Alors que le big data et l’intelligence artificielle alimentent toutes les discussions, comment les décideurs appréhendent-ils ces notions ? Et surtout, comment les intègrent-ils dans le pilotage de leur entreprise, tant au niveau de l’organisation que du business ? Ces questions sont au cœur de l’étude "Du big data à l’intelligence artificielle : le défi des entreprises françaises"*, réalisée par PwC et L’Usine Digitale.
1 - Les données restent sous-exploitées
Premier enseignement de cette étude, les entreprises sont, dans l’ensemble, plus promptes à collecter les données (selon 51 % des personnes interrogées) qu’à les analyser (36 %) et les exploiter (33 %). Logiquement, les data analysts et les data protection officers traitent davantage les données que les autres professionnels de la data (35 %). Et on les trouve surtout dans les entreprises de 2 500 salariés et plus. Ainsi, 46 % d’entre elles ont des data analysts dans leur effectif, contre 24 % des entreprises de 499 salariés ou moins. Les entreprises collectent des données pour optimiser leur efficacité opérationnelle (57 %) et leur connaissance et expérience client (51 %). Celles de 2 500 salariés et plus se démarquent, en collectant des données pour améliorer la gestion des risques et de la conformité (45 %) et en détectant des fraudes (31 %). Une exploitation, là encore, liée à leur taille.
2 - Le recours à l’IA est corrélé au chiffre d’affaires
Comment l’intelligence artificielle est-elle mise à profit pour traiter ces données ? Dans trois cas sur cinq, son recours est envisagé ou réel (en cours de pilote pour 14 % des répondants et en réflexion pour 28 % d’entre eux). Une fois encore, ce sont les entreprises de 2 500 salariés et plus qui sont les plus avancées dans ce domaine : 30 % l’exploitent. Et près de la moitié des entreprises réalisant un chiffre d’affaires de plus de 500 millions d’euros a déjà recours ou prévoit de recourir à l’intelligence artificielle, signe que le déploiement de ce type de projet est aussi corrélé à leur situation économique.
De manière générale, l’intelligence artificielle est pilotée par la direction R & D et innovation dans un cas sur deux, mais également par les directions des systèmes d’information (49 %) et du digital (43 %). Côté technologie, les analyses statistiques prédictives arrivent en tête des concepts les plus fréquents (61 %), suivies des apprentissages statistiques-machine learning (59 %) et des analyses statistiques descriptives (52 %). Concrètement, les technologies de business intelligence (61 %) et de langage et statistique (54 %) sont les plus utilisées par les professionnels qui développent l’intelligence artificielle. En revanche, la robotique (15 %) et la régression (22 %) sont moins utilisées.
En moyenne, les personnes interrogées citent quatre domaines d’application. Sans surprise, ce sont dans les entreprises de 2 500 salariés et plus qu’il y a davantage de domaines d’application, notamment la maintenance prédictive (55 %) et les agents virtuels (52 %). La connaissance client et les analyses et prédictions par algorithme d’apprentissage automatique figurent en tête des domaines d’applications cités.
Une fois adoptées, les solutions d’intelligence artificielle sont plutôt approuvées. Près de deux répondants sur trois se disent satisfaits du déploiement de l’intelligence artificielle dans leur entreprise. Ils en soulignent notamment l’utilité (23 %), l’efficacité et la facilité d’utilisation (10 %). Un bémol, toutefois : les outils existants peuvent se révéler complexes à utiliser (19 %).
3 - Le recours aux ressources internes est privilégié
Sur le plan de l’organisation, 95 % des personnes interrogées impliquent davantage leurs ressources internes pour mener des projets liés à l’intelligence artificielle. Elles sont 85 % à faire appel à la sous-traitance ou à la cotraitance et 73 % à nouer des partenariats avec des start-up, en privilégiant, pour près de la moitié, un accompagnement par le biais d’un incubateur. Par ailleurs, deux tiers des répondants jugent que la taille de leur entreprise est adaptée au déploiement de l’intelligence artificielle. Cela vaut surtout pour les entreprises réalisant entre 100 et 500 millions d’euros de chiffre d’affaires (85 %), et plus de 500 millions d’euros de chiffre d’affaires (84 %). Le facteur humain est considéré comme le principal frein au développement de l’intelligence artificielle, suivi par le manque de connaissance (56 %) et le défaut de formation (49 %). Cependant, la moitié des sondés exploite moins de 25 % de la donnée collectée et analysée…
L’impact du déploiement de l’intelligence artificielle demeure encore mal évalué : seul un répondant sur cinq déclare avoir mis en place des indicateurs de suivi de performance. Bref, si les entreprises françaises ont bien compris la valeur de l’intelligence artificielle, elles doivent progresser pour faire davantage parler les données et en tirer profit.
* Étude réalisée en ligne du 21 août au 19 septembre 2018 auprès de 240 décideurs, dont 95 issus d’entreprises de 1 à 499 salariés, 50 d’entreprises de 500 à 2 499 salariés et
95 d’entreprises de 2 500 salariés ou plus.
Source : L'Usine Nouvelle