Apprendre des précurseurs de l'IA
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Dans l'enquête réalisée pour le Moteur de la numérisation 2020, 68% des représentants d'entreprise dont l'entreprise n'a pas encore mis en place d'initiatives d'IA confirment qu'ils ne savent pas comment aborder l'IA. Ceux que ce problème paralyse et laisse inactifs ratent le coche et une grande opportunité pour leur entreprise.
Les entreprises qui ont déjà des initiatives en matière d'IA montrent l'exemple. Elles abordent le thème de l'IA par le biais de conseillers externes (42 pour cent), s'informent lors de salons (25 pour cent) et concluent des partenariats (24 pour cent). Les start-ups sont également convoitées comme partenaires pour des collaborations ou des échanges (20 pour cent). L'IA n'est toutefois pas un phénomène théorique.
Ainsi, 21% des personnes interrogées font preuve d'énergie et expérimentent l'IA dans leurs propres "projets spéciaux" ou laboratoires d'innovation. Les pionniers de l'IA ont une autre longueur d'avance en ce qui concerne les conditions préalables autour des données dans les entreprises.
Alors que la moyenne des personnes interrogées reconnaît que la réussite de l'IA dépend de la disponibilité, de la qualité et de la traçabilité des données (62%), les entreprises dotées d'une IA estiment que cela est nettement plus élémentaire (99%). Sans données, l'IA n'est tout simplement pas possible.
Malgré l'immense importance des données, la disponibilité (43 %), la qualité (39 %) et les compétences analytiques (37 %) sont encore trop peu développées. Dans de nombreuses entreprises, cela empêche le lancement réussi de projets d'IA.
Les entreprises qui n'ont pas d'initiatives en matière d'IA ont un retard particulièrement important à combler dans ce domaine. Les concepts complets de gestion des données gagnent ainsi également en importance, mais ne sont pas encore mûrs.
Environ une personne sur cinq utilise un concept global de gestion des données (23 %). 16 % des personnes interrogées indiquent qu'elles ne sont pas prêtes à collecter ou à évaluer systématiquement des données pour des raisons juridiques comme le RGPD.
Une bonne nouvelle pour les soi-disant retardataires : il n'est pas encore trop tard pour se pencher sur le thème de l'IA. Ces entreprises devraient commencer par identifier les multiplicateurs internes et externes appropriés et discuter des cas d'utilisation et des projets pilotes. Il est important de ne pas se laisser décourager dans la phase initiale par le fait qu'il manque encore des processus et des responsabilités pour l'utilisation des données. En outre, les entreprises qui s'essaient aux premiers projets d'IA doivent éviter une erreur concrète : l'échec dû à des attentes trop élevées. Il est important de définir des attentes réalistes pour les initiatives d'IA. Source : BearingPoint
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