L’IA produit de plus en plus souvent des résultats concrets. Selon une nouvelle étude mondiale de Dun & Bradstreet, menée auprès de 10 000 entreprises dans 32 pays, 60 % des organisations constatent désormais au moins un retour sur investissement mesurable grâce à l’IA. Toutefois, seules 24 % d’entre elles obtiennent des résultats étendus ou solides, tandis que 56 % prévoient d’augmenter leurs investissements dans l’IA.
Ces résultats montrent que l’IA entre dans une nouvelle phase. Les organisations ne se contentent plus d’explorer ses possibilités ; elles cherchent à identifier les usages qui génèrent un véritable rendement. Dans cet article de blog, vous découvrirez ce que révèle l’étude de Dun & Bradstreet sur le rendement de l’IA, pourquoi son déploiement à plus grande échelle nécessite des choix ciblés et quel rôle jouent les données lorsque l’IA s’intègre aux processus d’entreprise.
L’IA passe de l’expérimentation aux processus d’entreprise
Pour de nombreuses organisations, l’IA ne se limite plus à un projet pilote ou à une application utilisée par une seule équipe. L’étude montre que 97 % des organisations ont des initiatives actives en matière d’IA. Par ailleurs, 30 % des projets d’IA passent désormais en production, tandis que 26 % sont déjà opérationnels dans plusieurs processus clés.
Le rôle de l’IA évolue donc. D’abord utilisée pour explorer de nouvelles possibilités, elle trouve aujourd’hui sa place dans des processus où des informations sont traitées au quotidien et où des décisions sont préparées. C’est le cas, par exemple, de l’analyse des tendances clients, de la collecte d’informations sur les fournisseurs ou de l’identification de changements nécessitant une attention particulière.
À ce stade, il ne suffit plus qu’une application fonctionne sur le plan technique. L’IA doit s’intégrer au processus dans lequel les collaborateurs l’utilisent. Un résultat rapide n’a de valeur que si sa signification est claire et si les actions à entreprendre le sont également.
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L’IA ne se déploie pas partout de la même manière
Le rendement que les organisations commencent à tirer de l’IA marque une étape importante. Mais l’écart entre les 60 % qui déclarent obtenir un rendement mesurable et les 24 % qui observent des résultats étendus ou solides montre aussi que le succès ne se généralise pas automatiquement.
Une application qui aide les collaborateurs à traiter des documents plus rapidement peut générer un gain de temps immédiat. En revanche, une application utilisée pour l’acceptation de clients, le suivi des fournisseurs ou l’évaluation des risques répond à d’autres exigences. Dans ces cas, il ne suffit pas que le résultat soit disponible rapidement : il doit aussi être suffisamment pertinent et fiable pour permettre d’agir en conséquence.
Alors que les organisations souhaitent investir davantage dans l’IA, il devient donc essentiel de clarifier, pour chaque application :
- Quel processus elle permet d’améliorer
- Quel résultat apporte réellement de la valeur
- Quelles informations sont nécessaires pour évaluer ce résultat
- À quel moment le contrôle humain reste nécessaire
Cette approche permet d’éviter que l’IA ne soit déployée à plus grande échelle simplement parce qu’une première application a bien fonctionné, sans qu’il soit clairement établi si la même valeur peut être créée dans d’autres processus.
Le passage à l’échelle révèle les limites des données
À mesure que l’IA passe en production, les facteurs qui conditionnent sa réussite apparaissent plus nettement. L’étude de Dun & Bradstreet montre que seules 5 % des organisations estiment que leurs données internes sont entièrement prêtes pour l’IA.
Les organisations mentionnent plusieurs obstacles à une utilisation plus large de l’IA :
- 50% évoquent un accès limité aux données.
- 44% considèrent les risques liés à la confidentialité et à la conformité comme un frein.
- 40% signalent des défis en matière de qualité et d’intégrité des données.
- 38% pointent une intégration insuffisante entre les systèmes.
- 37% mentionnent un manque de professionnels disposant des compétences adéquates en IA.
Par ailleurs, seules 10 % des organisations déclarent avoir pleinement confiance dans leur capacité à identifier et à limiter les risques liés à l’IA.
Ces résultats montrent clairement que la mise à l’échelle de l’IA ne dépend pas uniquement de la technologie elle-même. Lorsque l’IA est utilisée dans des processus liés aux clients, aux fournisseurs et aux relations commerciales, les collaborateurs doivent pouvoir évaluer sur quoi repose un insight, ainsi que l’actualité et l’utilité des informations.
Par exemple, un signal relatif à un client n’a de valeur que s’il est clair de quelle organisation il s’agit. De même, une analyse fournisseur n’est réellement utile que si les relations et changements pertinents sont visibles. Dans ce type de processus, la qualité des données disponibles détermine si l’IA fournit simplement un signal intéressant ou un insight sur lequel les collaborateurs peuvent réellement agir.
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De l’expérimentation de l’IA à la création de valeur durable
Les premiers résultats de l’IA sont désormais visibles. Une nouvelle phase s’ouvre donc pour les organisations : il ne s’agit plus seulement d’explorer ce que l’IA peut faire, mais de déterminer où son utilisation apporte une valeur durable.
Les organisations qui intègrent l’IA à leurs d’entreprise ne doivent donc pas se concentrer uniquement sur la rapidité ou l’efficacité. C’est précisément la combinaison d’un cas d’usage concret, d’un contrôle clair et de données fiables qui détermine si un premier résultat peut conserver sa valeur à long terme.
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