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Perspectives

L’état de l’IA générative dans les entreprises

C’est maintenant que l’avenir se décide: Perspectives à la fine pointe de l’adoption de l’IA générative

Les rapports de recherche The State of Generative AI in the Enterprise: Now Decides Next (en anglais) de l’Institut d’IA de Deloitte portent sur les façons dont les mesures prises aujourd’hui pourraient orienter l’adoption de l’IA générative et son incidence.

Pour aider les leaders du milieu des affaires, des technologies et du secteur public à suivre le rythme rapide des changements et de l’adoption de l’IA générative au sein des entreprises, Deloitte produit une série de sondages éclairs trimestriels. Le premier volet de ce sondage a été mené auprès de plus 2 800 personnes, y compris des administrateurs et des hauts dirigeants dans 6 secteurs et 16 pays, dont 175 dirigeants canadiens.

Article 1 : Cinq constatations tirées de notre rapport du premier trimestre

  1. L’enthousiasme à l’égard de l’IA générative reste élevé, mais les efforts actuels sont davantage axés sur l’efficacité, la productivité et la réduction des coûts que sur l’innovation et la croissance.Plus des trois quarts des répondants (79 %) s’attendent à ce que l’IA générative entraîne une transformation profonde de leur organisation dans moins de trois ans. Pourtant, la majorité d’entre eux se concentrent principalement sur les avantages tactiques de l’IA générative. Un total de 56 % ciblent actuellement des mesures d’amélioration de l’efficacité et de la productivité, et 35 % ciblent des mesures de réduction des coûts. Seulement 29 % des répondants ciblent l’innovation et la croissance, ce qui reflète les tendances historiques liées à l’adoption de nouvelles technologies.
  2. La gestion des talents, des risques et de la gouvernance, dans un contexte de l’IA générative, cause beaucoup d’incertitude.Seulement 22 % des leaders croient que leur organisation est en bonne ou très bonne posture pour faire face aux enjeux liés aux talents que soulève l’adoption de l’IA générative, et la vaste majorité des leaders (72 %) s’attendent à ce que l’IA générative entraîne la modification de leur stratégie relative aux talents au cours des deux prochaines années. Pourtant, de nombreuses organisations ne se concentrent pas sur le perfectionnement et la requalification – seulement 47 % des répondants estiment avoir renseigné de manière appropriée leurs employés sur les capacités, les avantages et la valeur de l’IA générative. En outre, seulement un quart des leaders estiment que leur organisation est bien ou très bien préparée à faire face aux enjeux de gouvernance et de gestion des risques connexes à l’adoption de l’IA générative.
  3. Les leaders craignent que l’IA générative accentue les inégalités économiques et considèrent utile de resserrer la réglementation et la collaboration à l’échelle mondiale. ;Plus de la moitié des répondants s’inquiètent que l’utilisation généralisée de l’IA générative entraîne une centralisation du pouvoir économique mondial (52 %) et creuse les inégalités économiques (51 %). La majorité des répondants affirment que, pour ne pas en arriver là, nous devons renforcer la réglementation (78 %) et la collaboration (72 %) à l’échelle mondiale afin de favoriser l’adoption responsable de l’IA générative à grande échelle.
  4. Les organisations qui déclarent avoir une expertise très poussée dans le domaine de l’IA générative ont tendance à la voir d’un meilleur œil, mais elles déclarent également subir beaucoup de pression et se sentir menacées.Les leaders de ces organisations déclarent que leurs employés ont un intérêt accru pour l’IA générative, que leur organisation est mieux préparée sur le plan technique et qu’elle se transforme continuellement dans ce domaine; cependant, ils déclarent subir une pression accrue pour adopter l’IA générative et ils perçoivent cette dernière surtout comme une menace à leurs activités et leur modèle d’exploitation.
  5. La majorité des organisations utilisent principalement des solutions d’IA générative commerciales.La majorité des organisations utilisent des solutions commerciales (c’est-à-dire, des applications/grands modèles de langage offerts au grand public, des applications d’amélioration de la productivité et des plateformes d’entreprise intégrant l’IA générative); les organisations qui utilisent des solutions spécialisées et différenciées (par exemple, des applications propres à un secteur et des grands modèles de langage privés) sont relativement rares.

Article 2 : Quatre constatations tirées de notre rapport du deuxième trimestre

Création de valeur

  • Le pourcentage d’organisations qui atteignent déjà les avantages attendus de l’IA générative dans une « grande » ou une « très grande » mesure est de 18 % à 36 %, selon le type d’avantages visé.
  • Les dirigeants qui déclarent posséder un niveau d’expertise en IA générative « élevé » ou « très élevé » dans leurs organisations intensifient son utilisation de manière beaucoup plus déterminée et concrétisent bien plus les avantages souhaités que les autres organisations.
  • Les organisations prévoient essentiellement réinvestir les économies découlant de l’IA générative dans l’innovation (45 %) et l’amélioration des activités (43 %), en tenant compte de l’équation de valeur des deux côtés.

Expansion

  • Les leaders considèrent qu’une expansion est essentielle pour créer de la valeur, ce qui viendra accroître l’incidence de l’IA générative sur leur entreprise et le nombre d’utilisateurs. L’étape de l’expansion est celle où les avantages potentiels de l’IA générative sont convertis en valeur réelle. C’est néanmoins aussi à cette étape que des préoccupations potentielles peuvent devenir des obstacles réels à la réussite.
  • Les sujets de préoccupation les plus courants sont la sécurité et la qualité des données, l’explicabilité des résultats de l’IA générative et la méfiance ou le manque de familiarité des travailleurs envers les outils d’IA générative.
  • L’accès de la main-d’œuvre aux outils et applications approuvés d’IA générative demeure relativement faible, car près de la moitié des organisations sondées (46 %) offrent un accès approuvé à l’IA générative à une petite partie de leur main-d’œuvre (20 % ou moins). Cependant, la plupart des travailleurs disposant d’une connexion à internet auront accès aux outils publics d’IA générative et pourraient les utiliser sans consentement.

Bâtir la confiance

  • Le manque de confiance demeure un obstacle majeur à l’adoption et au déploiement à grande échelle de l’IA générative. Nous avons observé deux aspects clés de la confiance : un) la confiance dans la qualité et la fiabilité des résultats de l’IA générative et deux) la confiance des travailleurs envers le fait que l’IA générative facilitera leur travail sans les remplacer.
  • Les problèmes de confiance n’empêchent pas les organisations d’adopter rapidement l’IA générative pour des expériences et des validations de principe. D’ailleurs, 60 % de dirigeants estiment qu’ils parviennent à équilibrer efficacement la mise en œuvre rapide et la gestion des risques. La confiance risque toutefois de devenir un problème plus important, à mesure que les organisations passeront à un déploiement à grande échelle. Bon nombre d’entre elles consacrent actuellement beaucoup de temps et d’efforts à la mise en place de mesures de protection entourant l’IA générative.
  • Les dirigeants qui déclarent posséder un niveau d’expertise en IA générative « élevé » ou « très élevé » dans leurs organisations reconnaissent l’importance d’instaurer la confiance dans de nombreux aspects de l’IA générative comme la qualité des intrants et des extrants, la transparence et l’empathie envers les travailleurs, et prennent davantage de mesures pour l’accroître que les autres organisations.

Évolution de la main-d’œuvre

  • La plupart des dirigeants (75 %) s’attendent à ce que l’IA générative ait des répercussions sur les stratégies de gestion des talents dans leurs organisations d’ici deux ans; 32 % déclarent posséder un niveau d’expertise en IA générative « très élevé » et font déjà des changements.
  • La refonte des processus (48 %) et le besoin de perfectionnement des compétences ou la requalification (47 %) figurent parmi les répercussions sur les stratégies de gestion des talents les plus attendues.
  • L’IA générative devrait accroître la valeur de certaines compétences axées sur la technologie, comme l’analyse des données, ainsi que les compétences axées sur l’humain incluant la pensée critique, la créativité et la flexibilité, tout en dévalorisant d’autres compétences.
  • À court terme, plus de dirigeants s’attendent à ce que l’IA générative augmente leur effectif (39 %) qu’à ce qu’elle les diminue (22 %) dans leurs organisations, peut-être en raison d’un besoin accru de compétences et de connaissances d’IA générative et de données.

Article 3 : Principales constatations tirées de notre rapport du troisième trimestre

L’année 2024 a marqué un tournant dans les relations qu’entretiennent les entreprises canadiennes avec l’IA générative (IAg). À mesure que les investissements bondissent et que les attentes augmentent, l’IAg est soumise à des pressions de plus en plus fortes pour transformer son potentiel en résultats mesurables et éprouvés.

Notre dernier rapport révèle comment les organisations travaillent ensemble pour combler l’écart entre l’innovation et l’exécution. Comment utilisent-elles la collaboration autour de l’IAg pour accroître la productivité, établir la confiance et saisir la valeur réelle? Les organisations canadiennes doivent s’adapter rapidement, qu’il s’agisse de resserrer la gouvernance ou de stimuler la prise de décisions fondées sur les données, afin de s’assurer qu’elles mènent la prochaine vague d’innovation.


Principales constatations tirées du rapport mondial du troisième trimestre:

Tirer parti du succès initial

  • Une proportion de 42 % des répondants ont indiqué que l’efficience, la productivité et la réduction des coûts étaient les gains les plus importants réalisés grâce à l’IAg.
  • Toutefois, 58 % d’entre eux ont affirmé avoir tiré parti d’une gamme plus diversifiée d’avantages importants, comme l’innovation accrue, l’amélioration des produits et des services ou le renforcement des relations avec la clientèle.
  • Les répondants ont indiqué que l’intégration de l’IAg dans les fonctions et les processus d’affaires essentiels est la meilleure façon de maximiser la valeur de leurs initiatives d’IA.

Volonté de progresser

  • Les deux tiers des organisations accroissent leurs investissements dans l’IAg après avoir constaté des résultats importants très tôt dans le processus.
  • Cependant, près de 70 % ont indiqué que seule une petite partie de leurs expériences relatives à l’IA a été mise en production complète, ce qui met en évidence une capacité à progresser stagnante.

Modernisation des données

  • 75 % des organisations ont investi dans la gestion du cycle de vie des données pour soutenir leurs stratégies d’IAg, en mettant l’accent sur la sécurité des données (54 %) et la qualité (48 %).
  • Les répondants ont indiqué dans une proportion de 55 % qu’ils évitaient certains cas d’utilisation de l’IA en raison de préoccupations comme l’utilisation de données confidentielles et la gestion des mesures de confidentialité et de sécurité. Ces défis liés aux données limitent les possibilités d’expansion des initiatives d’IA.

Atténuation des risques

  • Seulement 23 % des organisations se sentent très préparées à gérer les risques et les défis liés à la gouvernance posés par l’IAg.
    • Les risques, la réglementation (comme la Loi sur l’IA de l’Union européenne, en vigueur depuis le 1er août) et les questions de gouvernance sont trois des quatre plus grands défis qui empêchent les organisations de mettre au point et de déployer des outils d’IAg.
  • La moitié des organisations sondées effectuent des prévisions ou des évaluations réglementaires pour composer avec l’incertitude réglementaire.

Maintenir l’élan

  • Plus de 40 % des répondants trouvent difficile de définir et de mesurer l’incidence de leurs initiatives d’IAg.
  • Moins de 50 % ont indiqué qu’ils utilisaient des indicateurs clés de performance pour mesurer le rendement de l’IAg, et de nombreuses mesures standards de réussite ne sont pas appliquées actuellement.

Une perspective canadienne pour étendre les solutions d’IA générative

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