Intelligence artificielle générative : les patrons français ne désarment pas face au défi de l'industrialisation

Alors que 2023 a été l’année de la découverte et de la démocratisation de l’usage de l’IA générative par le grand public, 2024 est attendue comme celle de sa diffusion au sein de l’économie française. Une attente exprimée par les pouvoirs publics eux-mêmes. Pour preuves, le récent rapport de la Commission interministérielle sur l’IA et le lancement par Bercy d’un appel à projets visant à développer de nouveaux cas d’usages.

Si la volonté de l’Etat d’accélérer son adoption est évidente, qu’en est-il sur le terrain ? Quels regards les dirigeants d’entreprise en France portent-ils sur le potentiel de l’intelligence artificielle ? Où en sont leurs investissements relativement à l’an dernier ? Parviennent-ils à développer des cas d’usage ayant un impact sur leur compétitivité ?

Leurs réponses sont au coeur de l’étude commandée par Elastic, spécialiste des enjeux data des entreprises, à l’institut Vanson Bourne et dont voici les principaux résultats :

I. L’appétence des dirigeants français pour l’IA générative ne se dément pas

Les patrons français investissent dans l’IA générative…

Dans de nombreux secteurs d’activité, l'IA générative a le potentiel pour apporter de nombreux avantages concrets aux entreprises : 6 responsables IT sur 10 en France s'attendent à ce que l’IA générative optimise la productivité et la gestion des ressources (temps de travail des salariés, réduction des coûts). Par ailleurs, 47 % des décideurs interrogés y voient un avantage pour améliorer et fiabiliser la prise de décision, tandis que 39 % des décideurs pensent que l’IA générative permettra d’optimiser l’expérience client.

Un engouement qui se concrétise par des investissements massifs dans la technologie : plus de 9 organisations sur 10 en France (93 %) prévoient d’augmenter leurs investissements dans l’IA générative dès cette année ; 88 % comptent augmenter leurs investissements sur les 3 prochaines années.

… malgré un manque de vision stratégique

Etonnamment, le manque de vision stratégique, que les dirigeants reconnaissent eux-mêmes, ne freine pas cet engouement. En effet, à l’heure actuelle, moins de la moitié des entreprises en France ont déployé ou sont en train de déployer des outils d'IA générative. De plus, 1 entreprise sur 5 n'a pas encore établi de stratégie d'IA générative, ce qui n'empêche pas les salariés d’utiliser la technologie à titre individuel.

En cause notamment, le manque de compétences en interne pour intégrer la technologie (30%).

II. Toutefois, les entreprises se heurtent à des défis persistants qui entravent l’adoption de l’IA générative

Difficultés d’accès aux données…

D’un point de vue technique, les décideurs rencontrent de multiples obstacles qui ralentissent l’industrialisation de l’IA générative au sein de leur entreprise. Plus spécifiquement, les entreprises se heurtent encore à des silos de données dont la taille et la complexité ne cessent de se renforcer. A ce titre, seulement 27 % des décideurs affirment que leur entreprise exploite pleinement le potentiel de toutes leurs données. Un chiffre qui pose question sur leur accessibilité : en effet, 68 % des responsables IT interrogés indiquent que leurs employés ont du mal à accéder aux données qu’ils recherchent, au moment où ils en ont besoin.

… Capacités de recherche limitées…

Au-delà de l’accessibilité des données, les entreprises rencontrent de nouveaux obstacles lorsqu’il s’agit de se doter de capacités de recherche sur les données efficaces. En effet, la quasi-totalité des entreprises en France (93 %) éprouvent des difficultés à effectuer des recherches sur leurs données. Pour 48 % des décideurs, cela se justifie par une incapacité à obtenir des réponses rapidement à partir de leurs données, tandis que 42 % des responsables IT soulignent l'incapacité des organisations à gérer plusieurs sources d'informations.

… Et faibles capacités d’analyse : les trois obstacles majeurs à l’industrialisation de l’IA générative dans les entreprises françaises

Quant à celles qui parviennent à accéder à leurs données, elles reconnaissent manquer de capacités afin de les exploiter et de répondre à des problématiques business (53 %) ou bien pour les maintenir à jour en temps réel (52 %).

Enfin, lorsqu'elles réussissent à s'appuyer sur leurs données, les entreprises éprouvent encore des difficultés afin d'identifier et d'analyser les informations utiles à la prise de décision. Cela est dû à des problèmes liés à la qualité des données (44 %) ou plus largement, leur incapacité à obtenir rapidement des informations pertinentes à partir de leurs données (44 %).

III. Malgré tout, la majorité des dirigeants d’entreprise ont établi un “plan de bataille” pour parvenir à enjamber ses obstacles et améliorer l’efficacité de l’IA générative

Paradoxalement, ces obstacles ne constituent pas des freins insurmontables pour les entreprises qui souhaitent adopter l’IA générative. En effet, 85 % d'entre eux envisageraient d’y recourir, notamment en raison du potentiel de la technologie pour gagner en efficacité, ou encore pour obtenir rapidement des informations exploitables pour la prise de décision grâce à des questions posées en langage naturel à leurs données.

Toutefois, les dirigeants d’entreprise évoquent deux prérequis à l'utilisation de l'IA générative, notamment pour améliorer leurs capacités de recherche. D’une part, pour 52 % des décideurs, il est nécessaire de mettre en place des mesures pour lutter contre le mauvais étiquetage des données, tandis que 46 % d’entre eux évoquent la nécessité de se prémunir contre les hallucinations de l’IA générative.

D’autre part, les décideurs sont conscients que la contextualisation constitue un paramètre essentiel pour utiliser l’IA générative de manière efficace. Pour 33 % des dirigeants d’entreprise, il est même crucial que l’IA générative puisse prendre en compte la singularité et le contexte business de leur entreprise lorsqu’ils font appel à la technologie.

« En 2024, l'IA générative est entrée dans une nouvelle phase de son existence : les investissements s’accélèrent et de nouveaux cas d’usages se concrétisent dans les entreprises », explique Sophie Troistorff, Directrice Générale d’Elastic France. « S’il apparaît évident que les données sont essentielles au fonctionnement de la technologie, c’est bien la capacité à effectuer des recherches en langage naturel qui est le moteur de son efficacité. Par conséquent, les entreprises qui adoptent dès maintenant l'IA générative optimisée pour la recherche - c’est-à-dire une IA sécurisée et capable de prendre en compte le contexte business de l’entreprise - seront en mesure de trouver les réponses qui leur permettront d’accélérer l’innovation et de développer des cas d’usages à haute valeur ajoutée. »

Méthodologie de l’étude

Cette étude commandée par Elastic et réalisée par le spécialiste indépendant des études de marché Vanson Bourne a interrogé 3 200 dirigeants d’entreprise et responsables IT/Data d’entreprises et organismes publics de plus de 1 000 salariés issus de 10 pays : France, Etats-Unis, Royaume-Uni, Allemagne, Espagne, Pays-Bas, Singapour, Inde, Australie, Japon.

Les entretiens ont été réalisés en ligne au mois de janvier 2024 et ont fait l'objet d'un processus de sélection rigoureux à plusieurs niveaux afin de s'assurer que seuls les candidats qui remplissaient les critères de l’étude avaient la possibilité de participer. Sauf indication contraire, les résultats présentés sont basés sur l'ensemble de l'échantillon.