Le moteur de l'IA bégaie

L'IA est considérée comme un gamechanger pour les entreprises. Mais malgré des feuilles de route IA ambitieuses et des investissements massifs, de nombreuses organisations se heurtent à des obstacles dans la réalisation de leurs initiatives IA. C'est le principal résultat d'une récente enquête mondiale menée par Redpoint pour le compte de Fivetran. Ainsi, près de la moitié des entreprises interrogées (42%) rapportent que plus de 50% de leurs initiatives d'IA ont été retardées, peu performantes ou ont complètement échoué - principalement en raison d'un manque de préparation des données. Même certaines entreprises ayant des stratégies de centralisation clairement définies ne dépassent pas la phase pilote, car les problèmes d'intégration, les goulots d'étranglement au niveau des ressources et les inefficacités opérationnelles freinent les progrès. En bref, l'IA ne peut pas fournir de résultats si les données ne sont pas entièrement centralisées, gérées et prêtes à l'emploi. De nombreuses entreprises ont des plans ambitieux pour utiliser l'IA afin d'améliorer leurs résultats commerciaux.

C'est pourquoi les ambitions de l'IA échouent

Cependant, dans la pratique, ces projets se heurtent souvent à d'importants problèmes de mise en œuvre. Bien que 57% des entreprises déclarent que leur stratégie de centralisation des données est "très efficace", 42% admettent que plus de la moitié de leurs projets d'IA échouent ou ont des résultats inférieurs à la moyenne. L'intégration est un obstacle majeur à la réussite : plus d'un tiers des entreprises la citent comme la principale raison de l'échec des initiatives d'IA. Les conséquences de ces retards sont graves. 68 % des entreprises ayant moins de 50 % de données centralisées font état d'opportunités de revenus perdues en raison de retards ou d'une IA peu performante. Les équipes de données sont prises au piège en mode maintenance

Même parmi les entreprises qui ont centralisé plus de la moitié de leurs données, 67% consacrent plus de 80% de leurs ressources à la maintenance des pipelines de données - et n'ont donc guère de capacités pour faire progresser l'IA. La préparation à l'IA commence par la centralisation des données - mais la mise en œuvre est essentielle. En effet, 59 pour cent des entreprises considèrent les exigences réglementaires comme le plus grand défi en matière de gestion des données pour l'IA. Cela montre que : La centralisation est importante, mais elle ne suffit pas à elle seule. L'un des principaux obstacles à la réussite de l'IA est la complexité de l'intégration. Près des trois quarts des entreprises gèrent ou prévoient de gérer plus de 500 sources de données. Il est donc difficile d'unifier ces données disparates et de les rendre opérationnelles pour l'IA.

La maintenance des pipelines de données entre les sources de données et l'endroit où les données sont utilisées est un autre obstacle majeur. Au lieu de se concentrer sur les innovations en matière d'IA, les équipes chargées des données doivent consacrer la majeure partie de leurs ressources à la gestion et à l'entretien de l'infrastructure : 65 % des entreprises indiquent qu'elles consacrent plus de 40 % de leurs ressources à l'entretien des pipelines de données.

Même la centralisation des données n'est pas suffisante sans automatisation : 67% des entreprises qui ont centralisé plus de la moitié de leurs données consacrent encore plus de 80% de leurs ressources à la maintenance. Comme les exigences de maintenance augmentent, les entreprises ont des difficultés à allouer des capacités à des initiatives d'IA de plus grande valeur.

Quel est le pourcentage de projets d'IA dans votre entreprise qui ont été retardés, n'ont pas répondu aux attentes ou ont échoué en raison de problèmes de préparation des données ?

Manque de préparation des données

Outre les problèmes d'intégration et de maintenance, la mauvaise qualité des données et les faiblesses de la gouvernance des données sapent l'efficacité de l'IA. La conformité réglementaire (59 %) est considérée comme le plus grand défi de la gestion des données pour l'IA. Mais des données obsolètes (52 %) et imprécises (52 %) empêchent également les modèles d'IA de fournir des informations fiables. De plus, l'accès en temps réel aux données est souvent limité (41 %), ce qui empêche l'IA de fournir des résultats en temps réel et pertinents pour l'action.

Bien que chaque entreprise s'efforce d'exploiter tout le potentiel de l'IA, toutes ne sont pas également prêtes à la mettre en œuvre. Cela varie considérablement selon le secteur et la région - et crée un fossé croissant entre les précurseurs de l'IA et les retardataires. Les organisations qui ne parviennent pas à faire de l'IA une réalité opérationnelle auront du mal à traduire les stratégies en impact réel. En revanche, celles qui disposent d'une solide base de données et de capacités de mise en œuvre mettent déjà à l'échelle les transformations pilotées par l'IA. Pour illustrer ces différences, le "AI Readiness Maturity Model" a été développé pour l'étude Fivetran. Il évalue les secteurs et les régions sur la base de quatre critères d'exécution décisifs : l'efficacité de la gestion et de l'intégration des données, la proportion de données prêtes pour l'IA, le taux de réussite ou d'échec des projets d'IA et l'utilisation de ressources pour la maintenance des pipelines de données.

Les chiffres le montrent : La mise en œuvre de l'IA n'est pas seulement un défi spécifique à un secteur, mais aussi à une région. Les organisations des marchés de l'IA moins développés doivent donner la priorité à l'automatisation, à l'intégration moderne des données et à la gouvernance afin de rester compétitives.

Coûts d'une mauvaise mise en œuvre de l'IA

L'IA n'est plus une technologie expérimentale - elle est un moteur essentiel pour l'efficacité, le chiffre d'affaires et la fidélisation de la clientèle. Lorsque les initiatives d'IA échouent, les conséquences vont bien au-delà de l'informatique. La mise à disposition insuffisante de données et les inefficacités de l'IA ont un impact sur la croissance de l'entreprise, les coûts d'exploitation et la satisfaction des clients.

L'IA doit améliorer la prise de décision, optimiser les processus et créer de nouvelles sources de revenus. Sans informations et analyses fiables grâce à l'IA, il est difficile pour les entreprises d'identifier à temps les tendances du marché, d'optimiser les stratégies de prix et de développer des mesures qui favorisent la conversion et la fidélisation des clients : 68% des entreprises disposant de moins de 50% de données centralisées font état d'opportunités de revenus manquées en raison de l'échec ou du retard de projets d'IA.

Les inefficacités de l'IA ne freinent pas seulement l'innovation - elles augmentent également les coûts. Au lieu de rationaliser les processus et d'automatiser les opérations, de nombreuses entreprises dépensent davantage pour l'infrastructure, la maintenance et la correction des modèles d'IA défectueux. De nombreuses entreprises investissent leurs ressources dans l'entretien de l'infrastructure plutôt que dans l'innovation et la croissance stratégique. Ainsi, 38% des entreprises déplorent une augmentation des coûts d'exploitation suite à l'échec de projets d'IA.

Clients insatisfaits

Lorsque l'IA échoue en raison d'une mauvaise qualité des données, de problèmes d'intégration ou de modèles obsolètes, la satisfaction des clients en pâtit également. Les entreprises qui misent sur la personnalisation et l'automatisation pilotées par l'IA - en particulier dans des secteurs tels que le commerce de détail, la finance et la santé - risquent de saper la confiance, de faire chuter les taux de conversion et de nuire à la fidélité à la marque à long terme.

Les initiatives d'IA n'échouent pas par manque de données - elles échouent parce que les entreprises ne peuvent pas préparer, intégrer et rendre opérationnelles ces données de manière efficace. Sans l'infrastructure et les processus adéquats, les projets d'IA s'enlisent et consomment des ressources sans apporter de valeur ajoutée à l'entreprise. Pour libérer tout le potentiel de l'IA, les entreprises doivent abandonner la gestion manuelle des données au profit de l'automatisation. C'est la seule façon pour les équipes de se concentrer sur l'innovation basée sur l'IA plutôt que sur la maintenance de l'infrastructure.

La centralisation des données est un point de départ essentiel pour un déploiement réussi de l'IA - mais ce n'est que le début. Bien que 57% des entreprises considèrent leur stratégie de centralisation comme "très efficace", 42% affirment en même temps que plus de la moitié de leurs projets d'IA échouent ou sont sous-performants. Les données centralisées manuellement peuvent nuire aux performances de l'IA en raison de problèmes de qualité et de structure. Sans données propres et prêtes pour l'IA, les modèles reçoivent des entrées incohérentes. Cela conduit à des prédictions imprécises et à des connaissances peu fiables.

Pour exploiter pleinement le potentiel de l'IA, les entreprises doivent donc aller au-delà de la simple centralisation. La préparation automatisée des données est une étape importante pour garantir que les modèles d'IA soient alimentés par des données propres et structurées. En complément, des outils de validation, de nettoyage et de standardisation contribuent de manière décisive à l'amélioration de la qualité des données avant qu'elles ne soient injectées dans les systèmes d'IA. Enfin, un suivi continu est nécessaire pour s'assurer que les modèles d'IA sont toujours entraînés avec des informations précises et actualisées.

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