De nombreuses entreprises croient au potentiel concurrentiel de la GenAI, mais ne sont pas préparées.
L’IA générative marque un tournant. Selon une nouvelle étude menée par le réseau BPI et le Growth Officer Council, 79 % des dirigeants d’entreprise s’attendent à ce que l’IA générative leur apporte un avantage concurrentiel au cours des 18 prochains mois. Ils n’ont pas tort. L’IA évolue rapidement et modifie déjà la façon dont les entreprises vendent, soutiennent et construisent. Mais voici la réalité : 60 % des entreprises interrogées ne pensent pas être prêtes à l’utiliser efficacement.
L’échec n’est pas dû à un manque d’ambition. Il est généralement dû à une mauvaise infrastructure de données, à des stratégies peu claires ou à une exécution lente. La plupart des entreprises disposent de données, mais elles sont dispersées, obsolètes ou non structurées. Lorsque vos fondations ne sont pas solides, l’ajout de l’IA ne vous aidera pas. Vous ne faites qu’automatiser le chaos.
Si votre entreprise veut être un leader et non un suiveur, deux choses doivent se produire. Tout d’abord, arrêtez de trop réfléchir. Deuxièmement, vous devez agir rapidement pour aligner votre pile de données. Vous n’avez pas besoin de perfection pour commencer, vous avez besoin de clarté et de direction. Le potentiel de la GenAI est réel, mais il ne sera exploité que par ceux qui s’y préparent.
Tom Kaneshige, directeur du contenu du réseau BPI, a bien résumé la situation : « Alors que les organisations se préparent à acquérir un avantage concurrentiel dans le domaine de la GenAI, elles devront procéder à une évaluation honnête de leur état de préparation en matière de données et d’IA et de leur position par rapport à leurs pairs. » C’est tout simplement intelligent. Pas d’effet de manche. Pas d’esbroufe.
Une gouvernance des données de qualité est essentielle pour tirer parti des avantages de la GenAI
Tout le monde parle de l’IA, mais peu parlent de ce qui la fait fonctionner : les données. Si vos données ne sont pas fiables, votre IA ne fonctionne pas. Et pour qu’elle fonctionne à grande échelle, vous avez besoin de gouvernance. Cela signifie que vous devez utiliser les bonnes données, sous la bonne forme, dans le respect de la loi et de l’éthique.
Il existe un écart de performance évident entre ceux qui disposent de données structurées et de haute qualité et ceux qui n’en ont pas. Les chiffres ? Les entreprises disposant de solides bases de données sont presque quatre fois plus susceptibles (81 % contre 21 %) de s’attendre à des améliorations de l’expérience client grâce à l’IA. Le contraste est saisissant. Et cela montre une chose : l’IA commence par les données. Point à la ligne.
C’est là que les entreprises s’enlisent généralement. Elles courent après les objets brillants, les grands modèles, les outils basés sur des agents, mais négligent les principes de base. Vos informations sur les clients empireront avant de s’améliorer si l’IA fonctionne à partir de données erronées ou obsolètes.
Les dirigeants doivent donner la priorité à l’investissement dans les cadres de gouvernance des données. Cela inclut la précision, la gestion du cycle de vie et la responsabilité. Sans cela, ce n’est pas seulement une occasion manquée, c’est un échec garanti à grande échelle.
Jesse Todd, PDG d’EncompaaS, l’a dit directement : « Les projets de GenAI échouent parce qu’ils ne s’appuient pas sur des données de qualité bien préparées. Voilà ce qu’il faut retenir. On n’évolue pas avec de mauvaises données.
L’état de préparation et la satisfaction à l’égard des GenAI varient considérablement en fonction de la taille de l’entreprise et de la région géographique.
L’écart entre ceux qui obtiennent des résultats avec la GenAI et ceux qui ont encore du mal à la déployer se creuse rapidement, et ce n’est pas un hasard. La taille de l’entreprise et sa situation géographique jouent un rôle important dans le degré de préparation d’une entreprise à l’utilisation efficace de l’IA.
Les grandes entreprises, celles qui rapportent plus de 5 milliards de dollars par an, sont beaucoup plus confiantes et satisfaites des résultats de la GenAI. 90 % d’entre elles déclarent que leurs projets répondent aux attentes. Comparez maintenant ces chiffres à ceux des entreprises qui gagnent entre 500 millions et 1 milliard de dollars, où seulement 16 % d’entre elles constatent un succès comparable. Il s’agit là d’une baisse considérable de la satisfaction, qui montre que l’échelle n’est pas seulement synonyme d’argent. Elle apporte l’expérience, les ressources et l’infrastructure mature que les petites entreprises n’ont pas encore mises en place.
Au niveau local, il existe des différences que l’on ne peut ignorer. Les entreprises nord-américaines sont en avance sur la maturité de la GenAI. Elles affichent les niveaux d’insatisfaction les plus bas en ce qui concerne les résultats actuels de la GenAI, soit 38 %, contre 45 % en Europe et 84 % dans la région Asie-Pacifique. Cela s’explique par les différences d’accès aux talents qualifiés, à l’infrastructure numérique et à l’engagement des dirigeants en faveur de l’intégration de l’IA.
Il existe également des différences stratégiques entre les secteurs. Les entreprises interentreprises développent les cas d’utilisation de la GenAI plus rapidement et plus efficacement que les entreprises interentreprises. Les processus B2B ont tendance à être plus structurés et plus riches en données, ce qui rend généralement la GenAI plus facile à déployer et à mettre à l’échelle de manière efficace.
Les cadres devraient suivre ces tendances de près. Comprendre ce qui influe sur la réussite et qui réussit vous permet de mieux évaluer votre propre position et de prendre plus rapidement des mesures plus judicieuses.
Principaux obstacles à la réalisation de la valeur de la GenAI
La GenAI n’échoue pas parce que les modèles ne sont pas bons. Elle échoue parce que l’exécution laisse à désirer. Aujourd’hui, les plus grands obstacles sont banals mais critiques : la mauvaise précision des données, la faible intégration des systèmes et l’absence de politiques éthiques régissant l’utilisation de l’IA.
L’aspect des données est le plus urgent. 69 % des dirigeants déclarent que des données inexactes ou peu fiables freinent leurs résultats en matière de GenAI. Si les données ne sont pas solides, les résultats ne s’adapteront pas. Vous devez faire confiance à vos données pour faire confiance aux résultats de la GenAI.
Vient ensuite l’intégration. 68 % déclarent que l’infrastructure existante n’est pas prête à répondre aux exigences des outils d’IA. Les systèmes existants […] plateformes fragmentées et flux de travail désorganisés transforment même l’IA la plus intelligente en un projet bloqué.
L’éthique et la gouvernance sont de plus en plus préoccupantes. 58 % ont souligné la nécessité de règles plus strictes concernant la manière dont l’IA est déployée, contrôlée, auditée et expliquée. La confiance est essentielle, d’autant plus que l’IA prend des décisions dans le service à la clientèle, le marketing et les opérations.
Pour résoudre ces problèmes, il faut aligner les équipes, les processus et les mesures de protection afin que les outils de GenAI puissent fonctionner en toute confiance, à grande échelle. Si vous êtes à la tête de l’entreprise, cette responsabilité vous incombe. La déléguer est le moyen le plus rapide de prendre du retard.
La planification stratégique et l’investissement dans la maturité des données sont essentiels pour libérer tout le potentiel de la GenAI.
La plupart des projets GenAI réussissent ou échouent bien avant que la technologie ne soit déployée. La différence réside dans le travail de base stratégique, en particulier dans la manière dont une organisation a développé ses capacités en matière de données. Si les bases ne sont pas bonnes (qualité des données, précision, confidentialité, modèles de coûts), il devient difficile et coûteux d’étendre l’IA à l’ensemble des fonctions.
La maturité des données découle de la connaissance de ce que vous avez, de l’endroit où elles se trouvent, de leur degré de précision, de leur sécurité et de leur coût réel de stockage et d’utilisation. Les entreprises qui obtiennent de réels résultats sont celles qui considèrent ces domaines comme des priorités stratégiques. Elles ont évalué leur situation actuelle, défini leurs objectifs en matière d’IA et réalisé des investissements directs pour combler le fossé entre la préparation et l’exécution.
Le rapport de BPI Network et du Growth Officer Council présente quatre piliers de capacité que chaque entreprise doit évaluer : la qualité des données, la précision et la fiabilité, la sécurité et la confidentialité, ainsi que l’efficacité du rapport coût/rendement. Ces éléments ne sont pas facultatifs, ce sont les véritables leviers opérationnels de la réussite de la GenAI. Lorsque la priorité est donnée à ces éléments, tout ce qui se trouve en aval, de la performance à l’automatisation, en passant par l’expérience client, s’améliore.
C’est là que le leadership exécutif est important. Il ne suffit pas d’approuver les budgets ou de faire appel à des fournisseurs extérieurs. Les dirigeants doivent faire en sorte que l’organisation se concentre sur ces fondements essentiels. Sans ce niveau de direction, même les meilleurs outils de GenAI n’apporteront pas de valeur durable.
Tom Kaneshige, Chief Content Officer chez BPI Network, l’a très bien dit : « Alors que les organisations se préparent à acquérir un avantage concurrentiel dans le domaine de la GenAI, elles devront procéder à une évaluation honnête de leur état de préparation en matière de données et d’intelligence artificielle et de leur position par rapport à leurs homologues. Cette clarté, le fait de savoir où vous en êtes et ce qu’il faut corriger, est ce qui différencie la transformation active de l’expérimentation passive.
Principaux faits marquants
- Les entreprises sont confiantes dans le potentiel de la GenAI mais ne sont pas prêtes à la mettre en œuvre : 79 % des dirigeants s’attendent à ce que l’IA génère un avantage concurrentiel, mais 60 % d’entre eux admettent qu’ils ne sont pas prêts à fournir de la valeur ajoutée en raison de lacunes en matière de données et d’intégration. Les dirigeants doivent évaluer l’état de préparation à l’IA dès maintenant afin d’éviter des retards coûteux.
- La gouvernance des données détermine le succès de la GenAI : Les entreprises dotées de solides pratiques en matière de données sont près de quatre fois plus susceptibles de s’attendre à des gains en matière d’expérience client grâce à l’IA. Les dirigeants devraient donner la priorité à la qualité et à la gouvernance des données dès le début pour maximiser le retour sur investissement.
- La taille et la géographie influencent l’état de préparation à l’utilisation des GenAI : Les grandes entreprises et les entreprises nord-américaines affichent une plus grande satisfaction à l’égard de la GenAI, tandis que l’APAC est à la traîne. Les dirigeants doivent tenir compte de l’échelle des revenus et des capacités régionales dans les stratégies de déploiement de la GenAI.
- L’exécution est bloquée en l’absence de données fiables et d’une gouvernance solide : Les obstacles à la GenAI les plus cités sont l’intégrité des données (69 %), les problèmes d’intégration (68 %) et les questions de confiance éthique (58 %). Les dirigeants doivent prendre des mesures correctives sur les éléments fondamentaux avant de développer l’IA.
- La stratégie GenAI doit s’appuyer sur la maturité des données : Les initiatives d’IA sont couronnées de succès lorsqu’elles s’appuient sur des opérations, une qualité, une fiabilité et une sécurité des données matures, ainsi que sur l’optimisation du retour sur investissement. Les dirigeants doivent aligner leurs investissements et leur leadership sur ces piliers afin de dégager une valeur durable de la GenAI.
