Selon une étude récente menée par CB Insights auprès de 50 dirigeants d’équipe de stratégie de grandes entreprises, L’IA Générative est considérée comme le pilier central de l’innovation technologique en 2024. Cependant, malgré son potentiel évident, son adoption est encore en phase embryonnaire, freinée par des obstacles tels que la sécurité, la réglementation et la gestion des ressources. Cet article offre un résumé de l’étude et des stratégies adoptées par les entreprises pionnières pour surmonter ces défis.

 

Une priorité technologique majeure

Selon l »enquête de CBInsights, l’IA générative occupe une place centrale dans les priorités technologiques des entreprises. Près de 94 % des répondants considèrent cette technologie comme une priorité significative ou modérée pour les 12 prochains mois, surpassant des domaines essentiels tels que la gestion des données, la cybersécurité et même l’IA non générative.

Elle offre des avantages uniques, comme la création de contenu automatisé, l’optimisation des interactions avec les clients via des assistants virtuels, entre autres. Ces fonctionnalités permettent aux entreprises d’améliorer leur productivité tout en réduisant les coûts opérationnels.

Cependant, cette forte priorisation ne signifie pas que l’IA générative est déjà omniprésente ; bien que 32 % des sociétés aient déployé des solutions d’IA générative, la majorité (54 %) en est encore au stade pilote ou en évaluation. Par comparaison, des technologies matures comme le cloud ou la gestion des données ont un taux de déploiement de plus de deux tiers. Cette lenteur s’explique par la complexité de l’intégration de GenAI dans des environnements existants, en particulier dans les industries hautement régulées.

 

Le déploiement : une adoption progressive, mais stratégique

Le contraste entre l’enthousiasme des entreprises pour l’IA générative et son déploiement limité s’explique par plusieurs facteurs. Les départements qui adoptent activement cette technologie sont principalement ceux du service client (76 % d’adoption ou de test), du marketing et des services IT. Le service client, en particulier, bénéficie d’outils comme les chatbots avancés et les réponses automatisées qui réduisent les délais de traitement et améliorent la satisfaction des clients.

Néanmoins, le taux de déploiement relativement bas dans d’autres départements, comme les ventes ou la gestion de produits, indique que certaines entreprises hésitent encore à généraliser l’usage de l’IA générative. Cela est souvent lié à des obstacles structurels et organisationnels.

 

Les défis à surmonter pour une adoption réussie

Les principaux freins à l’adoption de l’IA générative sont variés, mais significatifs. Parmi eux, les risques liés à la sécurité (46 % des répondants) et à la confidentialité se démarquent. Il est évident que cela freine les déploiements. Cette préoccupation est particulièrement marquée dans les secteurs financiers (78 %) et de la santé (73 %), où les données sensibles sont omniprésentes. Les entreprises craignent que des failles de sécurité ne compromettent la confidentialité des informations, tout en créant des menaces de non-conformité réglementaire. « Toute vulnérabilité potentielle est une source d’inquiétude majeure. Nous avançons donc prudemment, même si cela ralentit notre rythme d’adoption. », de la part d’un cadre dans la finance.

D’autres défis incluent les priorités concurrentes au sein des organisations (42 %) et les incertitudes juridiques (40 %). En effet, le cadre légal entourant l’IA reste flou dans de nombreux pays, ce qui ralentit son adoption à grande échelle.

Ce défi est particulièrement marqué dans les organisations où les ressources technologiques (talents, budgets, puissance de calcul) sont déjà sollicitées pour d’autres projets. Les entreprises doivent donc prioriser les initiatives offrant le meilleur retour sur investissement.

Un dirigeant explique que les actionnaires privilégient les projets à ROI immédiat, créant ainsi une tension entre innovation à long terme et exigences financières à court terme.

Dans les secteurs régulés, les cadres législatifs complexes freinent souvent l’innovation. L’intégration de l’IA générative dans ces environnements entraîne des efforts considérables pour garantir la conformité avec des normes strictes, telles que le RGPD en Europe ou les régulations spécifiques à la santé et à la finance.

Les problèmes de qualité des données (34 %) et les coûts de développement élevés (30 %) ajoutent une couche de complexité supplémentaire. Ces défis soulignent la nécessité pour les entreprises de mettre en place des stratégies robustes d’implémentation, en s’appuyant sur des solutions technologiques éprouvées et des partenariats.

 

Focalisation initiale sur les départements client et l’automatisation des processus internes

Le service client (38 %) et le marketing (30 %), sont les premiers départements à bénéficier de l’IA générative : ils offrent des cas d’usage concrets et mesurables. Ces. Par exemple :

  • Service client: Optimisation des temps de réponse et satisfaction grâce à des solutions basées sur l’analyse prédictive. Une entreprise financière utilise GenAI pour identifier les clients nécessitant des solutions de crédit spécifiques.
  • Marketing: Génération de contenu personnalisé, optimisation des campagnes publicitaires et amélioration de la fidélisation client.

 

Les fonctions internes comme les opérations (42 % d’activité pilote) et la finance (36 %) deviennent des cibles majeures pour l’IA générative.

  • Conformité: Automatisation des contrôles réglementaires pour réduire le temps et les coûts liés à la génération de rapports.
  • Finance: Traitement automatisé des factures, évaluation des risques et gestion documentaire.

 

Construire ou externaliser : un choix stratégique crucial

L’une des questions les plus importantes pour les entreprises concerne la manière de mettre en œuvre l’IA générative. Les données montrent qu’environ 85 % des organisations préfèrent externaliser cette compétence en optant pour des solutions prêtes à l’emploi, plutôt que de développer leurs propres outils.

Cette tendance à l’externalisation s’explique par plusieurs facteurs. D’abord, les solutions proposées par des fournisseurs spécialisés offrent une maturité technologique et une expertise difficilement reproductible en interne. Ensuite, les entreprises peuvent ainsi réduire les coûts initiaux et accélérer le délai de mise en œuvre. Cependant, ce choix pose également la question de la dépendance à ces fournisseurs et des implications en matière de contrôle des données.

 

Les priorités futures : entre maturité et innovation

Si l’IA générative attire une attention particulière, d’autres priorités technologiques continuent de mobiliser les entreprises. La gestion des données et la cybersécurité, par exemple, enregistrent des taux de déploiement plus élevés (74 % et 68 % respectivement). Ces domaines soutiennent l’infrastructure nécessaire pour que l’IA générative puisse être pleinement exploitée.

Dans ce contexte, l’IA générative ne doit pas être perçue comme une technologie isolée. Elle s’inscrit dans un écosystème technologique plus large, où la qualité des données, la sécurité, et l’intégration avec d’autres solutions jouent un rôle essentiel.