Une enquête menée par Fivetran et le cabinet de recherche indépendant Vanson Bourne souligne l’importance de l’IA/ML (intelligence artificielle/machine learning) dans l’élaboration de modèles de prise de décision autonome.
Le grand public a pris conscience de la réalité et de la puissance de l’intelligence artificielle (IA) avec l’avènement de ChatGPT le 30 novembre 2022. Depuis, pas un jour ne passe sans qu’une information ne soit consacrée aux impacts de l’IA. Si les pessimistes s’inquiètent des risques de cette technologie dont les usages peuvent être détournés, les optimistes, eux, y voient de nouvelles opportunités de business, un relais de croissance pour les entreprises. C’est le cas par exemple des 550 cadres qui ont répondu à l’enquête en ligne “Fivetran + Vanson Bourne report: AI in 2024” aux États-Unis, au Royaume-Uni, en Irlande, en France et en Allemagne. Selon les résultats de cette enquête, neuf entreprises sur dix utilisent des méthodologies d’IA/ML (intelligence artificielle/machine learning) pour élaborer des modèles de prise de décision autonome. Autre signe de l’optimiste des entreprises (de 500 employés ou plus) quant à l’adoption de cette technologie, la quasi-totalité d’entre elles (97 % en moyenne) investiront dans l’IA générative au cours des deux prochaines années.
Est-on face à une révolution ? Notre rapport à la gestion des entreprises est-il en train de changer ? L’investigation de Fivetran et Vanson Bourne nous montre que l’essor de l’IA est significatif, offrant à la fois des opportunités et des défis dans sa mise en œuvre. D’après le rapport de cette enquête, 81 % des entreprises mondiales font confiance à leurs résultats en matière d’IA/ML (intelligence artificielle/machine learning) bien qu’elles admettent des inefficacités fondamentales au niveau des données. Les entreprises, dont le chiffre d’affaires annuel mondial moyen est de 5,6 milliards de dollars américain, indiquent perdre en moyenne 406 millions de dollars américain par an en raison de modèles d’IA peu performants. Des pertes consécutives à des modèles d’IA élaborés à partir de données inexactes ou de mauvaise qualité, ce qui peut se traduire par des décisions commerciales mal éclairées.
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