IA générative : 97 % des entreprises luttent pour démontrer son impact sur la performance économique

Le paysage commercial est en pleine transformation, avec l’intelligence artificielle générative prenant une place prépondérante au sein des stratégies d’innovation. Malgré un enthousiasme général pour ces technologies, 97 % des entreprises éprouvent des difficultés à prouver l’impact économique réel de l’IA générative sur leur performance. Ce paradoxe entre l’augmentation des investissements et la difficulté à justifier leur valeur est au cœur des préoccupations des dirigeants. Les organisations, telles que Dassault Systèmes, Capgemini, et BNP Paribas, se lancent dans cette vague d’innovation, espérant que l’IA améliorera leur efficacité et leur expérience client. Cependant, cette quête d’amélioration ne se fait pas sans défis, révélant la nécessité d’établir des bases solides pour optimiser le retour sur investissement.

Les défis de la démonstration de la valeur de l’IA générative

Dans un monde de plus en plus digitalisé, les entreprises se tournent vers l’IA générative dans l’espoir d’optimiser leurs opérations et de stimuler la créativité. Cependant, un constat s’impose : bien que la technologie semble prometteuse, prouver son impact économique s’avère complexe. Les études montrent que 97 % des responsables data peinent à établir des métriques solides qui démontrent le retour sur investissement (ROI) de leurs projets d’IA. Divers facteurs entravent cette démarche.

Un écart entre attentes et réalité

Le rapport CDO Insights 2025, réalisé par Informatica, met en lumière un fort décalage entre les attentes des dirigeants et les capacités réelles des technologies actuelles. En effet, 92 % des responsables data estiment que le comité exécutif attend des résultats plus rapidement que ce que la technologie peut offrir. Cette pression induit souvent une multiplication des projets pilotes, sans rectifier les erreurs antérieures ni établir des indicateurs de succès clairs.

Au lieu de bénéficier d’une vision à long terme, les entreprises, dont Thales et Renault, se voient parfois amenées à abandonner des projets prometteurs faute de résultats immédiats. Elles doivent réévaluer leurs objectifs et s’assurer que chaque initiative d’IA est soutenue par des données fiables et des objectifs mesurables.

Les freins techniques et organisationnels

Les obstacles techniques s’avèrent tout aussi significatifs. Deux tiers des entreprises témoignent d’une incapacité à faire passer leurs projets pilotes en production, avec un manque de qualité des données et une préparation insuffisante qui figurent parmi les principaux freins. Le manque de compétences en data science et en IA représente également un défi majeur. Cette situation se répercute sur la réussite des initiatives, poussant des entreprises telles qu’Orange Business et L’Oréal à investir dans la formation de leurs équipes.

La gestion des données est donc devenue une priorité. Pour 86 % des organisations, l’amélioration du data management est essentielle pour renforcer la fiabilité des projets d’intelligence artificielle. Les entreprises doivent également faire face à un environnement réglementaire en évolution, qui peut ralentir leur capacité à innover.

Investir pour produire des résultats tangibles dans l’IA

Pour surmonter ces défis, les entreprises révisent leurs stratégies d’investissement. La clé réside dans la compréhension du rôle des données et dans la recherche d’une efficacité améliorée. Les organisations prévoient d’augmenter considérablement leurs dépenses en gestion des données au cours des prochaines années, mettant l’accent sur une gouvernance solide et la protection des informations. Cela est particulièrement vrai pour des acteurs comme Carrefour et SNCF, qui utilisent l’IA pour affiner leur efficacité opérationnelle.

La nécessité de la formation

Un autre aspect crucial réside dans la formation des employés. Une étude a révélé qu’il faut en moyenne onze mois pour que les employés atteignent un niveau de compétence suffisant afin d’utiliser les outils d’IA de manière responsable. Cela met en évidence la nécessité d’un investissement continu dans le développement des capacités des équipes et une culture axée sur l’innovation. Des entreprises comme Sopra Steria font des progrès significatifs dans ce domaine en promouvant une literacy data au sein de leurs équipes.

Optimiser l’utilisation des projets pilotes

Pour améliorer le passage des projets pilotes à des initiatives réussies, les entreprises doivent mieux définir ce que signifie réellement « valeur ». L’absence de consensus sur les indicateurs de performance a souvent bloqué les projets d’IA générative, conduisant à des pertes potentielles pour les entreprises. De plus, établir des bases solides au début de chaque projet est fondamental afin de créer un espace pour le succès.

Les entreprises peuvent s’inspirer des meilleures pratiques de leaders dans le secteur, en intégrant des méthodologies agiles et des cycles de feedback bien définis. Cela leur permettra d’itérer plus rapidement et de transformer les leçons tirées des projets précédents en améliorations concrètes.

La prise de décision basée sur des données fiables

Les entreprises doivent également aller au-delà des méthodes traditionnelles et adopter des solutions basées sur des données. Un retour d’expérience montre que près de la moitié des organisations interrogées identifient des lacunes dans leurs données, ce qui va à l’encontre de leurs ambitions d’utiliser l’IA générative pour optimiser leurs performances. Cela souligne l’importance d’une approche proactive pour améliorer la qualité des données, garantir leur intégrité et établir des politiques de conformité appropriées.

Mettre l’accent sur la gouvernance des données

La gouvernance des données est primordiale pour assurer une excellente prise de décision. En renforçant la qualité des données et en établissant des protocoles clairs, les entreprises peuvent favoriser un écosystème favorisant l’innovation. Une étude de Global Security Magazine indique que la majorité des leaders mondiaux en matière de données cherchent à améliorer leur infrastructure pour maximiser l’impact de l’IA sur leurs opérations. Cette attention portée à la qualité des données doit également être accompagnée de solutions technologiques robustes, permettant un traitement des données efficace.

Collaboration entre les équipes

La collaboration entre les différents départements est également essentielle. L’interaction entre les équipes de data management, de développement technologique, et les responsables opérationnels doit être fluidifiée pour garantir un flux d’informations efficace. Cela permet non seulement de partager les connaissances, mais aussi d’aligner les objectifs sur la stratégie globale de l’entreprise.

Créer des environnements collaboratifs favorise également la créativité et l’innovation, permettant aux entreprises de s’adapter et de prospérer dans un monde où l’IA générative est de plus en plus omniprésente.

Les perspectives d’avenir pour l’IA générative

À l’horizon 2025, il est prévu que la majorité des entreprises continue d’investir massivement dans l’IA générative. Ce parcours, toutefois, sera jalonné d’obstacles. Les résultats incertains et le manque de compréhension concernant l’impact de ces technologies peuvent créer une hésitation. Les entreprises doivent donc être prêtes à naviguer dans cet environnement complexe tout en privilégieant l’innovation et l’amélioration continue.

Un futur axé sur les résultats

Pour garantir que les investissements en IA générative aboutissent à des résultats tangibles, il est impératif d’adopter une approche de gestion axée sur les résultats. Les entreprises doivent s’engager à surveiller leurs projets et ajuster en permanence leurs méthodes pour maximiser l’impact. En intégrant des indicateurs de performance pertinents dès le début, elles peuvent mieux évaluer l’efficacité de leurs initiatives en IA générative.

Les efforts menés par des entreprises comme L’Oréal et Renault illustrent que la concentration sur l’innovation, associée à une évaluation mesurable de la performance, peut conduire à des réussites impressionnantes. L’avenir de l’IA générative repose non seulement sur l’adoption de ces technologies, mais aussi sur la capacité des entreprises à démontrer leur valeur économique sur le long terme.

Initiatives et engagements pour l’avenir

Des entreprises pionnières telles que Capgemini et Dassault Systèmes prennent les devants en matière d’initiatives de responsabilité technologique, garantissant que leurs investissements en IA soient non seulement profitables mais également éthiques et durables. En s’engageant à adopter des pratiques exemplaires et à partager les réussites, elles créent un précédent pour d’autres acteurs du marché.

Ainsi, le chemin vers une adoption réussie de l’IA générative nécessite une réflexion approfondie, une formation efficace, et surtout une volonté de s’engager sur la voie de l’innovation durable et responsable pour maximiser les bénéfices pour toutes les parties prenantes.