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 les problèmes d’échelle persistent, selon une nouvelle enquête DataIQ

L’IA s’intègre de plus en plus aux 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 une enquête menée auprès de professionnels seniors des données et de l’analytique dans divers secteurs, y compris des membres de la liste DataIQ 100.

L’étude décrit la manière dont les outils d’IA sont déployés dans les entreprises — et là 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 à passer des tests initiaux à une mise en œuvre plus large. Ces chiffres mettent en évidence une trajectoire inégale : la façon dont les entreprises passent de l’expérimentation à l’intégration de 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 — les investissements dans les éléments fondamentaux restent limités. Seul un tiers des répondants a déclaré que leurs organisations accordaient la priorité à la formation ou à la conduite du changement pour les outils d’IA, ce qui pointe vers un possible décalage entre l’ambition stratégique et la capacité de mise en œuvre.

Le rapport reflète également un changement dans la manière dont l’IA générative est utilisée dans les environnements d’entreprise. L’usage en 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 côté back-end. En 2023, ce chiffre n’était que de 28 %.

Au-delà des taux de mise en œuvre, le rapport examine aussi le rôle du leadership et de la culture organisationnelle dans la définition des résultats de 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 présentent des trajectoires d’adoption plus lentes.

La confiance et la gouvernance continuent également de façonner le rythme et l’efficacité du déploiement de l’IA. Alors que les organisations traversent un examen réglementaire et des préoccupations internes liées aux risques, des structures formelles de supervision et de responsabilité sont de plus en plus considérées comme nécessaires pour déployer l’IA de manière responsable à grande échelle.

Les résultats suggèrent qu’alors que l’IA devient une fonctionnalité standard dans la planification d’entreprise, la capacité à la rendre opérationnelle reste mitigée. De nombreuses entreprises sont encore confrontées à un décalage entre ambition et 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 historiques complexes.