Intelligence artificielle : 6 investissements clés pour 2019
Publié par Ariane Beky le | Mis à jour le
Des talents aux données, PwC met en exergue 6 priorités pour un déploiement efficient de l'intelligence artificielle à l'échelle de l'entreprise.
En France, l'utilisation étendue de l'intelligence artificielle (IA) se heurte à des résistances, rapporte PwC. Aux États-Unis, au delà de l'évaluation de projets pilotes, 20% des 1001 dirigeants interrogés par la société d'audit et de conseil envisagent de déployer l'intelligence artificielle à l'échelle de l'entreprise. (Source : PwC 2019 AI predictions).
Les organisations ont intérêt à se doter d'un avantage compétitif dans ce domaine.
Le cabinet recommande donc aux entreprises d'orienter leurs efforts vers 6 priorités :
1. Structure
Qui fait quoi ?
Pour un quart du panel US ou presque (24%), l'IA est le plus souvent de la responsabilité d'une unité dédiée (centre d'excellence). D'autres (19%) citent le département en charge de l'analyse data et d'autres encore (15%) parlent d'un « grand » responsable de l'IA.
PwC, de son côté, conseille aux entreprises de déterminer des cas d'usage de l'IA au retour sur investissement (ROI) « aisément mesurable ». Et ce pour chaque département concerné. D'autres projets plus ambitieux doivent pouvoir être menés à partir de solutions et blocs d'IA « réutilisables », a ajouté la firme.
2. Talents
56% des organisations s'appuient sur un plan précis pour identifier les compétences et les nouveaux métiers créés par l'IA. Elles sont plus nombreuses encore (60%) à opter pour des actions de formation qui incluent l'IA.
Pour PwC, la diffusion efficace de l'intelligence artificielle dans les entreprises exige un renforcement de la relation entre experts de l'IA et utilisateurs métiers.
3. Éthique
Plus de 6 organisations sur 10 déclarent renforcer la sécurité de l'IA (validation, suivi, vérification.) et créer des modèles plus « facilement interprétables ». En revanche, moins d'une sur deux (47%) teste la résistance des modèles d'IA utilisés face aux biais.
Or, l'enjeu éthique lié à l'utilisation des algorithmes et de l'intelligence artificielle ne devrait pas être négligé. Pour PwC, intégrer « équité, interprétabilité, robustesse et sécurité » dans une gouvernance de l'IA est un gage de « confiance » numérique.
4. Données
Selon la société de conseil, il est nécessaire de prioriser, sélectionner, unifier et intégrer les données qui alimentent l'IA et l'apprentissage automatique (Machine Learning).
Pourtant, seuls 29% des répondants en font une priorité pour 2019.
5. Monétisation
Augmenter les revenus de l'entreprise (48%) et améliorer l'expérience client (46%) sont les principaux objectifs attendus par les organisations qui investissent dans l'IA.
Selon PwC, les entreprises ont donc intérêt à investir dans une IA qui soutienne la création et la commercialisation de produits et services personnalisés, axés sur les données.
6. Convergence
36% des décideurs font de la convergence entre IA et technologies de rupture une priorité.
Pour une société de conseil comme PwC, c'est une aubaine.
Car les opportunités offertes par l'IA se multiplient lorsque la technologie est couplée à d'autres technologies de pointe, y compris le traitement analytique des données, l'internet des objets (IoT), la blockchain, voire l'informatique quantique.
La motivation économique est forte. L'IA pourrait contribuer jusqu'à 15,7 trillions de dollars (soit 15 700 milliards de $) à l'économie mondiale en 2030, selon PwC.
(crédit photo © Jirsak - shutterstock)