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

Découvrez les principales actualités et événements fintech !

Abonnez-vous à la newsletter de FinTech Weekly

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

L’IA en entreprise gagne du terrain, mais des problèmes de mise à l’échelle persistent, selon une nouvelle enquête DataIQ

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, basé sur un sondage mené auprès de professionnels seniors de la donnée et de l’analytique dans différents secteurs, y compris des membres de la liste DataIQ 100.

L’étude décrit comment les outils d’IA sont déployés au sein des entreprises — et où ils continuent de ne pas répondre aux attentes.

Plus de la moitié des organisations interrogées ont déclaré disposer d’au moins 12 applications d’IA en cours d’utilisation, souvent déployées dans des preuves de concept isolées. Pourtant, 28 % indiquent encore n’en utiliser que 3 à 5, ce qui suggère des difficultés pour passer des tests initiaux à une mise en œuvre plus large. Ces chiffres mettent en évidence une trajectoire inégale : les entreprises passent de l’expérimentation à l’intégration de l’IA dans des systèmes opérationnels, mais de manière variable.

Si l’intérêt pour l’intégration de l’IA est en hausse — l’appétit pour une adoption à l’échelle de l’entreprise progresse de 25 % par rapport à 2023 — les investissements dans les éléments fondamentaux restent limités. Un tiers seulement des répondants a déclaré que leurs organisations priorisent la formation ou la gestion du changement pour les outils d’IA, ce qui souligne un décalage potentiel entre l’ambition stratégique et la préparation à la mise en œuvre.

Le rapport reflète également un changement dans la manière dont l’IA générative est utilisée au sein des environnements d’entreprise. L’utilisation dans l’ingénierie des données a plus que doublé au cours de l’année écoulée : 65 % des répondants appliquent désormais l’IA générative pour soutenir des fonctions de données en back-end. En 2023, ce chiffre n’était que de 28 %.

Au-delà des taux de déploiement, le rapport examine aussi le rôle du leadership et de la culture organisationnelle dans la définition des résultats liés à l’IA. Les entreprises disposant de stratégies de données matures semblent mieux placées pour intégrer l’IA de manière plus systématique, tandis que celles qui s’appuient davantage sur une prise de décision fondée sur l’intuition affichent des trajectoires d’adoption plus lentes.

La confiance et la gouvernance continuent également de façonner la vitesse et l’efficacité du déploiement de l’IA. Alors que les organisations font face à l’examen réglementaire et à des préoccupations internes liées au risque, des structures formelles de supervision et de responsabilité sont de plus en plus perçues comme nécessaires pour déployer l’IA de manière responsable à plus grande échelle.

Les résultats suggèrent que si l’IA devient une fonctionnalité standard dans la planification des entreprises, sa capacité à être opérationnalisée reste mitigée. De nombreuses entreprises continuent de subir une déconnexion entre l’ambition et l’exécution — en particulier lorsqu’il s’agit d’habiliter la main-d’œuvre, d’assurer la transparence et d’intégrer l’IA dans des environnements legacy complexes.