Les entreprises doivent exploiter le potentiel de l'intelligence artificielle (IA) de manière stratégique, en s'assurant que leurs investissements génèrent des retours tangibles. Pour ce faire, elles ont besoin d'analyses de marché adaptées aux besoins décisionnels des dirigeants, et non des data scientists, explique Michael Buttkus, directeur de Sopra Steria Next en Allemagne.
L'étude de Sopra Steria Next, Navigating the AI Era, divise le marché de l'IA en quatre catégories d'applications : IA pour les machines, IA pour les processus, IA pour les humains et IA pour les logiciels. Cette segmentation offre aux entreprises un cadre solide pour orienter efficacement leurs stratégies d'investissement en IA.
L’émergence de deux principaux domaines de croissance de l’IA
L’étude identifie l’IA pour les humains et l’IA pour les processus comme les catégories à la plus forte croissance attendue.
La demande pour l’IA générative, qui soutient les employés dans la gestion des connaissances et la prise de décision, devrait croître de manière exponentielle.Par exemple, Klarna a déployé un assistant basé sur l’IA qui a traité 2,3 millions de conversations en un mois, réduisant les temps de réponse moyens par un facteur de 5,5 et diminuant les demandes répétées de 25 %.
L’automatisation des processus, grâce à des technologies telles que l’Intelligent Process Automation (IPA), devrait également gagner du terrain.
Un grand détaillant mondial a mis en place une plateforme IPA pour automatiser les processus et intégrer des outils basés sur l’IA, comme des chatbots. En deux ans, l'automatisation de plus de 200 processus métier a généré des économies importantes et amélioré sensiblement la satisfaction client. Ces exemples montrent que l’utilisation de l’IA va continuer à se développer puisqu’elle a déjà prouvé sa valeur. Mais ses implications dépassent largement les simples gains d’efficacité : cette technologie redéfinit les modèles économiques dans leur ensemble.
Les priorités d’investissement IA selon les secteurs
Le défi pour les dirigeants d’entreprise réside dans l’adaptation du potentiel de l’IA à leurs modèles économiques respectifs, comme suit :
- Services financiers : Priorisez les investissements dans l’IA pour les processus et l’IA pour les logiciels. La combinaison de l’automatisation et des solutions logicielles peut améliorer l’efficacité, garantir la conformité réglementaire et faciliter le développement de services basés sur l’IA générative.
- Santé : Concentrez-vous sur l’IA pour les humains afin de créer des options de traitement personnalisées et d’améliorer l’expérience des patients.
- Industrie manufacturière : Investissez principalement dans l’IA pour les machines. Les jumeaux numériques et les simulations avancées permettent de réorganiser les chaînes d’approvisionnement.
Par exemple, la plateforme IoT-Finance de Sopra Steria intègre des données machines pour soutenir des modèles de financement innovants tels que des schémas de paiement à l’usage. En répartissant les coûts d’investissement, les entreprises peuvent attirer un éventail plus large d’investisseurs, créant ainsi de nouvelles opportunités d’investissement. Dans un environnement de production fluctuant, le financement basé sur l’usage offre aux entreprises une plus grande flexibilité pour explorer de nouveaux modèles économiques.
Les stratégies d’investissement axées sur la valeur et le déploiement à grande échelle de l’IA
Nous recommandons aux entreprises d’affecter 70 à 80 % de leur budget IA pour les cas d’usage susceptibles d’être déployés à grande échelle sous 18 mois. Les 20 à 30 % restants devraient être réservés à des projets exploratoires et expérimentaux à long terme. Cette démarche garantit des gains immédiats tout en ouvrant la voie à l’innovation.
De nombreuses organisations peinent à passer des projets pilotes IA à des déploiements généralisés.
Votre stratégie IA devrait inclure les cinq éléments suivants :
- Se concentrer sur des cas d’usage éprouvés : Priorisez les projets IA ayant démontré leur succès dans votre secteur pour éviter des erreurs coûteuses et accélérer leur mise en œuvre.
- Moderniser votre architecture de données : Assurez-vous que votre architecture peut traiter efficacement vos données structurées et non structurées.
- Adapter votre paysage IT : Supprimez les solutions cloisonnées qui fragmentent les processus et favorisez l’interopérabilité.
- Attirer les meilleurs talents : Investissez dans le recrutement et la formation d’experts capables de développer et d’appliquer les technologies IA.
- Établir des structures de gouvernance : Évitez la prolifération incontrôlée de l’IA. Des directives claires et une supervision centralisée sont essentielles pour intégrer de manière fluide les modèles d’IA spécifiques.
L’IA comme levier de succès à long terme
Les entreprises qui suivent une stratégie claire en matière d’IA et qui priorisent les cas d’usage évolutifs s’assureront des avantages compétitifs durables. L’ère des preuves de concept à petite échelle est révolue – l’objectif doit désormais être le déploiement à grande échelle des solutions IA. En investissant dans une feuille de route claire, non seulement vous réaliserez des gains à court terme, mais vous renforcerez également votre position sur le marché à long terme.