeant l’orchestration globale des processus. Ce déséquilibre restreint la capacité des entreprises à exploiter pleinement les capacités de l’IA à l’échelle de l’organisation.
Gouvernance et supervision de l’IA
La gouvernance des systèmes d’IA est également un aspect crucial. Bien que la plupart des dirigeants soient favorables à une supervision humaine pour minimiser les risques, peu d’entreprises ont mis en place des cadres formels à cet effet. L’absence de politiques de gouvernance clairement définies pourrait ainsi constituer un obstacle supplémentaire, ralentissant l’automatisation et exposant les entreprises à des risques opérationnels et réglementaires.
De la parole aux actes
L’étude confirme que le principal défi de l’IA en entreprise ne réside plus dans la technologie, mais dans l’aspect organisationnel et stratégique. Pour les dirigeants, il est désormais essentiel de combler le déficit de compétences, d’investir dans des plateformes unifiées et de structurer une gouvernance robuste pour transformer les expérimentations en leviers de performance durable.
Pour les dirigeants, le défi est clair : il s’agit de dépasser les annonces et d’aligner les ambitions, l’exécution et le retour sur investissement dans un contexte où l’IA devient un élément clé de compétitivité.
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