« Au début de la ruée vers l’or, les premiers à s’enrichir sont les vendeurs de pelles et de pioches, si bien que malgré sa pénétration foudroyante, l’IA générative n’a généré en 2023 qu’un chiffre d’affaires limité, essentiellement pour les fournisseurs de Cloud et leurs producteurs de processeurs graphiques. Notre étude montre que 2024 va marquer le début d’une montée en puissance exponentielle de la monétisation de l’IA générative avec de plus en plus de services vendus, à la fois par les grands acteurs de la Tech en extension de leurs offres actuelles et par une multitude de start-ups qui commence à émerger en ciblant des cas d’usage précis », explique Fabrice Asvazadourian, directeur général de Sopra Steria Next.
Une technologie qui s’apprête à passer à l’échelle
D’après les recherches menées par Sopra Steria Next, le marché de l’IA générative devrait être multiplié par dix d’ici 2028 et représenter environ 100 milliards de dollars, soit un taux de croissance annuelle de 65%. Ce décollage commercial du marché de l’IA générative s’explique notamment par la mise en place de politiques et référentiels encadrant l’utilisation maîtrisée de la GenAI, notamment dans le monde professionnel, par la concurrence accrue entre les grands modèles généralistes et la montée en puissance de modèles LLM spécialisés permettant la prolifération d’applications ciblant des cas d’usage multiples.
L‘étude illustre la montée en maturité de l’IA générative sur ces prochaines années et propose des recommandations aux dirigeants pour une approche progressive du déploiement des applications d’IA générative. Celle-ci permettra en même temps d’acculturer les managers et leurs équipes, d’ancrer dans les modes de fonctionnement les référentiels et politiques pour un usage maîtrisé et conforme et de moderniser la plateforme technologique de gestion des données.
Cette approche se fonde sur les projections d’évolution des capacités et cas d’usages de l’IA générative sur les 36 prochains mois :
Aujourd’hui et pendant les 18 prochains mois, un usage concentré principalement sur les solutions GenAI apportées par les éditeurs et partenaires technologiques, centré sur de l’assistance et du service aux utilisateurs sous leur supervision et amélioration. Sopra Steria Next appelle cette première phase, le « GenAI augmented by humans ». L’étude met en exergue 4 domaines d’application plus matures que sont le marketing digital, le développement logiciel, le service client et la gestion des connaissances (voir ci-après) ;
Puis, dans les 18 mois suivants, le déploiement à l’échelle de l’IA générative se verra largement accélérer. D’une part, des nouvelles applications GenAI viendront compléter et améliorer les applications d’intelligence artificielle prédictive déjà existantes. D’autre part, s’en suivront les premiers cas d’usage spécifiques à l’entreprise avec des applications affinées par des start-ups ou personnalisées là où l’entreprise dispose de masse de données propriétaires. Cette deuxième phase, que le cabinet nomme « GenAI customized by proprietary data » correspondra à une période d’augmentation conséquente des investissements par les entreprises en compétences et en infrastructures GenAI ;
Enfin, d’ici 3 à 4 ans, la GenAI, en combinant modèles multimodaux généralistes optimisés et modèles spécialisés, aura fortement réduit son risque d’erreur ou d’hallucinations et pourra commencer à s’appliquer aussi à des processus métiers industriels quasi sans supervision et donner naissance à une nouvelle vague d’automatisation. GenAI rentrera alors dans cette troisième phase, que le cabinet Sopra Steria Next appelle « GenAI applied to the core ».
Ainsi, en 2028 les principaux secteurs d’activités consommateurs de l’IA générative seront les services financiers (25 à 30%), la santé (15 à 20%), les biens de grande consommation et le commerce (15 à 20%), et les médias et entertainment (10 à 15%).
Le cabinet Sopra Steria Next projette un doublement, voire triplement selon les scénarii, du nombre d’utilisateurs d’ici 2028 (400 à 600 millions d’utilisateurs), et une multiplication par 3 à 4 de la part des utilisateurs payants (qui passeraient de 15% à près de 50%). Le temps d’utilisation quotidien de l’intelligence artificielle générative devrait quant à lui être multiplié par 6, porté par l’explosion des applications de GenAI traitant des cas d’usage spécifiques. En d’autres termes, en 2028, nous passerons entre 30 et 60 minutes par jour à utiliser nos applications préférées d’IA générative et le revenu moyen par utilisateur payant sera de 30 à 40$ par mois.
En 2024, 100 cas d’usages dans 4 grands domaines pour l’IA générative
L’étude menée par Sopra Steria Next met en évidence une centaine de cas d’usage de l’intelligence artificielle générative dans les 4 domaines d’application prioritaires pour 2024 avec le potentiel de générer 7 à 10% de gain de productivité à horizon 3 ans, si déployés à l’échelle sur ces 4 périmètres :
Dans le service client, l’IA générative, par sa capacité à assimiler en temps réel des sources multiples de données et à restituer des recommandations en langage naturel, ouvre une nouvelle ère de compétitivité. Les premiers déploiements permettent de constater à la fois une amélioration significative du taux de self-service grâce à des assistants virtuels plus « empathiques » et une efficacité accrue des opérateurs de centre de contact dans le traitement des demandes clients et dans leur proactivité commerciale en rebond. Par exemple, Sopra Steria accompagne une grande administration européenne en créant un assistant conversationnel permettant de traiter les questions simples et les demandes de documents, afin que les agents puissent se concentrer sur les cas complexes.
Dans le marketing digital, par sa capacité d’ingestion de données de toute sorte l’IA générative permet de rapprocher les marques de leurs clients, d’avoir un engagement et une conversion plus élevés et des gains significatifs de productivité. Cela est rendu possible par la capacité de la GenAI à préparer des ébauches de contenus plus personnalisées et adaptées à chaque media, d’élaborer une segmentation plus fine des ciblages des audiences et d’affiner la stratégie de mots clés sur les moteurs de recherche de plus en plus vocaux. Par exemple, Sopra Steria Next a accompagné un grand groupe de biens de grande consommation dans l’optimisation de la valorisation en ligne de ses plusieurs dizaines de milliers de pages de ses différents sites web, en couplant IA analytique et IA générative.
Dans l’ingénierie logicielle, comme Sopra Steria le constate déjà au quotidien dans ses équipes pilotes, l’IA générative améliore les différentes étapes du cycle de vie du développement logiciel, notamment au niveau du développement que cela soit pour 1) l’aide à la génération et revue de nouveaux codes ou bien pour de l’amélioration de codes existants avec la détection d’erreurs, la proposition d’optimisation, et le refactoring mais aussi pour 2) l’optimisation des tests ainsi que pour 3) l’amélioration du support utilisateurs en permettant de franchir un nouveau seuil de self-service par sa capacité de dialogue empathique, voire pour la formalisation des expressions de besoins en optimisant la consolidation des retours clients, des analyses sur les usages clients et des brainstormings internes ;
Enfin, dans la gestion des connaissances, l’IA générative révolutionne la création et l’accessibilité à des bases de connaissances. A titre d’illustration, Sopra Steria Next a développé pour un cabinet d’avocats international une série d’outils à base d’IA générative, permettant à tous les collaborateurs d’accéder aux consultations juridiques passées de manière plus fluide et efficace, d’anonymiser les documentations pour faciliter la capitalisation, de faire des ébauches pour des consultations simples et de synthétiser et classifier les pièces d’un dossier.
« Ce que ces cas nous montrent, c’est que l’IA générative représente un tout nouveau paradigme pour la compétitivité des entreprises et qu’il est donc primordial que les dirigeants passent de la phase de découverte et de subjugation à une vraie approche programmatique en 2024. Tout l’enjeu est dans la maîtrise de la progressivité pour concilier volontarisme et maîtrise, coordonner les dimensions technologiques, régaliennes et humaines. A un moment où tout le monde parle de "l’humain augmenté par l’IA", notre expérience auprès de nos clients en 2023 nous a convaincu que le succès est de s’assurer que la GenAI reste elle-aussi toujours "augmentée par l’humain" »
Une technologie qui s’apprête à passer à l’échelle
D’après les recherches menées par Sopra Steria Next, le marché de l’IA générative devrait être multiplié par dix d’ici 2028 et représenter environ 100 milliards de dollars, soit un taux de croissance annuelle de 65%. Ce décollage commercial du marché de l’IA générative s’explique notamment par la mise en place de politiques et référentiels encadrant l’utilisation maîtrisée de la GenAI, notamment dans le monde professionnel, par la concurrence accrue entre les grands modèles généralistes et la montée en puissance de modèles LLM spécialisés permettant la prolifération d’applications ciblant des cas d’usage multiples.
L‘étude illustre la montée en maturité de l’IA générative sur ces prochaines années et propose des recommandations aux dirigeants pour une approche progressive du déploiement des applications d’IA générative. Celle-ci permettra en même temps d’acculturer les managers et leurs équipes, d’ancrer dans les modes de fonctionnement les référentiels et politiques pour un usage maîtrisé et conforme et de moderniser la plateforme technologique de gestion des données.
Cette approche se fonde sur les projections d’évolution des capacités et cas d’usages de l’IA générative sur les 36 prochains mois :
Aujourd’hui et pendant les 18 prochains mois, un usage concentré principalement sur les solutions GenAI apportées par les éditeurs et partenaires technologiques, centré sur de l’assistance et du service aux utilisateurs sous leur supervision et amélioration. Sopra Steria Next appelle cette première phase, le « GenAI augmented by humans ». L’étude met en exergue 4 domaines d’application plus matures que sont le marketing digital, le développement logiciel, le service client et la gestion des connaissances (voir ci-après) ;
Puis, dans les 18 mois suivants, le déploiement à l’échelle de l’IA générative se verra largement accélérer. D’une part, des nouvelles applications GenAI viendront compléter et améliorer les applications d’intelligence artificielle prédictive déjà existantes. D’autre part, s’en suivront les premiers cas d’usage spécifiques à l’entreprise avec des applications affinées par des start-ups ou personnalisées là où l’entreprise dispose de masse de données propriétaires. Cette deuxième phase, que le cabinet nomme « GenAI customized by proprietary data » correspondra à une période d’augmentation conséquente des investissements par les entreprises en compétences et en infrastructures GenAI ;
Enfin, d’ici 3 à 4 ans, la GenAI, en combinant modèles multimodaux généralistes optimisés et modèles spécialisés, aura fortement réduit son risque d’erreur ou d’hallucinations et pourra commencer à s’appliquer aussi à des processus métiers industriels quasi sans supervision et donner naissance à une nouvelle vague d’automatisation. GenAI rentrera alors dans cette troisième phase, que le cabinet Sopra Steria Next appelle « GenAI applied to the core ».
Ainsi, en 2028 les principaux secteurs d’activités consommateurs de l’IA générative seront les services financiers (25 à 30%), la santé (15 à 20%), les biens de grande consommation et le commerce (15 à 20%), et les médias et entertainment (10 à 15%).
Le cabinet Sopra Steria Next projette un doublement, voire triplement selon les scénarii, du nombre d’utilisateurs d’ici 2028 (400 à 600 millions d’utilisateurs), et une multiplication par 3 à 4 de la part des utilisateurs payants (qui passeraient de 15% à près de 50%). Le temps d’utilisation quotidien de l’intelligence artificielle générative devrait quant à lui être multiplié par 6, porté par l’explosion des applications de GenAI traitant des cas d’usage spécifiques. En d’autres termes, en 2028, nous passerons entre 30 et 60 minutes par jour à utiliser nos applications préférées d’IA générative et le revenu moyen par utilisateur payant sera de 30 à 40$ par mois.
En 2024, 100 cas d’usages dans 4 grands domaines pour l’IA générative
L’étude menée par Sopra Steria Next met en évidence une centaine de cas d’usage de l’intelligence artificielle générative dans les 4 domaines d’application prioritaires pour 2024 avec le potentiel de générer 7 à 10% de gain de productivité à horizon 3 ans, si déployés à l’échelle sur ces 4 périmètres :
Dans le service client, l’IA générative, par sa capacité à assimiler en temps réel des sources multiples de données et à restituer des recommandations en langage naturel, ouvre une nouvelle ère de compétitivité. Les premiers déploiements permettent de constater à la fois une amélioration significative du taux de self-service grâce à des assistants virtuels plus « empathiques » et une efficacité accrue des opérateurs de centre de contact dans le traitement des demandes clients et dans leur proactivité commerciale en rebond. Par exemple, Sopra Steria accompagne une grande administration européenne en créant un assistant conversationnel permettant de traiter les questions simples et les demandes de documents, afin que les agents puissent se concentrer sur les cas complexes.
Dans le marketing digital, par sa capacité d’ingestion de données de toute sorte l’IA générative permet de rapprocher les marques de leurs clients, d’avoir un engagement et une conversion plus élevés et des gains significatifs de productivité. Cela est rendu possible par la capacité de la GenAI à préparer des ébauches de contenus plus personnalisées et adaptées à chaque media, d’élaborer une segmentation plus fine des ciblages des audiences et d’affiner la stratégie de mots clés sur les moteurs de recherche de plus en plus vocaux. Par exemple, Sopra Steria Next a accompagné un grand groupe de biens de grande consommation dans l’optimisation de la valorisation en ligne de ses plusieurs dizaines de milliers de pages de ses différents sites web, en couplant IA analytique et IA générative.
Dans l’ingénierie logicielle, comme Sopra Steria le constate déjà au quotidien dans ses équipes pilotes, l’IA générative améliore les différentes étapes du cycle de vie du développement logiciel, notamment au niveau du développement que cela soit pour 1) l’aide à la génération et revue de nouveaux codes ou bien pour de l’amélioration de codes existants avec la détection d’erreurs, la proposition d’optimisation, et le refactoring mais aussi pour 2) l’optimisation des tests ainsi que pour 3) l’amélioration du support utilisateurs en permettant de franchir un nouveau seuil de self-service par sa capacité de dialogue empathique, voire pour la formalisation des expressions de besoins en optimisant la consolidation des retours clients, des analyses sur les usages clients et des brainstormings internes ;
Enfin, dans la gestion des connaissances, l’IA générative révolutionne la création et l’accessibilité à des bases de connaissances. A titre d’illustration, Sopra Steria Next a développé pour un cabinet d’avocats international une série d’outils à base d’IA générative, permettant à tous les collaborateurs d’accéder aux consultations juridiques passées de manière plus fluide et efficace, d’anonymiser les documentations pour faciliter la capitalisation, de faire des ébauches pour des consultations simples et de synthétiser et classifier les pièces d’un dossier.
« Ce que ces cas nous montrent, c’est que l’IA générative représente un tout nouveau paradigme pour la compétitivité des entreprises et qu’il est donc primordial que les dirigeants passent de la phase de découverte et de subjugation à une vraie approche programmatique en 2024. Tout l’enjeu est dans la maîtrise de la progressivité pour concilier volontarisme et maîtrise, coordonner les dimensions technologiques, régaliennes et humaines. A un moment où tout le monde parle de "l’humain augmenté par l’IA", notre expérience auprès de nos clients en 2023 nous a convaincu que le succès est de s’assurer que la GenAI reste elle-aussi toujours "augmentée par l’humain" »
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