{"id":152570,"date":"2025-07-17T09:35:58","date_gmt":"2025-07-17T07:35:58","guid":{"rendered":"http:\/\/e3mag.com\/?p=152570"},"modified":"2025-07-25T09:26:07","modified_gmt":"2025-07-25T07:26:07","slug":"le-moteur-ki-begaie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/e3mag.com\/fr\/der-ki-motor-stottert\/","title":{"rendered":"Le moteur de l'IA b\u00e9gaie"},"content":{"rendered":"

L'IA est consid\u00e9r\u00e9e comme un gamechanger pour les entreprises. Mais malgr\u00e9 des feuilles de route IA ambitieuses et des investissements massifs, de nombreuses organisations se heurtent \u00e0 des obstacles dans la r\u00e9alisation de leurs initiatives IA. C'est le principal r\u00e9sultat d'une r\u00e9cente enqu\u00eate mondiale men\u00e9e par Redpoint pour le compte de Fivetran. Ainsi, pr\u00e8s de la moiti\u00e9 des entreprises interrog\u00e9es (42%) rapportent que plus de 50% de leurs initiatives d'IA ont \u00e9t\u00e9 retard\u00e9es, peu performantes ou ont compl\u00e8tement \u00e9chou\u00e9 - principalement en raison d'un manque de pr\u00e9paration des donn\u00e9es. M\u00eame certaines entreprises ayant des strat\u00e9gies de centralisation clairement d\u00e9finies ne d\u00e9passent pas la phase pilote, car les probl\u00e8mes d'int\u00e9gration, les goulots d'\u00e9tranglement au niveau des ressources et les inefficacit\u00e9s op\u00e9rationnelles freinent les progr\u00e8s. En bref, l'IA ne peut pas fournir de r\u00e9sultats si les donn\u00e9es ne sont pas enti\u00e8rement centralis\u00e9es, g\u00e9r\u00e9es et pr\u00eates \u00e0 l'emploi. De nombreuses entreprises ont des plans ambitieux pour utiliser l'IA afin d'am\u00e9liorer leurs r\u00e9sultats commerciaux.<\/p>\n\n\n\n

C'est pourquoi les ambitions de l'IA \u00e9chouent<\/h2>\n\n\n\n

Cependant, dans la pratique, ces projets se heurtent souvent \u00e0 d'importants probl\u00e8mes de mise en \u0153uvre. Bien que 57% des entreprises d\u00e9clarent que leur strat\u00e9gie de centralisation des donn\u00e9es est \"tr\u00e8s efficace\", 42% admettent que plus de la moiti\u00e9 de leurs projets d'IA \u00e9chouent ou ont des r\u00e9sultats inf\u00e9rieurs \u00e0 la moyenne. L'int\u00e9gration est un obstacle majeur \u00e0 la r\u00e9ussite : plus d'un tiers des entreprises la citent comme la principale raison de l'\u00e9chec des initiatives d'IA. Les cons\u00e9quences de ces retards sont graves. 68 % des entreprises ayant moins de 50 % de donn\u00e9es centralis\u00e9es font \u00e9tat d'opportunit\u00e9s de revenus perdues en raison de retards ou d'une IA peu performante. Les \u00e9quipes de donn\u00e9es sont prises au pi\u00e8ge en mode maintenance <\/p>\n\n\n\n

M\u00eame parmi les entreprises qui ont centralis\u00e9 plus de la moiti\u00e9 de leurs donn\u00e9es, 67% consacrent plus de 80% de leurs ressources \u00e0 la maintenance des pipelines de donn\u00e9es - et n'ont donc gu\u00e8re de capacit\u00e9s pour faire progresser l'IA. La pr\u00e9paration \u00e0 l'IA commence par la centralisation des donn\u00e9es - mais la mise en \u0153uvre est essentielle. En effet, 59 pour cent des entreprises consid\u00e8rent les exigences r\u00e9glementaires comme le plus grand d\u00e9fi en mati\u00e8re de gestion des donn\u00e9es pour l'IA. Cela montre que : La centralisation est importante, mais elle ne suffit pas \u00e0 elle seule. L'un des principaux obstacles \u00e0 la r\u00e9ussite de l'IA est la complexit\u00e9 de l'int\u00e9gration. Pr\u00e8s des trois quarts des entreprises g\u00e8rent ou pr\u00e9voient de g\u00e9rer plus de 500 sources de donn\u00e9es. Il est donc difficile d'unifier ces donn\u00e9es disparates et de les rendre op\u00e9rationnelles pour l'IA.<\/p>\n\n\n\n

La maintenance des pipelines de donn\u00e9es entre les sources de donn\u00e9es et l'endroit o\u00f9 les donn\u00e9es sont utilis\u00e9es est un autre obstacle majeur. Au lieu de se concentrer sur les innovations en mati\u00e8re d'IA, les \u00e9quipes charg\u00e9es des donn\u00e9es doivent consacrer la majeure partie de leurs ressources \u00e0 la gestion et \u00e0 l'entretien de l'infrastructure : 65 % des entreprises indiquent qu'elles consacrent plus de 40 % de leurs ressources \u00e0 l'entretien des pipelines de donn\u00e9es. <\/p>\n\n\n\n

M\u00eame la centralisation des donn\u00e9es n'est pas suffisante sans automatisation : 67% des entreprises qui ont centralis\u00e9 plus de la moiti\u00e9 de leurs donn\u00e9es consacrent encore plus de 80% de leurs ressources \u00e0 la maintenance. Comme les exigences de maintenance augmentent, les entreprises ont des difficult\u00e9s \u00e0 allouer des capacit\u00e9s \u00e0 des initiatives d'IA de plus grande valeur.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Quel est le pourcentage de projets d'IA dans votre entreprise qui ont \u00e9t\u00e9 retard\u00e9s, n'ont pas r\u00e9pondu aux attentes ou ont \u00e9chou\u00e9 en raison de probl\u00e8mes de pr\u00e9paration des donn\u00e9es ?<\/em><\/p>\n\n\n\n

Manque de pr\u00e9paration des donn\u00e9es<\/h2>\n\n\n\n

Outre les probl\u00e8mes d'int\u00e9gration et de maintenance, la mauvaise qualit\u00e9 des donn\u00e9es et les faiblesses de la gouvernance des donn\u00e9es sapent l'efficacit\u00e9 de l'IA. La conformit\u00e9 r\u00e9glementaire (59 %) est consid\u00e9r\u00e9e comme le plus grand d\u00e9fi de la gestion des donn\u00e9es pour l'IA. Mais des donn\u00e9es obsol\u00e8tes (52 %) et impr\u00e9cises (52 %) emp\u00eachent \u00e9galement les mod\u00e8les d'IA de fournir des informations fiables. De plus, l'acc\u00e8s en temps r\u00e9el aux donn\u00e9es est souvent limit\u00e9 (41 %), ce qui emp\u00eache l'IA de fournir des r\u00e9sultats en temps r\u00e9el et pertinents pour l'action.<\/p>\n\n\n\n

Bien que chaque entreprise s'efforce d'exploiter tout le potentiel de l'IA, toutes ne sont pas \u00e9galement pr\u00eates \u00e0 la mettre en \u0153uvre. Cela varie consid\u00e9rablement selon le secteur et la r\u00e9gion - et cr\u00e9e un foss\u00e9 croissant entre les pr\u00e9curseurs de l'IA et les retardataires. Les organisations qui ne parviennent pas \u00e0 faire de l'IA une r\u00e9alit\u00e9 op\u00e9rationnelle auront du mal \u00e0 traduire les strat\u00e9gies en impact r\u00e9el. En revanche, celles qui disposent d'une solide base de donn\u00e9es et de capacit\u00e9s de mise en \u0153uvre mettent d\u00e9j\u00e0 \u00e0 l'\u00e9chelle les transformations pilot\u00e9es par l'IA. Pour illustrer ces diff\u00e9rences, le \"AI Readiness Maturity Model\" a \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9 pour l'\u00e9tude Fivetran. Il \u00e9value les secteurs et les r\u00e9gions sur la base de quatre crit\u00e8res d'ex\u00e9cution d\u00e9cisifs : l'efficacit\u00e9 de la gestion et de l'int\u00e9gration des donn\u00e9es, la proportion de donn\u00e9es pr\u00eates pour l'IA, le taux de r\u00e9ussite ou d'\u00e9chec des projets d'IA et l'utilisation de ressources pour la maintenance des pipelines de donn\u00e9es. <\/p>\n\n\n\n

Les chiffres le montrent : La mise en \u0153uvre de l'IA n'est pas seulement un d\u00e9fi sp\u00e9cifique \u00e0 un secteur, mais aussi \u00e0 une r\u00e9gion. Les organisations des march\u00e9s de l'IA moins d\u00e9velopp\u00e9s doivent donner la priorit\u00e9 \u00e0 l'automatisation, \u00e0 l'int\u00e9gration moderne des donn\u00e9es et \u00e0 la gouvernance afin de rester comp\u00e9titives.<\/p>\n\n\n\n

Co\u00fbts d'une mauvaise mise en \u0153uvre de l'IA<\/h2>\n\n\n\n

L'IA n'est plus une technologie exp\u00e9rimentale - elle est un moteur essentiel pour l'efficacit\u00e9, le chiffre d'affaires et la fid\u00e9lisation de la client\u00e8le. Lorsque les initiatives d'IA \u00e9chouent, les cons\u00e9quences vont bien au-del\u00e0 de l'informatique. La mise \u00e0 disposition insuffisante de donn\u00e9es et les inefficacit\u00e9s de l'IA ont un impact sur la croissance de l'entreprise, les co\u00fbts d'exploitation et la satisfaction des clients.<\/p>\n\n\n\n

L'IA doit am\u00e9liorer la prise de d\u00e9cision, optimiser les processus et cr\u00e9er de nouvelles sources de revenus. Sans informations et analyses fiables gr\u00e2ce \u00e0 l'IA, il est difficile pour les entreprises d'identifier \u00e0 temps les tendances du march\u00e9, d'optimiser les strat\u00e9gies de prix et de d\u00e9velopper des mesures qui favorisent la conversion et la fid\u00e9lisation des clients : 68% des entreprises disposant de moins de 50% de donn\u00e9es centralis\u00e9es font \u00e9tat d'opportunit\u00e9s de revenus manqu\u00e9es en raison de l'\u00e9chec ou du retard de projets d'IA. <\/p>\n\n\n\n

Les inefficacit\u00e9s de l'IA ne freinent pas seulement l'innovation - elles augmentent \u00e9galement les co\u00fbts. Au lieu de rationaliser les processus et d'automatiser les op\u00e9rations, de nombreuses entreprises d\u00e9pensent davantage pour l'infrastructure, la maintenance et la correction des mod\u00e8les d'IA d\u00e9fectueux. De nombreuses entreprises investissent leurs ressources dans l'entretien de l'infrastructure plut\u00f4t que dans l'innovation et la croissance strat\u00e9gique. Ainsi, 38% des entreprises d\u00e9plorent une augmentation des co\u00fbts d'exploitation suite \u00e0 l'\u00e9chec de projets d'IA.<\/p>\n\n\n\n

Clients insatisfaits<\/h2>\n\n\n\n

Lorsque l'IA \u00e9choue en raison d'une mauvaise qualit\u00e9 des donn\u00e9es, de probl\u00e8mes d'int\u00e9gration ou de mod\u00e8les obsol\u00e8tes, la satisfaction des clients en p\u00e2tit \u00e9galement. Les entreprises qui misent sur la personnalisation et l'automatisation pilot\u00e9es par l'IA - en particulier dans des secteurs tels que le commerce de d\u00e9tail, la finance et la sant\u00e9 - risquent de saper la confiance, de faire chuter les taux de conversion et de nuire \u00e0 la fid\u00e9lit\u00e9 \u00e0 la marque \u00e0 long terme. <\/p>\n\n\n\n

Les initiatives d'IA n'\u00e9chouent pas par manque de donn\u00e9es - elles \u00e9chouent parce que les entreprises ne peuvent pas pr\u00e9parer, int\u00e9grer et rendre op\u00e9rationnelles ces donn\u00e9es de mani\u00e8re efficace. Sans l'infrastructure et les processus ad\u00e9quats, les projets d'IA s'enlisent et consomment des ressources sans apporter de valeur ajout\u00e9e \u00e0 l'entreprise. Pour lib\u00e9rer tout le potentiel de l'IA, les entreprises doivent abandonner la gestion manuelle des donn\u00e9es au profit de l'automatisation. C'est la seule fa\u00e7on pour les \u00e9quipes de se concentrer sur l'innovation bas\u00e9e sur l'IA plut\u00f4t que sur la maintenance de l'infrastructure. <\/p>\n\n\n\n

La centralisation des donn\u00e9es est un point de d\u00e9part essentiel pour un d\u00e9ploiement r\u00e9ussi de l'IA - mais ce n'est que le d\u00e9but. Bien que 57% des entreprises consid\u00e8rent leur strat\u00e9gie de centralisation comme \"tr\u00e8s efficace\", 42% affirment en m\u00eame temps que plus de la moiti\u00e9 de leurs projets d'IA \u00e9chouent ou sont sous-performants. Les donn\u00e9es centralis\u00e9es manuellement peuvent nuire aux performances de l'IA en raison de probl\u00e8mes de qualit\u00e9 et de structure. Sans donn\u00e9es propres et pr\u00eates pour l'IA, les mod\u00e8les re\u00e7oivent des entr\u00e9es incoh\u00e9rentes. Cela conduit \u00e0 des pr\u00e9dictions impr\u00e9cises et \u00e0 des connaissances peu fiables. <\/p>\n\n\n\n

Pour exploiter pleinement le potentiel de l'IA, les entreprises doivent donc aller au-del\u00e0 de la simple centralisation. La pr\u00e9paration automatis\u00e9e des donn\u00e9es est une \u00e9tape importante pour garantir que les mod\u00e8les d'IA soient aliment\u00e9s par des donn\u00e9es propres et structur\u00e9es. En compl\u00e9ment, des outils de validation, de nettoyage et de standardisation contribuent de mani\u00e8re d\u00e9cisive \u00e0 l'am\u00e9lioration de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es avant qu'elles ne soient inject\u00e9es dans les syst\u00e8mes d'IA. Enfin, un suivi continu est n\u00e9cessaire pour s'assurer que les mod\u00e8les d'IA sont toujours entra\u00een\u00e9s avec des informations pr\u00e9cises et actualis\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n


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Les entreprises du monde entier ont investi des milliards dans leur infrastructure de donn\u00e9es -
\nmais la mise en \u0153uvre r\u00e9ussie de l'IA reste un chemin sem\u00e9 d'emb\u00fbches.<\/p>","protected":false},"author":2706,"featured_media":152581,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"pmpro_default_level":"","footnotes":""},"categories":[2,12999,44209],"tags":[],"coauthors":[42073],"class_list":["post-152570","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-sap-nachrichten","category-kuenstliche-intelligenz","category-mag-25-07","pmpro-has-access"],"acf":[],"featured_image_urls_v2":{"full":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/KI.jpg",1000,450,false],"thumbnail":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/KI-150x150.jpg",150,150,true],"medium":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/KI-400x180.jpg",400,180,true],"medium_large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/KI-768x346.jpg",768,346,true],"large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/KI.jpg",1000,450,false],"image-100":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/KI-100x45.jpg",100,45,true],"image-480":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/KI-480x216.jpg",480,216,true],"image-640":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/KI-640x288.jpg",640,288,true],"image-720":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/KI-720x324.jpg",720,324,true],"image-960":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/KI-960x432.jpg",960,432,true],"image-1168":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/KI.jpg",1000,450,false],"image-1440":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/KI.jpg",1000,450,false],"image-1920":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/KI.jpg",1000,450,false],"1536x1536":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/KI.jpg",1000,450,false],"2048x2048":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/KI.jpg",1000,450,false],"trp-custom-language-flag":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/KI-18x8.jpg",18,8,true],"bricks_large_16x9":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/KI.jpg",1000,450,false],"bricks_large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/KI.jpg",1000,450,false],"bricks_large_square":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/KI.jpg",1000,450,false],"bricks_medium":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/KI-600x270.jpg",600,270,true],"bricks_medium_square":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/KI-600x450.jpg",600,450,true],"profile_24":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/KI-24x24.jpg",24,24,true],"profile_48":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/KI-48x48.jpg",48,48,true],"profile_96":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/KI-96x96.jpg",96,96,true],"profile_150":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/KI-150x150.jpg",150,150,true],"profile_300":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/KI-300x300.jpg",300,300,true]},"post_excerpt_stackable_v2":"

Weltweit haben Unternehmen Milliarden in ihre Dateninfrastruktur investiert \u2013
\ndennoch bleibt die erfolgreiche Implementierung von KI ein holpriger Weg.<\/p>\n","category_list_v2":"Community Nachrichten<\/a>, K\u00fcnstliche Intelligenz<\/a>, MAG 25-07<\/a>","author_info_v2":{"name":"Tobias Knieper, Fivetran","url":"https:\/\/e3mag.com\/fr\/author\/tobias-knieper\/"},"comments_num_v2":"0 commentaire","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/e3mag.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/152570","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/e3mag.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/e3mag.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2706"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=152570"}],"version-history":[{"count":14,"href":"https:\/\/e3mag.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/152570\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":152764,"href":"https:\/\/e3mag.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/152570\/revisions\/152764"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/152581"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/e3mag.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=152570"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=152570"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=152570"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/coauthors?post=152570"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}