Sopra Steria Next, le cabinet de conseil du groupe Sopra Steria, acteur majeur de la Tech en Europe, publie aujourd'hui une étude prospective inédite sur le marché de l'intelligence artificielle. Au-delà de projections chiffrées, l'étude introduit une méthodologie novatrice d'analyse du marché, structurée autour des usages professionnels de l’IA, 4 « archétypes », visant à offrir aux décideurs une lecture stratégique claire de ce secteur en pleine effervescence.
Fabrice Asvazadourian, CEO de Sopra Steria Next, souligne l'importance de cette approche : « Nos quatre archétypes offrent aux dirigeants une boussole stratégique dans l'univers complexe et multiple de l'IA. Cette structuration du marché permet à nos clients d’optimiser leurs investissements, et de s’assurer qu’ils n’ont pas d’angle mort dans leur exploration des différentes potentialités de l’IA. Nous transformons ainsi l'IA d'une préoccupation technologique en un véritable levier de performance business. »
Un marché en pleine expansion
L'étude menée par Sopra Steria Next révèle que le marché mondial de l'IA, estimé à 540 milliards de dollars en 2023 (soit 6% du marché mondial de l’informatique), devrait atteindre 1 270 milliards de dollars d'ici 2028, représentant alors 10% du marché mondial de l’IT. Cette croissance l’IT spectaculaire de 19 % par an sur les 5 prochaines années, 3 fois supérieur à celle de l’ensemble du marché de l’IT, sera portée par des avancées technologiques majeures dans chacun des 4 archétypes d’Intelligence Artificielle :
AI for Machine
L’IA industrielle va permettre de faire fonctionner de plus en plus intelligemment non seulement des machines, mais aussi des usines et chaines logistiques entières. Cette évolution est possible grâce au déploiement de réseaux 5G/6G et à la multiplication des capteurs connectés permettant un saut de performance dans la capture, l’agrégation et le traitement de données. La technologie phare de l’IA industrielle sera sans conteste les jumeaux numériques et leur mise en réseau dans le métavers industriel.
L’IA industrielle devrait croître de 13 % par an pour atteindre 330 milliards de dollars en 2028, soit 26 % du marché mondial de l’IA.
AI for Process
L’Automatisation Intelligente des processus se focalise sur les activités de gestion permettant une nouvelle vague d’automatisation de ces processus. On retrouve cet archétype notamment dans les services financiers et les services publics ainsi que dans les processus des fonctions supports (i.e. RH, finance, conformité, …). Au-delà de l’automatisation de bout-en-bout, les nouveaux outils IA permettent aussi de mieux détecter des anomalies ou fraudes.
Le développement de cet archétype sera porté par la convergence concurrentielle entre les éditeurs de solution d’automatisation (par ex, RPA ou OCR), ceux de solutions de gestion des flux (par ex, BPM ou process mining) et les grands éditeurs d’ERP pour développer des plateformes intégrées d'automatisation intelligente mettant à disposition des entreprises les différentes solutions déjà connectées entre elles. Cet archétype pourrait culminer à 390 milliards de dollars en 2028, soit 31 % du marché de l’IA, grâce à une croissance de 18 % par an sur la période.
AI for Human
L'IA au service des Humains englobe à la fois les générations successives d’outils d’aide à la décision et les différents types d’assistants virtuels (Copilot, HuggingFace, ChatGPT…). Cet archétype se développe particulièrement dans les secteurs de la finance, de la santé, du e-commerce et des médias.
Stimulé par la maturité croissante de l'IA générative et la complémentarité entre IA Prédictive et IA Générative, cet archétype devrait connaître la croissance la plus importante en volume passant de 130 Md$ à 380Md$ sur 5 ans et représenter alors 30 % du marché total de l’IA.
AI for Software
L'IA appliquée au développement informatique comprend l’ensemble des outils d'automatisation du process de développement et d'assistance à la génération de code et bénéficie de l’intérêt grandissant pour les applications low-code/no-code.
Cet archétype de l’IA appliquée au développement informatique devrait plus que tripler en taille pour atteindre 170 milliards de dollars, soit 25% de croissance annuelle. Pour illustrer cette tendance, Sopra Steria Next s’appuie notamment sur l’expérience des plus de 40 000 informaticiens du groupe Sopra Steria qui, pour certains types d’activité et pour certains langages informatiques, constatent une diminution de 10 à 40% du nombre de bugs et au moins 2h économisées par semaine pour les développeurs.
Plus que des chiffres, un outil de pilotage stratégique
Au-delà des projections chiffrées, Sopra Steria Next positionne sa méthodologie comme un véritable outil de pilotage stratégique, grâce à une mise en lumière de stratégies d'investissement dans l’intelligence artificielle différenciées selon les secteurs.
« En combinant ces quatre archétypes, nous offrons à nos clients une vision à 360 degrés qui permet d'aligner les investissements IA sur les priorités business, d'identifier les cas d’usage matures pour être déployés et ceux encore en phase d’exploration, et d'accélérer le déploiement de l’IA à grande échelle », explique Fabrice Asvazadourian.
Ainsi par exemple, les services financiers répartissent leurs investissements en IA de manière équilibrée entre 3 des 4 archétypes (i.e. Process, Human et Software), tandis que l’industrie manufacturière, l’énergie et la défense focalisent la majorité de leurs investissements dans l’IA industrielle, et que le secteur de la santé se concentre de façon équilibrée sur l'IA industrielle et au service des humains. Cette approche sectorielle couvre un large éventail d'industries, allant des services financiers à la santé, en passant par les administrations publiques, la défense et la sécurité, l'aéronautique et l'espace, l'industrie manufacturière, l'énergie, les transports et la logistique, le commerce de détail, ainsi que les télécoms et médias.
Par ailleurs, l’étude indique pour chaque secteur la dizaine de cas d’usage IA prioritaires à mettre en œuvre dès aujourd’hui.
Réussir le passage à l'échelle de l'IA
« Aujourd’hui, seulement 1 algorithme sur 7 atteint la phase de production. Au-delà de se focaliser sur le développement des algorithmes IA pour adresser les cas d’usage prioritaires, le vrai enjeu est d’en réussir l’industrialisation » ajoute Fabrice Asvazadourian.
Pour industrialiser correctement l’IA au sein de leur organisation, Sopra Steria Next recommande aux entreprises de relever simultanément quatre défis :
Concentrer 80% de des efforts sur les cas d’usage déjà à maturité dans leur industrie, en évitant les angles morts et en exploitant la complémentarité entre lA Prédictive et IA Générative ;
Moderniser les plateformes technologiques Data/IA pour gérer en masse des données non structurées, voire synthétiques, et s’équiper des solutions IA pertinentes ;
Intégrer de nouveaux algorithmes d’IA dans les processus industriels de l’IT sans dégrader leurs performances et en garantissant leur traçabilité et évolutivité dans le temps ;
Sécuriser le recrutement et la montée en compétence des talents Tech en IA et créer les conditions de prise en main en confiance de ses nouveaux outils par l’ensemble des collaborateurs et collaboratrices.
Face au défi majeur que représente le déploiement à grande échelle de l'IA pour les entreprises européennes, Sopra Steria Next a développé des offres dédiées, allant de l’acculturation, à la réalisation de POCs, à la modernisation des plateformes technologiques Data/AI et à 4 l’industrialisation avec la mise en place d’AI Factory. Cette approche holistique propose aux entreprises de développer l'IA progressivement, en fonction de leurs besoins et maturités.
Avec cette étude et sa nouvelle méthodologie, Sopra Steria Next ambitionne de fournir aux dirigeants d’entreprise les outils et enseignements nécessaires pour naviguer dans le paysage complexe de l'IA, orienter leurs stratégies d’investissement, et en faire un véritable moteur de croissance et d'innovation pour leurs entreprises.
Fabrice Asvazadourian, CEO de Sopra Steria Next, souligne l'importance de cette approche : « Nos quatre archétypes offrent aux dirigeants une boussole stratégique dans l'univers complexe et multiple de l'IA. Cette structuration du marché permet à nos clients d’optimiser leurs investissements, et de s’assurer qu’ils n’ont pas d’angle mort dans leur exploration des différentes potentialités de l’IA. Nous transformons ainsi l'IA d'une préoccupation technologique en un véritable levier de performance business. »
Un marché en pleine expansion
L'étude menée par Sopra Steria Next révèle que le marché mondial de l'IA, estimé à 540 milliards de dollars en 2023 (soit 6% du marché mondial de l’informatique), devrait atteindre 1 270 milliards de dollars d'ici 2028, représentant alors 10% du marché mondial de l’IT. Cette croissance l’IT spectaculaire de 19 % par an sur les 5 prochaines années, 3 fois supérieur à celle de l’ensemble du marché de l’IT, sera portée par des avancées technologiques majeures dans chacun des 4 archétypes d’Intelligence Artificielle :
AI for Machine
L’IA industrielle va permettre de faire fonctionner de plus en plus intelligemment non seulement des machines, mais aussi des usines et chaines logistiques entières. Cette évolution est possible grâce au déploiement de réseaux 5G/6G et à la multiplication des capteurs connectés permettant un saut de performance dans la capture, l’agrégation et le traitement de données. La technologie phare de l’IA industrielle sera sans conteste les jumeaux numériques et leur mise en réseau dans le métavers industriel.
L’IA industrielle devrait croître de 13 % par an pour atteindre 330 milliards de dollars en 2028, soit 26 % du marché mondial de l’IA.
AI for Process
L’Automatisation Intelligente des processus se focalise sur les activités de gestion permettant une nouvelle vague d’automatisation de ces processus. On retrouve cet archétype notamment dans les services financiers et les services publics ainsi que dans les processus des fonctions supports (i.e. RH, finance, conformité, …). Au-delà de l’automatisation de bout-en-bout, les nouveaux outils IA permettent aussi de mieux détecter des anomalies ou fraudes.
Le développement de cet archétype sera porté par la convergence concurrentielle entre les éditeurs de solution d’automatisation (par ex, RPA ou OCR), ceux de solutions de gestion des flux (par ex, BPM ou process mining) et les grands éditeurs d’ERP pour développer des plateformes intégrées d'automatisation intelligente mettant à disposition des entreprises les différentes solutions déjà connectées entre elles. Cet archétype pourrait culminer à 390 milliards de dollars en 2028, soit 31 % du marché de l’IA, grâce à une croissance de 18 % par an sur la période.
AI for Human
L'IA au service des Humains englobe à la fois les générations successives d’outils d’aide à la décision et les différents types d’assistants virtuels (Copilot, HuggingFace, ChatGPT…). Cet archétype se développe particulièrement dans les secteurs de la finance, de la santé, du e-commerce et des médias.
Stimulé par la maturité croissante de l'IA générative et la complémentarité entre IA Prédictive et IA Générative, cet archétype devrait connaître la croissance la plus importante en volume passant de 130 Md$ à 380Md$ sur 5 ans et représenter alors 30 % du marché total de l’IA.
AI for Software
L'IA appliquée au développement informatique comprend l’ensemble des outils d'automatisation du process de développement et d'assistance à la génération de code et bénéficie de l’intérêt grandissant pour les applications low-code/no-code.
Cet archétype de l’IA appliquée au développement informatique devrait plus que tripler en taille pour atteindre 170 milliards de dollars, soit 25% de croissance annuelle. Pour illustrer cette tendance, Sopra Steria Next s’appuie notamment sur l’expérience des plus de 40 000 informaticiens du groupe Sopra Steria qui, pour certains types d’activité et pour certains langages informatiques, constatent une diminution de 10 à 40% du nombre de bugs et au moins 2h économisées par semaine pour les développeurs.
Plus que des chiffres, un outil de pilotage stratégique
Au-delà des projections chiffrées, Sopra Steria Next positionne sa méthodologie comme un véritable outil de pilotage stratégique, grâce à une mise en lumière de stratégies d'investissement dans l’intelligence artificielle différenciées selon les secteurs.
« En combinant ces quatre archétypes, nous offrons à nos clients une vision à 360 degrés qui permet d'aligner les investissements IA sur les priorités business, d'identifier les cas d’usage matures pour être déployés et ceux encore en phase d’exploration, et d'accélérer le déploiement de l’IA à grande échelle », explique Fabrice Asvazadourian.
Ainsi par exemple, les services financiers répartissent leurs investissements en IA de manière équilibrée entre 3 des 4 archétypes (i.e. Process, Human et Software), tandis que l’industrie manufacturière, l’énergie et la défense focalisent la majorité de leurs investissements dans l’IA industrielle, et que le secteur de la santé se concentre de façon équilibrée sur l'IA industrielle et au service des humains. Cette approche sectorielle couvre un large éventail d'industries, allant des services financiers à la santé, en passant par les administrations publiques, la défense et la sécurité, l'aéronautique et l'espace, l'industrie manufacturière, l'énergie, les transports et la logistique, le commerce de détail, ainsi que les télécoms et médias.
Par ailleurs, l’étude indique pour chaque secteur la dizaine de cas d’usage IA prioritaires à mettre en œuvre dès aujourd’hui.
Réussir le passage à l'échelle de l'IA
« Aujourd’hui, seulement 1 algorithme sur 7 atteint la phase de production. Au-delà de se focaliser sur le développement des algorithmes IA pour adresser les cas d’usage prioritaires, le vrai enjeu est d’en réussir l’industrialisation » ajoute Fabrice Asvazadourian.
Pour industrialiser correctement l’IA au sein de leur organisation, Sopra Steria Next recommande aux entreprises de relever simultanément quatre défis :
Concentrer 80% de des efforts sur les cas d’usage déjà à maturité dans leur industrie, en évitant les angles morts et en exploitant la complémentarité entre lA Prédictive et IA Générative ;
Moderniser les plateformes technologiques Data/IA pour gérer en masse des données non structurées, voire synthétiques, et s’équiper des solutions IA pertinentes ;
Intégrer de nouveaux algorithmes d’IA dans les processus industriels de l’IT sans dégrader leurs performances et en garantissant leur traçabilité et évolutivité dans le temps ;
Sécuriser le recrutement et la montée en compétence des talents Tech en IA et créer les conditions de prise en main en confiance de ses nouveaux outils par l’ensemble des collaborateurs et collaboratrices.
Face au défi majeur que représente le déploiement à grande échelle de l'IA pour les entreprises européennes, Sopra Steria Next a développé des offres dédiées, allant de l’acculturation, à la réalisation de POCs, à la modernisation des plateformes technologiques Data/AI et à 4 l’industrialisation avec la mise en place d’AI Factory. Cette approche holistique propose aux entreprises de développer l'IA progressivement, en fonction de leurs besoins et maturités.
Avec cette étude et sa nouvelle méthodologie, Sopra Steria Next ambitionne de fournir aux dirigeants d’entreprise les outils et enseignements nécessaires pour naviguer dans le paysage complexe de l'IA, orienter leurs stratégies d’investissement, et en faire un véritable moteur de croissance et d'innovation pour leurs entreprises.
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