Seule une entreprise européenne sur quatre a défini avec précision les résultats attendus de ses initiatives en en IA !

Alors que certains acteurs demandent une pause mondiale dans le développement des IA les plus puissantes, les organisations européennes se précipitent pour adopter l’IA sans avoir préalablement défini ce qui constituerait une réussite.

Les études se suivent et montrent le même flottement. Seulement 25 % des dirigeants européens (panel : 300 dirigeants d’entreprises au Royaume-Uni, en France, en Allemagne, en Italie et en Espagne), auraient défini avec précision les résultats commerciaux attendus de leurs initiatives en matière d’IA.

C’est peu. Rebura, cabinet de conseil du groupe Westcon-Comstor, s’inscrit néanmoins dans les grandes lignes des analyses de ses confrères. Si l’on croise les rapports de Deloitte, NVIDIA et Writer, 90 % des entreprises utilisent l’IA, mis seules 6 % en tirent réellement des résultats !

Ce fossé entre adoption et résultats devrait inquiéter chaque manager et dirigeant, non pas parce que l’IA ne marche pas, mais parce que la façon dont la majorité des organisations l’utilisent ne produit rien de significativement mesurable.

Pas « faire de l’IA pour faire de l’IA » !

Seulement 6 % à 8 % des entreprises affirment avoir des objectifs d’affaires très précis, mesurables (KPI) et alignés avec leur stratégie globale, avance McKinsey. Elles ne cherchent pas à « faire de l’IA pour faire de l’IA ». Leurs cibles sont claires : automatiser 80 % de la gestion des processus clients, réduire de 30 % les coûts opérationnels de la supply chain ou doubler la productivité d’un département spécifique. Leur méthode ? Redéfinir entièrement les flux de travail humains autour des outils technologiques.

Pour Rebura, on en est loin. 37 % des répondants ont indiqué que leurs activités liées à l’IA sont principalement motivées par des directives de la direction, ce qui suggère que de nombreuses organisations lancent des projets sans avoir établi d’objectifs clairs, ni de critères de réussite.

Ces résultats mettent en évidence un écart croissant entre les ambitions des organisations en matière d’IA et leur capacité à transformer les investissements en résultats commerciaux mesurables. D’ailleurs, toujours selon « The AI ​​Reality Check : Why Most AI Initiatives Never Make It » de Robura, seules 27 % des initiatives d’IA parviennent jusqu’à l’étape de la mise en production…

Un écart important entre petites structures et grandes entreprises

Ces conclusions suggèrent que les obstacles à la réussite de l’IA vont souvent au-delà de la technologie elle-même. De nombreuses organisations continuent de rencontrer des difficultés en matière de gouvernance, de planification, de préparation des données et de processus opérationnels. Cela soulève la question de savoir si les entreprises ne se concentrent pas trop sur les outils d’IA au détriment des fondations nécessaires pour obtenir des résultats mesurables.

L’étude révèle également un écart important en matière de préparation entre les petites structures et les grandes entreprises. Seules 14 % des PME considèrent que leurs données sont prêtes pour l’IA, contre 36 % des grandes entreprises. Les PME sont également touchées de manière disproportionnée par d’autres obstacles à la réussite de l’IA : 58 % d’entre elles citent la sécurité et la conformité comme des problèmes, et 46 % sont confrontées à une mauvaise qualité des données.