Le monde de l’entreprise a beaucoup évolué grâce à l’IA ces dernières années. Mais ce n’est que le début. En 2023, les entreprises du monde entier ont dépensé 166 milliards de dollars en solutions d’IA (logiciels, matériels et services d’IA). Ces dépenses devraient croître de 27 % par an pour atteindre 423 milliards de dollars d’ici 2027, selon le rapport de l’International Data Group (IDG, Inc.).

Dans les années à venir, le rapport des entreprises avec l’IA et l’automatisation va évoluer. Voici trois des principaux axes de cette évolution.

1. L’IA sera jugée davantage par son impact tangible sur les affaires

Jusqu’à présent, l’intelligence artificielle générative a été perçue comme une nouvelle technologie passionnante sans pression quant aux résultats commerciaux. Mais cela est sur le point de changer. Aujourd’hui, les dirigeants cherchent à comprendre comment l’IA et l’automatisation bénéficient aux résultats financiers.

De nombreuses organisations ont été heureuses d’expérimenter l’IA et l’automatisation, mais d’ici l’année prochaine, les dirigeants poseront des questions difficiles, telles que : « Combien coûtera l’intégration de l’intelligence artificielle générative dans notre entreprise ? » « Quelles nouvelles compétences nos employés devront-ils acquérir pour gérer les initiatives d’IA et d’automatisation ? » et « Comment cela améliore-t-il notre performance financière ? »

Quant à la manière dont les avantages de l’intelligence artificielle générative seront mesurés, cela dépend des indicateurs de performance clés (KPI) existants de chaque organisation. Certains KPI sont liés aux scores de satisfaction client ou à la croissance des revenus. Dans le domaine de DevOps, les KPI peuvent être des améliorations de la qualité des logiciels ou du délai de mise en œuvre. Pour les opérations informatiques, le KPI pourrait être une réduction des activités manuelles. Il ne s’agit pas de réinventer les KPI pour l’IA, mais de déterminer comment l’IA générative s’intègre aux KPI existants.

Cela signifie que les entreprises devront examiner attentivement leurs processus actuels et identifier où l’IA peut apporter une valeur ajoutée mesurable. Par exemple, une entreprise de vente au détail pourrait utiliser l’intelligence artificielle générative pour analyser les données de vente et prédire les tendances futures, améliorant ainsi la gestion des stocks et la satisfaction client. Dans le secteur bancaire, l’IA pourrait être utilisée pour détecter les fraudes en temps réel, réduisant ainsi les pertes financières et renforçant la confiance des clients.

2. Les assistants d’IA génératifs interagiront beaucoup plus avec les logiciels d’entreprise

Influencées par l’interface conversationnelle de ChatGPT, de nombreuses organisations et fournisseurs intègrent des fonctionnalités d’IA conversationnelle dans les applications d’entreprise, de la vente au service client en passant par les services d’assistance informatique.

À mesure que l’IA générative évolue, les assistants numériques conversationnels deviendront probablement la norme de facto dans les entreprises. On peut s’attendre à une perturbation à grande échelle dans la conception des logiciels frontaux pour faire de la place aux fonctionnalités d’IA conversationnelle et d’automatisation (En savoir plus sur l’automatisation IA). Par exemple, avec une application d’entreprise pour le service client, il suffira de lui demander de récupérer le statut d’une commande, et l’IA le fera en quelques secondes. Nous verrons davantage de comportements assistés par l’IA au sein des applications pour répondre aux difficultés que nous rencontrons en les utilisant pour faire notre travail.

Cette évolution entraînera une transformation majeure de l’expérience utilisateur. Les employés pourront interagir de manière plus naturelle et intuitive avec les systèmes d’entreprise, réduisant ainsi la courbe d’apprentissage et augmentant la productivité. Les clients, quant à eux, bénéficieront de services plus rapides et personnalisés, améliorant leur satisfaction et fidélité.

Par exemple, dans le secteur de la santé, un assistant numérique pourrait aider les médecins à accéder rapidement aux dossiers médicaux des patients, suggérer des diagnostics basés sur des symptômes décrits ou même rappeler les protocoles de traitement. Dans les ressources humaines, un assistant numérique pourrait automatiser les processus de recrutement, de l’examen des CV à la planification des entretiens, libérant ainsi du temps pour les recruteurs et accélérant le processus d’embauche.

3. Les entreprises augmenteront leurs dépenses en matériel pour l’IA et l’automatisation

D’ici la fin de l’année prochaine, les 2000 plus grandes entreprises mondiales alloueront plus de 40 % de leurs dépenses informatiques de base aux initiatives d’IA, selon le rapport de l’IDC.

Une grande partie de cette augmentation ira vers des matériels coûteux et intensifs en calcul, comme les serveurs spécialisés de Nvidia. Après tout, l’utilisation de l’IA générative dépend de serveurs dotés de GPU suffisamment puissants pour gérer des tâches intensives telles que le traitement du langage naturel (NLP), la génération d’images et l’entraînement de grands modèles de langage (LLM).

Les dépenses en matériel feront grimper le coût de l’adoption de l’IA. Les directeurs des systèmes d’information qui réfléchissent aux budgets matériels devraient prendre en compte des serveurs haut de gamme capables de supporter les charges de travail de l’IA générative.

Cependant, cette augmentation des dépenses en matériel doit être vue comme un investissement stratégique. Les entreprises devront évaluer les bénéfices potentiels de l’IA en termes de gain d’efficacité, d’innovation et de compétitivité. Par exemple, une entreprise de fabrication pourrait investir dans des robots industriels alimentés par l’IA pour optimiser les lignes de production, réduisant ainsi les coûts de production et augmentant la qualité des produits.

En outre, les entreprises devront également investir dans des infrastructures de données robustes pour soutenir leurs initiatives d’IA. Cela inclut des solutions de stockage de données évolutives, des réseaux rapides et sécurisés, et des plateformes de gestion des données avancées pour assurer une intégration fluide et une exploitation efficace des données.

Adopter l’IA et l’automatisation avec prudence

L’IA générative est probablement la technologie la plus révolutionnaire de ces dernières décennies, et son impact sur notre manière de faire des affaires et d’obtenir des informations est comparable à l’invention du navigateur Internet.

Elle change la façon dont les grandes entreprises fonctionnent ainsi que les compétences et technologies nécessaires pour réussir. Si vous n’investissez pas dans l’IA et l’automatisation, vous êtes déjà en retard par rapport à vos concurrents. Vous pouvez toujours être prudent avec l’IA, mais pas trop. Les organisations qui resteront en avance sur l’IA perturberont celles qui sont trop prudentes.

L’ère de l’expérimentation avec l’IA touche à sa fin, et les entreprises doivent désormais se concentrer sur la manière dont cette technologie peut réellement transformer leurs opérations et améliorer leurs résultats financiers. Les dirigeants doivent adopter une approche proactive et stratégique pour intégrer l’IA dans leurs activités, tout en restant vigilants quant aux défis potentiels et aux meilleures pratiques pour maximiser les bénéfices et minimiser les risques. L’adoption de l’IA et de l’automatisation est non seulement inévitable, mais essentielle pour rester compétitif dans un monde en rapide évolution. Les entreprises qui sauront naviguer habilement dans cette transformation tireront parti de nouvelles opportunités de croissance, d’innovation et d’excellence opérationnelle.