Une nouvelle enquête montre que l'adoption de l'IA d'entreprise progresse, mais la mise à l'échelle reste un défi majeur

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L’IA d’entreprise gagne du terrain, mais les problèmes de mise à l’échelle persistent, selon une nouvelle enquête DataIQ

L’IA s’intègre de plus en plus dans les flux de travail des entreprises, mais l’adoption à grande échelle continue de faire face à des obstacles familiers. Telle est la tendance qui ressort d’un nouveau rapport de DataIQ et Blend, qui a interrogé des professionnels seniors en données et analytique dans divers secteurs, y compris les membres de la liste DataIQ 100.

L’étude montre comment les outils d’IA sont déployés dans les entreprises — et où ils continuent de ne pas répondre aux attentes.

Plus de la moitié des organisations interrogées ont déclaré utiliser au moins 12 applications d’IA, souvent déployées dans des preuves de concept isolées. Pourtant, 28 % indiquent n’utiliser que 3 à 5 applications, ce qui suggère des difficultés à passer de la phase de test initiale à une mise en œuvre plus large. Ces chiffres soulignent une trajectoire inégale dans la progression des entreprises, qui évoluent lentement de l’expérimentation à l’intégration de l’IA dans leurs systèmes opérationnels.

Alors que l’intérêt pour l’intégration de l’IA augmente — l’appétit pour une adoption à l’échelle de l’entreprise a augmenté de 25 % par rapport à 2023 — l’investissement dans les éléments fondamentaux reste limité. Seul un tiers des répondants ont indiqué que leur organisation privilégie la formation ou la gestion du changement pour les outils d’IA, ce qui laisse penser à un décalage potentiel entre l’ambition stratégique et la préparation à la mise en œuvre.

Le rapport reflète également un changement dans l’utilisation de l’IA générative en environnement d’entreprise. Son utilisation dans l’ingénierie des données a plus que doublé au cours de l’année écoulée, avec 65 % des répondants appliquant désormais l’IA générative pour soutenir les fonctions de données en back-end. En 2023, ce chiffre n’était que de 28 %.

Au-delà des taux de mise en œuvre, le rapport explore aussi le rôle du leadership et de la culture organisationnelle dans la réussite de l’IA. Les entreprises disposant de stratégies de données matures semblent mieux positionnées pour intégrer l’IA de manière plus systématique, tandis que celles qui se fient davantage à la décision intuitive montrent des trajectoires d’adoption plus lentes.

La confiance et la gouvernance continuent également d’influencer le rythme et l’efficacité du déploiement de l’IA. Alors que les organisations naviguent entre la surveillance réglementaire et les préoccupations internes de risque, la mise en place de structures formelles pour la supervision et la responsabilité est de plus en plus considérée comme nécessaire pour une montée en puissance responsable.

Les résultats suggèrent que, si l’IA devient une caractéristique standard de la planification d’entreprise, la capacité à la rendre opérationnelle reste mitigée. De nombreuses entreprises font encore face à un décalage entre ambition et exécution — notamment en ce qui concerne la formation des employés, la transparence et l’intégration de l’IA dans des environnements hérités complexes.