Une nouvelle enquête montre que l'adoption de l'IA d'entreprise progresse, mais la montée en puissance reste un défi clé

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Lu par des dirigeants de JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna et plus encore

L’IA d’entreprise gagne du terrain, mais des problèmes d’industrialisation persistent : une nouvelle enquête DataIQ le révèle

L’IA s’intègre de plus en plus dans les processus de travail des entreprises, mais l’adoption à grande échelle continue de se heurter à des obstacles familiers. C’est le tableau qui ressort d’un nouveau rapport de DataIQ et Blend, qui a interrogé des professionnels seniors de la data et de l’analytique dans divers secteurs, y compris des membres de la liste DataIQ 100.

L’étude montre comment des 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 indiqué utiliser au moins 12 applications d’IA, souvent déployées dans des preuves de concept isolées. Pourtant, 28% déclarent n’utiliser que 3–5 applications, ce qui suggère des difficultés à passer des tests initiaux à une mise en œuvre plus large. Ces chiffres mettent en évidence une trajectoire inégale : la manière dont les entreprises dépassent l’expérimentation pour intégrer l’IA dans des systèmes opérationnels.

Si l’intérêt pour l’intégration de l’IA augmente — l’appétit pour une adoption à l’échelle de l’entreprise est en hausse de 25% par rapport à 2023 — l’investissement dans les éléments fondamentaux reste limité. Seul un tiers des répondants a déclaré que leurs organisations accordent la priorité à la formation ou à la conduite du changement pour les outils d’IA, ce qui pointe vers un décalage potentiel entre l’ambition stratégique et la préparation à la mise en œuvre.

Le rapport reflète aussi un changement dans la manière dont l’IA générative est utilisée au sein des environnements d’entreprise. L’usage dans l’ingénierie des données a plus que doublé au cours de l’année passée : 65% des répondants déclarent désormais appliquer l’IA générative pour soutenir des fonctions de données en back-end. En 2023, ce chiffre se situait à seulement 28%.

Au-delà des taux de mise en œuvre, le rapport examine également le rôle du leadership et de la culture organisationnelle dans la définition des résultats de l’IA. Les entreprises dotées de stratégies data mûres semblent mieux placées pour intégrer l’IA de manière plus systématique, tandis que celles qui s’appuient davantage sur la prise de décision fondée sur l’intuition affichent des trajectoires d’adoption plus lentes.

La confiance et la gouvernance continuent aussi de façonner le rythme et l’efficacité du déploiement de l’IA. Alors que les organisations gèrent le contrôle réglementaire et les préoccupations internes liées au risque, des structures formelles de supervision et de responsabilité sont de plus en plus considérées comme nécessaires pour déployer l’IA de manière responsable à l’échelle.

Les résultats suggèrent que si l’IA devient une fonctionnalité standard de la planification en entreprise, la capacité à la rendre opérationnelle reste mitigée. De nombreuses entreprises rencontrent encore un décalage entre ambition et exécution — en particulier pour permettre à la main-d’œuvre de l’utiliser, garantir la transparence et intégrer l’IA dans des environnements patrimoniaux complexes.