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La qualité et la préparation des données entravent l'IA

Pour 42 % des dirigeants IT et métiers, la qualité des données disponibles en interne est un obstacle à la poursuite des investissements dans l'IA. (Photo : Claudio Schwarz/Unsplash)

Si l'IA générative s'inscrit bien dans la stratégie d'une large part des organisations, sa mise en pratique se heurte à quelques difficultés. En particulier la disponibilité et la qualité des données.

PublicitéL'IA promet d'améliorer l'efficacité opérationnelle, de stimuler la productivité et de rationaliser les processus, mais concrétiser ces bénéfices suppose de maîtriser plusieurs facteurs, selon une étude du cabinet Coleman Parkes Research pour le fournisseur de technologies Riverbed. Alors que 94 % des personnes interrogées pensent que l'IA aidera leur organisation à offrir une meilleure expérience aux utilisateurs, seulement 37 % d'entre elles considèrent que leur organisation est aujourd'hui en position de déployer sa stratégie d'IA.

« Malgré l'enthousiasme qui entoure la technologie, notre étude a mis en évidence plusieurs lacunes que les organisations doivent surmonter pour bénéficier à plein du potentiel de l'IA. Ce que veulent vraiment les dirigeants, c'est passer du battage médiatique sur l'IA à une IA pratique qui fonctionne et donne des résultats mesurables », indique Jim Gargan, directeur du marketing chez Riverbed.

L'obstacle des données

L'étude, basée sur les réponses de 1 200 décideurs IT et métiers, travaillant dans les secteurs privé et public dans sept pays (dont la France), confirme que de nombreuses organisations ont dépassé la phase d'évaluation et d'expérimentation de la technologie. 65 % d'entre elles entendent d'ailleurs accélérer leur stratégie d'IA en investissant à la fois dans l'infrastructure et dans les compétences. Par ailleurs 23% des entreprises expliquent en être à la phase d'intégration de l'IA dans leurs processus d'entreprise.

Mais, malgré ce volontarisme, les organisations continuent de se heurter à des problématiques liées à la collecte et à la normalisation des données, ou à l'état de préparation de leur organisation au déploiement de l'IA. 85 % des entreprises considèrent ainsi - à juste titre - les données comme un facteur essentiel de la mise en oeuvre de l'IA, mais 69 % d'entre elles se disent préoccupées par l'adéquation des données de leur organisation à l'IA.

Seuls 43 % des répondants estiment ainsi que leurs données sont excellentes en termes d'exhaustivité et 40 % en termes d'exactitude. Pour 42 % des dirigeants interrogés, la qualité des données disponibles en interne est un obstacle à la poursuite des investissements dans l'IA. La sécurité des données manipulées par l'IA préoccupe également 76 % des personnes interrogées, qui disent craindre que des informations confidentielles ne deviennent accessibles dans le domaine public.

Les entreprises ne sont pas prêtes, mais persévèrent

« De plus en plus de données se trouvent à la périphérie, sur des dispositifs de Edge Computing, dans le cloud et dans des datacenters. Elles sont vraiment disséminées un peu partout. Les entreprises doivent déplacer les données de l'endroit où elles se trouvent vers l'endroit où elles devraient se trouver pour réellement mettre en oeuvre l'IA générative. Avoir la capacité de le faire de manière sûre, sécurisée, rapide et efficace est un des chantiers actuels des équipes informatiques, en particulier leurs départements réseau », souligne Jim Gargan

PublicitéRésultat ? 71 % des entreprises interrogées dans l'étude expliquent que leur organisation n'est pas encore prête à mettre en oeuvre une IA qui fonctionne comme attendu et puisse s'étendre à toute l'organisation avec succès. Mais, la majorité d'entre elles entendent bien persévérer, puisque 86 % des personnes interrogées pensent que leur organisation sera totalement prête à mettre en oeuvre l'IA d'ici à trois ans.