Les entreprises américaines ont accéléré leur adoption de l'intelligence artificielle générative au cours des deux dernières années, mais les résultats réels varient considérablement d'une entreprise à l'autre.

Selon plusieurs enquêtes récentes auprès de cadres dirigeants, de nombreuses entreprises éprouvent des difficultés à transformer les coûts d'investissement en IA en résultats commerciaux concrets.

En revanche, certaines entreprises obtiennent des résultats visibles en adoptant l'IA autour de tâches professionnelles clairement définies et en mettant en place des indicateurs de performance permettant de mesurer le retour sur investissement.

▲ L'adoption de l'IA s'étend rapidement… Plus de la moitié des entreprises investissent plus d'un million de dollars par an

Selon l'International Business Times (IBT) du 26 courant, Writer, une entreprise d'IA générative, a mené une enquête en partenariat avec Workplace Intelligence, un organisme de recherche indépendant, auprès de 1 200 employés non techniques utilisant l'IA au travail et de 1 200 cadres supérieurs (niveau C).

Selon les résultats de l'enquête, 59 % des entreprises interrogées investissent plus d'un million de dollars par an dans l'IA. L'utilisation de l'IA s'étend également rapidement.

97 % des cadres interrogés ont déclaré avoir adopté des agents d'IA au cours de l'année écoulée, et 52 % des employés les utilisaient déjà dans leur travail. De plus, 94 % des cadres supérieurs et 70 % des employés utilisent les outils d'IA pendant au moins 30 minutes par jour, et 64 % des cadres les utilise pendant au moins deux heures par jour.

▲ Malgré l'augmentation de l'utilisation de l'IA, les résultats des investissements sont en deçà des attentes

Bien que l'utilisation de l'IA augmente rapidement, elle ne se traduit pas par les résultats commerciaux attendus par les entreprises.

75 % des cadres supérieurs ont évalué leur stratégie d'IA comme étant « davantage du spectacle que des orientations opérationnelles concrètes ». 48 % des cadres se sont déclarés déçus par les résultats de l'adoption de l'IA, et 39 % des entreprises n'avaient même pas élaboré de stratégie formelle pour monétiser leurs investissements en IA.

En réalité, seulement 29 % des entreprises ont déclaré obtenir des résultats d'investissement significatifs grâce à l'IA générative.

▲ Les effets secondaires tels que les incidents de sécurité et la résistance des employés sont également graves

L'enquête a également révélé diverses conséquences négatives de l'expansion de l'IA.

67 % des cadres ont répondu qu'il y avait une probabilité que des fuites de données ou des incidents de sécurité se soient déjà produits en raison de l'utilisation d'outils d'IA non approuvés. 35 % des employés ont déclaré avoir entré des informations confidentielles de l'entreprise dans des services d'IA publics.

De plus, 55 % des répondants ont qualifié l'environnement d'utilisation de l'IA de leur entreprise d'« état chaotique incontrôlé ». 36 % des entreprises n'avaient pas mis en place de système formel pour gérer et superviser les agents d'IA, et 35 % n'avaient pas non plus de système de réponse permettant d'arrêter immédiatement les agents d'IA défaillants.

L'adoption de l'IA crée également de l'insécurité au sein des organisations. 73 % des PDG ont déclaré connaître du stress ou de l'anxiété liés à l'IA, et 64 % ont exprimé des craintes de perdre leur poste en cas d'échec de la transformation par l'IA.

69 % des entreprises planifiaient des réductions d'effectifs à l'aide de l'IA, mais seulement 39 % avaient mis au point une stratégie pour créer de nouveaux revenus par l'IA. 29 % des employés, en particulier 44 % de la génération Z, ont déclaré avoir intentionnellement entravé la stratégie d'IA de leur entreprise.

▲ L'évaluation basée sur les « résultats de l'adoption » amplifie les effets secondaires

Les résultats de cette enquête suggèrent que de nombreuses entreprises ont évalué l'adoption de l'IA elle-même comme un résultat sous la pression des investisseurs, des conseils d'administration et de l'expansion générale de l'IA dans l'industrie.

En réalité, certaines entreprises ont utilisé des indicateurs clés de performance (KPI) tels que le nombre de licences d'IA délivrées ou la quantité d'utilisation de l'IA par les employés. Cependant, cette approche a entraîné des conséquences imprévues telles qu'une augmentation de l'utilisation d'outils d'IA non approuvés, des incidents de sécurité et la résistance des employés.

▲ Le marché de l'IA d'entreprise continue de croître… Les demandes se concentrent sur les solutions pratiques

Il existe cependant une analyse selon laquelle l'adoption de l'IA par les entreprises ne ralentit pas.

Selon une enquête du capital-risque Andreessen Horowitz (a16z), 29 % des entreprises du Fortune 500 et 19 % des 2000 plus grandes entreprises mondiales sont devenues des clients payants de grandes startups d'IA.

Ce résultat a été interprété comme montrant que les entreprises concentrent leurs investissements sur les logiciels d'IA commerciaux applicables aux opérations réelles plutôt que sur de simples projets pilotes.

▲ Les points communs des entreprises qui réussissent : « tâches claires » et « objectifs mesurables »

Après avoir analysé les données de revenus des startups d'IA, a16z a conclu que l'adoption réussie de l'IA en entreprise tend à se concentrer sur des tâches et des industries spécifiques où la mesure des résultats est facile.

Le domaine d'application le plus typique était le codage logiciel, suivi du service à la clientèle et des services de recherche d'entreprise. Par secteur, les secteurs de l'informatique (TI), du droit et de la santé se sont avérés être les plus actifs dans l'adoption de l'IA.

Ces tâches ont en commun d'être principalement basées sur le texte, hautement répétitives et facilement vérifiables, ce qui les rend appropriées pour mesurer l'efficacité de l'utilisation de l'IA.

▲ Une approche progresssive plutôt qu'une transformation à l'échelle de l'entreprise augmente le retour sur investissement

Selon les résultats de l'enquête, les entreprises qui ont adopté l'IA avec succès ont choisi une stratégie consistant à lancer des projets autour de processus professionnels clairement définis plutôt que de poursuivre une transformation à l'échelle de l'entreprise dès le départ, tout en construisant des indicateurs de mesure des résultats.

En revanche, de nombreux cas rapportent que les entreprises qui ont poursuivi la transformation de l'IA à l'échelle de l'organisation avant d'établir la gouvernance de l'IA, la portée du travail et les critères de succès ont obtenu un faible retour sur investissement et une plus grande confusion opérationnelle.

▲ Face aux limites de l'adoption « pour la forme » dans un contexte d'investissements croissants en IA

À mesure que les investissements en IA continuent d'augmenter, on prévoit que le coût de la « stratégie d'IA pour la forme », qui se contente de souligner le fait que l'IA a été adoptée, augmentera progressivement.

Les experts analysent que les entreprises qui se sont empressées d'adopter l'IA sans d'abord identifier les domaines où l'IA peut réellement créer de la valeur commerciale mesurable seront confrontées à la nécessité de répondre à la question fondamentale qu'elles ont évitée dès le début de la révolution de l'IA : « Où l'IA peut-elle réellement générer un retour sur investissement ? »