4 entreprises sur 5 ne peuvent pas tirer parti de l'IA à cause de fondations de données inadéquates

Le AI Data Cloud Snowflake annonce la publication d’un nouveau rapport réalisé en partenariat avec MIT Technology Review intitulé « Data Strategies for AI Leaders » (Stratégies de données pour les leaders de l'IA). Ce rapport explore les fondations de données des entreprises pour l'intelligence artificielle générative, leurs ambitions et les défis rencontrés lors du déploiement à grande échelle.

Le nouveau rapport de MIT Technology Review Insights publié en partenariat avec Snowflake révèle que malgré des ambitions élevées pour l'IA générative — 72 % des entreprises cherchant à accroître l'efficacité ou la productivité, 55 % visant une meilleure compétitivité sur le marché, et 47 % misant sur une innovation accrue des produits et services — une stratégie de données solide reste essentielle pour maximiser le potentiel de l'IA.

Les entreprises ont besoin de bases de données robustes, alimentées par des plateformes cloud modernes, pour exploiter non seulement leurs propres données, mais aussi de vastes volumes de données auparavant inaccessibles, notamment des données non structurées comme des vidéos et des images. D'après le rapport, seuls 22 % des dirigeants se disent "très prêts" à adopter l'IA, tandis que 53 % se disent "quelque peu prêts". Une meilleure préparation s'accompagne d'une réduction des obstacles liés à la puissance de calcul évolutive, aux silos de données, aux problèmes d'intégration et à la gouvernance des données. Malgré leur confiance dans les résultats que l'IA peut apporter, les dirigeants réalisent que la clé pour débloquer rapidement et efficacement la valeur de l'IA réside dans les données.

Une autre difficulté pour les entreprises est le déploiement à grande échelle de l'IA. 95 % des répondants rapportent des obstacles lors de la mise en œuvre de l'IA. Parmi eux, 59 % citent la gouvernance, la sécurité ou la confidentialité des données comme principaux défis, suivis de la qualité et la rapidité des données (53 %) ainsi que des coûts en ressources ou en investissements (48 %). Les décisions d'investissement, y compris celles liées à l'amélioration des fondations de données, sont un défi pour toute technologie. Cependant, le coût de l'IA générative diminue, les entreprises commençant à construire des modèles de langage plus petits et moins coûteux, tout en étant tout aussi performants.

« De nombreuses organisations d'aujourd'hui nourrissent de grandes ambitions pour l'IA générative : elles souhaitent transformer leur fonctionnement et leur offre de produits », déclare Baris Gultekin, Head of AI chez Snowflake. « Notre recherche conjointe montre qu'à mesure que les organisations ressentent une urgence accrue de déployer des applications d'intelligence artificielle, elles réalisent que leurs données peuvent les aider à fournir des informations à partir de sources d’information auparavant inexploitées. Une fondation de données solide est au cœur des capacités de l'IA générative, et les dirigeants doivent agir rapidement pour relever les défis de sécurité des données et de coût, et établir les fondations nécessaires pour tirer parti de l'intelligence artificielle. »

Les avantages de l'IA générative deviennent visibles pour les entreprises qui ont déjà investi dans leurs fondations de données, et qui récoltent désormais les fruits de l'intégration de l'IA à ces données. Pour toute entreprise cherchant à capitaliser sur l'IA, il est essentiel de mettre en place une base de données solide, englobant une gamme de processus et d'actifs liés à la collecte, l'agrégation, le stockage et l'accessibilité des données organisationnelles. Un investissement dans les fondations de données renforcera l'utilisation de l'IA générative, tout en réduisant les préoccupations relatives à la gouvernance et à la sécurité.