Alors que l’IA redéfinit les paradigmes d’entreprise, Sopra Steria Next, le cabinet de conseil du groupe Sopra Steria, présente une nouvelle étude qui restructure les approches du marché de l’IA. Anticipant un doublement de la taille du marché mondial d’ici 2028, cette étude propose une méthode innovante basée sur l’usage, plutôt que sur la technologie seule, pour aider les dirigeants à mieux piloter leur stratégie opérationnelle et leurs investissements.

Redéfinition de l’analyse du marché IA

Traditionnellement, l’analyse du marché de l’IA s’est concentrée sur les aspects technologiques. Cependant, Sopra Steria Next, ayant constaté que cette approche n’était pas toujours pertinente pour la prise de décision des dirigeants d’entreprise, leur propose une grille d’analyse innovante, catégorisant l’IA en 4 grands types d’application concrète, ou “archétypes” : AI for Machine, AI for Process, AI for Human et AI for Software.

Fabrice Asvazadourian, PDG de Sopra Steria Next, explique :

“Autrefois considérée comme un sujet technique, délégué à des data scientists, avec l’avènement de l’IA générative, l’IA a fait son entrée fracassante dans les Comités Exécutifs et les Conseils d’Administration”.

Ajoutant :

“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 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’IA.

AI for Machine désigne l’application de l’IA dans les systèmes industriels et les infrastructures, notamment grâce aux jumeaux numériques et au métavers industriel. Cette branche devrait croître de 13 % par an pour atteindre 330 milliards de dollars d’ici 2028.

AI for Process se concentre sur l’automatisation des processus dans des secteurs comme la finance et les services publics. Grâce à l’intégration de technologies d’automatisation intelligente, ce segment devrait générer 390 milliards de dollars, représentant 31 % du marché global de l’IA.

AI for Human, qui regroupe des outils d’aide à la décision et des assistants virtuels, bénéficiera de l’avancée de l’IA générative et prédictive. Ce segment devrait passer de 130 milliards à 380 milliards de dollars en cinq ans, soit une croissance explosive.

Enfin, AI for Software concerne les outils facilitant le développement informatique, avec l’émergence des technologies low-code/no-code. Ce domaine devrait croître de 25 % par an pour atteindre 170 milliards de dollars.

Un outil de pilotage stratégique

L’étude met en lumière des stratégies d’investissement différenciées selon les secteurs, couvrant 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. Elle identifie pour chaque secteur la dizaine de cas d’usage IA prioritaires à mettre en œuvre dès aujourd’hui.

Fabrice Asvazadourian met en avant l’importance de cette approche sectorielle pour les entreprises :

“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.” .

Sopra Steria Next recommande par exemple aux décideurs des services financiers de répartir leurs investissements en IA de manière équilibrée entre 3 des 4 archétypes, (Process, Human et Software) et à l’industrie manufacturière, l’énergie et la défense de focaliser l’essentiel de leurs investissements sur l’IA industrielle. Pour l’industrie pharmaceutique et le monde de la santé, le cabinet recommande un profil équilibré d’investissements entre IA industrielle et IA au service des humains.

Les quatre défis du déploiement de l’IA

Si les perspectives de croissance sont enthousiasmantes, l’industrialisation de l’IA reste un défi de taille pour les entreprises.

Selon Fabrice Asvazadourian:

“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”.

Pour industrialiser correctement l’IA au sein de leur organisation, Sopra Steria Next recommande aux entreprises de relever simultanément quatre défis :

• Concentrer 80% des efforts sur les cas d’usage déjà à maturité dans leur industrie, en évitant les angles morts et en exploitant la complémentarité entre IA 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.

L’étude complète “Navigating the AI Era : State of Today and Prospects of Tomorrow” de SopraStoria NEXT est accessible sur demande ici.

Il a fallu 150 jours à Spotify pour atteindre un million d’utilisateurs, 75 jours à Instagram et seulement cinq jours à ChatGPT. Cette accélération vertigineuse pousse les entreprises à accorder une importance croissante à l’innovation qui est en 2024 plus que jamais au cœur de leurs priorités. Cependant, malgré cette prise de conscience, elles peinent à transformer cette priorité en résultats concrets.

Le récent rapport publié par le Boston Consulting Group (BCG), intitulé Innovation Systems Need a Reboot, révèle en effet un paradoxe préoccupant : bien que 83 % des dirigeants considèrent l’innovation comme une priorité absolue (90 % en France), seules 3 % des entreprises sont aujourd’hui véritablement en position d’innover activement. En 2021 et 2022, elles étaient 20 %, chiffre qui avait chuté à 9 % l’an passé et qui continue donc à décroître, en raison de systèmes d’innovation inefficaces.

Un fossé entre l’ambition et la capacité d’innovation

Cette étude, réalisée auprès de 1 000 dirigeants répartis dans 30 pays et 19 industries, vise à évaluer les capacités d’innovation des entreprises. Parmi les dirigeants interrogés par BCG, moins de la moitié (48 %) estiment que leur organisation fournit des efforts pour lier ses priorités stratégiques et sa capacité d’innovation, et seulement 12 % que les deux avancent de pair.

Selon le rapport, les entreprises qui alignent leurs efforts d’innovation avec leur stratégie globale voient une augmentation de 74 % des revenus provenant de nouveaux produits par rapport à celles dont le lien entre stratégie et innovation est faible, et de 5 points de pourcentage à la moyenne de l’échantillon.

Selon BCG, il est crucial pour les entreprises de réintégrer la stratégie d’entreprise dans leurs efforts d’innovation pour maximiser les résultats et assurer la pertinence et l’efficacité de leurs projets.

Mikaël Le Mouëllic, Directeur associé au BCG, commente :

“Nous observons un manque d’engagement de la part des équipes dirigeantes. Les opportunités d’innovation technique et produit ne sont pas suffisamment analysées au regard des priorités stratégiques. Un certain nombre d’organisations se laissent emporter par des tendances à la mode, sans stratégie claire pour concentrer leurs efforts”.

Les défis majeurs de l’innovation

L’un des principaux obstacles identifiés par les dirigeants est le manque de stratégie claire en matière d’innovation. Bien que ce soit une priorité, 52 % des dirigeants interrogés citent ce manque comme l’un des trois défis principaux de leur organisation (47 % en France). De plus, seulement 30 % des entreprises prévoient une actualisation de leur stratégie d’innovation en 2024, contre 36 % en 2022. Dans un contexte macro-économique et géopolitique tendu, les efforts se concentrent davantage sur l’optimisation des processus liés à l’efficacité et à la rapidité des modèles opérationnels (70 % des entreprises).

Parmi les autres freins, 47 % des dirigeants mentionnent la hausse des coûts du capital (40 % en France) ainsi que les difficultés de recrutement de talents (44 % globalement, 43 % en France). En France, 43 % des dirigeants évoquent également l’absence d’une gouvernance robuste, contre 27 % dans le reste du monde.

La GenAI : un levier sous-exploité

L’intelligence artificielle générative est identifiée comme l’une des principales priorités d’investissement technologique pour 2024 par 89 % des dirigeants interrogés dans une précédente étude du BCG. Pourtant, son adoption à grande échelle reste limitée : une grande majorité des leaders attendent encore qu’elle dépasse le battage médiatique pour se l’approprier ou se contentent d’expérimentations limitées.

Ainsi, bien que 86 % des entreprises expérimentent la GenAI dans leurs projets d’innovation (77 % en France), seulement 8 % l’utilisent à grande échelle (3 % en France).

Mikaël Le Mouëllic conclut :

“L’intelligence artificielle générative présente un potentiel considérable pour transformer les processus d’innovation et permettre le développement de nouveaux produits, services et technologies. Toutefois, la plupart des entreprises n’ont pas encore identifié et mis en œuvre les opportunités les plus intéressantes. Sans boussole stratégique, les départements R&D risquent de s’essouffler et sous-performer”. 

Retrouver le rapport ici.

C’est des bureaux de SCALE AI, à Montréal, en présence d’autres membres du gouvernement dont François-Philippe Champagne, Ministre de l’Innovation, des Sciences et de l’Industrie, et du parrain de l’IA Joshua Bengio que Justin Trudeau, Premier Ministre du Canada, a annoncé cet investissement majeur destiné à consolider la position du Canada en matière d’IA.

Le Canada, premier pays à se doter d’une stratégie nationale en matière d’IA en 2017, a depuis investi plus de 2 milliards de dollars canadiens pour soutenir la recherche et l’innovation en matière d’IA et de numérique, renforçant ainsi sa position sur la scène internationale. Alors que la compétition mondiale s’intensifie, il entend maintenir son avantage concurrentiel, assurer des emplois bien rémunérés ainsi que la sécurité d’emploi aux jeunes Canadiens.

Les 2,4 milliards canadiens alloués permettront d’accélérer la croissance de l’emploi dans le secteur de l’IA qui a augmenté de près d’un tiers en 2023 et compte aujourd’hui 140 000 salariés, de stimuler l’adoption de cette technologie et garantir son déploiement responsable.

Deux milliards vont être consacrés aux capacités informatiques et à l’infrastructure technologique, auxquels auront accès les chercheurs, les start-ups et les scale-ups canadiennes. Des initiatives seront lancées dans ce sens : un Fonds d’accès au calcul de l’IA sera prochainement créé pour offrir un soutien à court terme aux chercheurs et à l’industrie, le gouvernement canadien envisage également une stratégie de calcul souverain en matière d’IA afin de catalyser le développement d’une infrastructure d’IA détenue et située au Canada.

Une enveloppe de 200 millions de dollars aux agences de développement régional leur permettra de soutenir les jeunes entreprises d’IA et leurs technologies disruptives dans des domaines essentiels pour l’économie canadienne, comme l’agriculture, les technologies propres, les soins de santé et la fabrication.

Les PME ne sont pas oubliées, 100 millions seront injectés dans le Programme d’aide à l’IA du PARI CNRC (Programme d’aide à la recherche industrielle du Conseil national de recherches du Canada destiné aux petites et moyennes entreprises). Pour soutenir les travailleurs affectés par l’IA, à l’instar de ceux des industries créatrices par l’essor des IA génératives, 50 millions seront investis dans le Programme de solutions sectorielles pour la main-d’œuvre.

La création d’un Institut canadien de la sécurité de l’IA, doté de 50 millions de dollars est prévue pour favoriser le développement et le déploiement sécuritaires de l’IA. Enfin, pour garantir l’adoption responsable de l’IA par les entreprises canadiennes, 5,1 millions de dollars seront alloués au Commissariat à l’intelligence artificielle et aux données, chargé de renforcer l’application de la Loi sur l’intelligence artificielle et les données.

Microsoft a récemment annoncé le recrutement de Mustafa Suleyman et Karén Simonyan, deux des cofondateurs d’Inflection AI. Le premier occupe le poste de vice-président exécutif et chef de la direction de Microsoft AI, une nouvelle organisation axée sur l’avancement de Copilot et d’autres produits et recherches sur l’IA grand public comme Bing ou Edge. Karén Simonyan, quant à lui, l’y rejoint en tant que scientifique en chef, d’autres membres de l’équipe d’Inflection AI les suivent dans cette nouvelle aventure.

Suite au limogeage de Sam Altman par le Conseil d’administration d’OpenAI, Satya Nadella, le PDG de Microsoft, annonçait avoir embauché Sam Altman, Greg Brockman, ainsi que “d’autres collègues” afin qu’ils créent une nouvelle équipe de recherche sur l’IA chez Microsoft. Malgré ses affirmations comme quoi cela ne changeait rien à son partenariat avec la start-up, la situation était délicate et le fait que Sam Altman réintègre son poste de PDG d’OpenAI a pu le soulager. Finalement, c’est à Mustafa Suleyman qu’incombe la mission de gérer une nouvelle division d’IA.

Inflection AI a annoncé le même jour la nomination de son nouveau PDG, Sean White, cofondateur de Braingels, ancien directeur de recherche chez Mozilla. Elle était passée au rang de licorne suite à un investissement de 1,3 milliard de dollars en juin 2023 dirigé par Microsoft, Bill Gates, Eric Schmidt, NVIDIA et Reid Hoffman.

Ce dernier, co-fondateur du réseau social professionnel LinkedIn, avait lancé Inflection AI l’année précédente avec Mustafa Suleyman, co-fondateur de Deepmind et Karén Simonyan, anciennement chercheur au sein de Deepmind et expert en deep learning. Si ceux-ci  la quittent, Reid Hoffman continue de siéger à son conseil d’administration tout comme à celui de Microsoft.

La nouvelle stratégie d’Inflection AI

La start-up annonce dans son blog qu’il n’y aura pas de changements immédiats pour son chatbot conversationnel Pi, lancé en mai 2023, mais qu’elle allait désormais s’appuyer sur son activité de studio d’IA. Elle va donc se concentrer sur la conception de modèles d’IA générative personnalisés pour des clients commerciaux et son API devrait être bientôt opérationnelle. Inflection 2,5, la dernière version du LLM qui alimente Pi, est désormais hébergé sur Microsoft Azure et le sera prochainement sur d’autres plateformes cloud.

Les changements organisationnels au sein de Microsoft

Alors que certains voyaient dans le partenariat de Mistral AI avec Microsoft un signe de dégradation des relations avec OpenAI, Satya Nadella déclare sur le blog annonçant l’embauche de Mustafa Suleyman et Karén Simonyan, que Microsoft continuera de s’appuyer sur son partenariat avec la start-up, qu’il considère comme le plus stratégique et le plus important :

“Nous continuerons à construire une infrastructure d’IA, y compris des systèmes personnalisés et des travaux sur silicium à l’appui de la feuille de route du modèle de fondation d’OpenAI, ainsi qu’à innover et à créer des produits sur la base de leurs modèles de fondation. Et l’annonce d’aujourd’hui renforce encore notre concept et nos principes de partenariat”.

Il ajoute que Mikhail Parakhin et toute son équipe, y compris Copilot, Bing et Edge, Misha Bilenko et l’équipe de GenAI sont placés sous la houlette de Mustafa Suleyman. Kevin Scott continue d’occuper le poste de directeur technique et vice-président exécutif de l’IA, responsable de la stratégie globale de l’IA, y compris toutes les décisions relatives à l’architecture système, les partenariats et l’orchestration inter-entreprises. Rajesh Jha, pour sa part, conserve son poste de vice-président exécutif des expériences et des appareils  et continue à développer Copilot pour Microsoft 365, en partenariat étroit avec Mustafa Suleyman et son équipe.

ChatGPT a gagné 100 millions d’utilisateurs en seulement trois mois, alors qu’il a fallu 15 ans pour arriver à 100 millions d’utilisateurs pour le mobile et 7 ans pour que 100 millions de personnes surfent sur la toile ! Personne ne peut contester le succès de l’intelligence artificielle.

Bien qu’il y ait de nombreuses conversations passionnantes sur l’importance et le développement de l’IA, sur la flexibilité des modèles ouverts par rapport à la confidentialité des modèles fermés, et sur la façon dont cette technologie progresse très rapidement, trois principes clés se dessinent. Garder ces concepts à l’esprit peut s’avérer utile pour orienter une stratégie d’IA lors de la création de produits et maximiser le retour sur investissement.

Les trois concepts à retenir pour développer sa stratégie d’IA :

1. Développer une approche IA centrée sur le client

Les entreprises doivent voir au-delà des avantages de l’automatisation pour se concentrer sur l’expérience finale. Comprendre les besoins spécifiques de chaque client pour qu’il puisse constater par lui-même la plus-value de l’IA doit être une priorité absolue.

C’est un point clé assimilé depuis des années par certains secteurs, tels que le retail qui utilise l’IA générative pour proposer des recommandations produit personnalisées aux consommateurs, ou encore les plateformes de streaming musical qui déterminent les préférences des utilisateurs pour générer des playlists personnalisées en temps réel. Cela leur permet d’offrir une expérience unique dans leur secteur, et c’est une méthode qui est vouée à se démocratiser car elle applicable à bien d’autres domaines. Dans le secteur des communications unifiées, l’IA peut notamment déterminer les préférences de travail de chaque utilisateur, suggérant ainsi automatiquement les plages horaires optimales pour les réunions et les périodes où il a plutôt besoin de se concentrer sur ses missions sans interruption. Ce type de fonctionnalités contribue à améliorer la productivité individuelle et, à terme, à rendre l’IA bénéfique pour les résultats globaux de l’entreprise.

2. Gagner et surtout maintenir un environnement de confiance

Établir une confiance durable avec ses utilisateurs ne se limite pas à mettre en place des politiques de confidentialité bien rédigées. C’est en faisant preuve de transparence sur la manière dont les données sont traitées et dont les algorithmes participent à la prise de décision qu’une entreprise se positionne comme fiable.

Tout comme les réseaux sociaux proposent déjà des contrôles granulaires sur les préférences de contenu, les utilisateurs de n’importe quel service devraient avoir la possibilité de personnaliser leurs paramètres pour choisir les données qu’ils souhaitent partager. La communication est également primordiale, car ils ont besoin de savoir en quoi l’accès à certaines de leurs données permet non seulement d’offrir le meilleur service possible, mais peut aussi faciliter la découverte de bugs ou de failles de manière proactive, et renforcer la sécurité. Autre facteur rassurant, l’IA peut être utilisée pour chiffrer et sécuriser les données de communication, garantissant ainsi la confidentialité des échanges. Et il ne faut pas oublier de montrer que, peu importe à quel point une technologie est développée, c’est toujours une présence humaine qui l’accompagne et prime sur les décisions finales.

3. Tirer parti de l’adaptabilité de l’IA

Face à une technologie aussi évolutive, l’agilité est un impératif pour les entreprises qui souhaitent rester compétitives. Si elles ont développé leur propre modèle d’IA, elles doivent veiller à l’enrichir continuellement et de manière ciblée. Il peut également être intéressant d’opter pour une approche fédérée, qui réunit plusieurs modèles pour répondre à un éventail de besoins spécifiques.

Prenons l’exemple d’une entreprise qui utilise l’IA pour optimiser sa chaîne d’approvisionnement. En ajustant constamment les prévisions en fonction des données en temps réel, elle peut réagir rapidement aux demandes et à leurs fluctuations, restant compétitive avec un service sur mesure pour ses clients. Dans le secteur des communications unifiées, le constat est le même. L’IA permet d’ajuster automatiquement la qualité du son et de la vidéo en temps réel en fonction de la bande passante disponible, assurant ainsi des communications fluides et adaptées aux conditions du réseau. Elle est également capable de détecter les tendances d’utilisation des différentes fonctionnalités, ajustant ainsi l’interface utilisateur pour une expérience plus intuitive et personnalisée. À terme, cette technologie sera en mesure d’automatiser de nombreux processus dans encore davantage de secteurs et à différentes échelles.

La stratégie IA des entreprises ne peut pas se contenter d’être une simple réponse aux tendances technologiques. Elle doit être une vision intégrée qui place le client au cœur de chaque décision, construit une confiance inébranlable, reste agile dans un monde en mutation constante et saisit les opportunités avant les autres. C’est dans cet équilibre dynamique que l’IA devient véritablement un moteur de succès pour les entreprises innovantes.

Au-delà de l’aspect ludique ou créatif, l’IA générative représente un potentiel énorme pour les entreprises, qui peuvent en tirer des bénéfices en termes de productivité, d’innovation et de compétitivité. Une étude récente du Boston Consulting Group (BCG) et de sa division Tech, BCG X, montre que 90 % des leaders attendent encore qu’elle dépasse le battage médiatique pour se l’approprier ou se contentent d’expérimentations limitées. Pourtant, les entreprises qui ont adopté l’IA générative de manière stratégique et responsable ont déjà un avantage concurrentiel sur le marché.

Le rapport “BCG AI Radar: From Potential to Profit with GenAI” rapporte la vision, les pratiques et les attentes de cadres supérieurs de 50 marchés et 14 secteurs vis-à-vis de l’IA générative.

L’IA et la GenAI, des priorités stratégiques

Selon l’enquête du BCG, 89 % des dirigeants considèrent l’IA et la GenAI parmi leurs trois principales priorités technologiques pour 2024. Si 71 % des personnes interrogées prévoient d’augmenter leurs investissements technologiques en 2024 contre 60 % l’an passé, elles sont encore plus nombreuses (85 %) à envisager d’augmenter leurs dépenses en IA et GenAI cette année.

Interrogés sur leurs attentes, 54 % des dirigeants déclarent que l’IA leur permettra de réaliser des économies en 2024. Parmi ceux-ci, environ la moitié prévoient des économies de coûts supérieures à 10 %, principalement grâce à des gains de productivité dans les opérations, le service à la clientèle et l’informatique.

Hans Vestberg, PDG de Verizon, partage son expérience :

“À chaque étape du parcours de l’IA, nous sommes devenus de plus en plus efficaces. La différence avec GenAI est que le niveau d’efficacité est beaucoup plus élevé. Nous constatons une augmentation substantielle de l’efficacité, plus que dans toutes les autres étapes que nous avons prises au cours des dix dernières années. Au fil du temps, cela aura un impact énorme”.

Des défis à surmonter

Malgré une prévision en hausse des investissements, 66 % des dirigeants se disent ambivalents ou insatisfaits de leurs progrès en matière d’IA et de GenAI. Ils identifient comme défis majeurs :

• la pénurie de talents (62 %) ;
• des priorités d’investissement floues (47 %) ;
• l’absence d’une stratégie pour une IA responsable (42 %).

En effet, seulement 6 % des entreprises ont formé plus de 25 % de leur personnel aux outils GenAI et 45 % des dirigeants déclarent qu’ils n’ont pas encore de directives ou de restrictions sur l’utilisation de l’IA et de la GenAI au travail.

Deux tiers des leaders sondés estiment qu’il faudra au moins deux ans avant que l’IA et la GenAI dépassent le stade du battage médiatique. De plus, 71 % se focalisent sur la mise en œuvre d’expérimentations restreintes et de projets pilotes à petite échelle. Près de 90 % des dirigeants font ainsi partie de l’une de ces deux catégories, adoptant une position d’observateur.

Les caractéristiques des gagnants

Selon l’analyse des experts du BCG, un faible pourcentage d’entreprises se prépare à réussir avec l’IA, tandis que d’autres prennent dangereusement du retard.

Cinq caractéristiques distinguent les gagnants des observateurs : l’investissement dans la productivité et la croissance du chiffre d’affaires, la montée en compétences systématique, la vigilance sur le coût d’utilisation de l’IA, la mise en place de relations stratégiques et la mise en œuvre des principes de l’IA responsable.

Compétences et formation

Les entreprises gagnantes se démarquent en investissant dans la formation de leurs équipes. Selon l’étude DAI 2023 du BCG, les grandes entreprises ont trois fois plus d’employés formés à l’IA que les autres. Ce qui souligne l’importance de la requalification, près de la moitié de la main-d’œuvre des grandes entreprises devant être requalifiée dans la GenAI au cours des trois prochaines années.

Gestion des coûts

Alors que l’accessibilité de GenAI s’élargit, seulement 19 % des dirigeants considèrent actuellement le coût comme leur principale préoccupation lors du choix d’une solution d’IA/GenAI. Cependant, la gestion proactive des coûts d’utilisation est essentielle pour éviter des surprises coûteuses au fur et à mesure que la technologie se répand.

Relations stratégiques et responsabilité de l’IA

Les gagnants établissent des partenariats stratégiques et intègrent les principes de l’IA responsable (RAI). Les dirigeants qui participent à des initiatives RAI réalisent 58 % de bénéfices commerciaux en plus. Seuls 3 % considèrent les partenariats préexistants comme une priorité, tandis que les gagnants construisent activement un écosystème de partenariat avec divers acteurs.

Les recommandations du BCG

L’étude du BCG identifie trois axes de valeur principaux pour les entreprises adoptant l’IA générative, qui permettront non seulement d’augmenter la productivité, d’améliorer l’efficience et l’efficacité, mais aussi de créer un avantage concurrentiel à long terme. Elle recommande de :

• Déployer l’IA générative dans les tâches quotidiennes pour réaliser un potentiel de productivité de 10 à 20 %. L’IA générative peut automatiser ou assister des tâches répétitives, chronophages ou fastidieuses, comme la rédaction de rapports, la génération de code, la création de visuels ou la traduction de langues. Le BCG conseille aux entreprises de sélectionner et tester les outils GenAI, d’offrir une mise à niveau massive des compétences, de déployer des solutions pour soutenir les travailleurs dans leurs tâches quotidiennes et évaluer soigneusement les coûts de déploiement ;
• Remodeler les fonctions critiques pour une amélioration de 30 à 50 % de l’efficacité et de l’efficience. L’IA générative peut transformer en profondeur les processus et les métiers clés de l’entreprise, en apportant de nouvelles capacités, de nouvelles sources de données ou de nouvelles façons de travailler. Pour le BCG, les entreprises doivent réaffecter les budgets et guider une série de projets pilotes capables d’évoluer de manière fiable ;
• Inventer de nouveaux modèles d’affaires GenAI pour construire un avantage concurrentiel à long terme. L’IA générative peut être à l’origine de ruptures stratégiques, en créant de nouveaux produits, services, expériences ou marchés. Le BCG recommande de développer une approche solide centrée sur le client et de tirer parti des données first-party et de la propriété intellectuelle pour créer des interactions que les clients ne trouvent nulle part ailleurs.