Une étude récente de Qlik révèle que les entreprises prévoient d’importants investissements dans les technologies visant à améliorer les approches data fabric pour favoriser le succès de l’IA générative. Cette tendance met en lumière l’importance d’une stratégie hybride qui intègre l’IA générative avec l’IA classique pour maximiser leur impact.
En mai dernier, Qlik, société experte en matière d’intégration de données, d’analyse, d’IA et de machine learning, annonçait l’acquisition de Talend, afin de proposer à ses 40 000 clients un portefeuille de solutions de pointe pour l’intégration, la qualité et l’analyse de leurs données.
Ils peuvent ainsi tirer parti de l’intelligence artificielle grâce à une base de données fiable, une analyse prédictive et améliorée par l’IA et des solutions d’IA pour des cas d’utilisation avancés.
Le “Generative AI Benchmark Report”, réalisé en août 2023 par Enterprise Technology Research (ETR), une société d’études de marché technologique, pour le compte de Qlik, a interrogé 200 dirigeants, vice-présidents et directeurs d’entreprises du Global 2000 dans de nombreux secteurs. L’enquête explore la façon dont les dirigeants tirent parti des outils d’IA générative qu’ils ont achetés, les leçons apprises et les domaines sur lesquels ils se concentrent pour maximiser leurs investissements dans l’IA générative.
Selon ce rapport, bien que l’enthousiasme initial suscité par les possibilités de l’IA générative perdure, les dirigeants d’entreprises sont conscients de la nécessité d’accompagner ces outils avec des stratégies et des technologies appropriées en matière de données pour exploiter pleinement leur potentiel de transformation. Si de nombreuses entreprises se lancent dans l’IA générative pour réduire la pression concurrentielle et améliorer l’efficacité, elles sont à la recherche de solutions et de conseils afin de progresser rapidement tout en tenant compte des enjeux de risque et de gouvernance.
Créer de la valeur grâce à l’IA générative
Alors que le marché se tourne vers l’IA générative, les participants à l’enquête continuent de voir l’IA classique comme une source de valeur dans des domaines tels que l’analyse prédictive. Ils s’attendent à ce que l’IA générative étende la portée de l’IA au-delà des data scientists et ingénieurs, la rendant accessible à un public plus large. Ils espèrent également que cette approche facilite la réalisation d’analyses approfondies et la découverte de solutions innovantes à leurs problèmes.
L’étude révèle que 79 % des dirigeants interrogés ont déjà acheté des outils ou investi dans des projets d’IA générative, et 31 % prévoient de consacrer plus de 10 millions de dollars à de tels projets au cours de l’année à venir. Cependant, 44 % de ces entreprises admettent ne pas avoir de stratégie claire en ce qui concerne l’IA générative, ce qui pourrait créer des silos.
Accompagner l’IA générative avec la stratégie et le support adéquats
Pour aborder l’IA générative, 68 % des participants à l’enquête prévoient de s’appuyer sur des modèles du domaine public ou open source, qu’ils affineront avec leurs propres données, tandis que 45 % envisagent de créer leurs propres modèles à partir de leurs données internes. Cependant, une expertise dans ces domaines est essentielle pour éviter les problèmes de sécurité, de gouvernance des données et de biais : 60 % des participants envisagent de faire appel à des experts tiers pour combler leurs lacunes.
De nombreuses entreprises se tournent également vers des approches data fabric, qui permettent d’accéder aux données, de les intégrer, les modéliser, les analyser et les distribuer en toute fluidité, pour intégrer cette technologie essentielle à leur stratégie, afin de résoudre les problèmes de sécurité, de gouvernance et de qualité des données.
Cependant, seulement 20 % des entreprises estiment que leur data fabric est bien équipée pour répondre aux besoins de l’IA générative. Par conséquent, 73 % d’entre elles prévoient d’augmenter leurs dépenses dans les technologies liées aux data fabrics.
Une partie de ces dépenses devrait être consacrée à la gestion des volumes de données, puisque près des trois quarts des personnes interrogées ont déclaré qu’elles s’attendaient à ce que l’IA générative augmente la quantité de données déplacées ou gérées dans le cadre des analyses actuelles. La majorité des répondants ont également noté que la qualité des données, les outils d’apprentissage automatique et d’IA, la gouvernance des données, leur intégration, la Business Intelligence et l’analytique sont tous des domaines importants, voire très importants pour fournir une structure de données favorable à l’IA générative.
James Fisher, Directeur de la stratégie chez Qlik, déclare :
“Le potentiel de l’IA générative a déclenché une vague d’investissements et d’intérêt à la fois pour les outils d’IA générative discrets et pour les technologies qui aident les organisations à gérer les risques, à adopter la complexité et à faire évoluer l’IA générative et l’IA traditionnelle pour avoir un impact. Notre rapport Generative AI Benchmark montre clairement que les grandes entreprises comprennent que ces outils doivent être soutenus par une base de données fiable. Cette base de données alimente les informations et les cas d’utilisation avancés où la puissance de l’IA générative et de l’IA traditionnelle prend vie”.
Télécharger le “Generative AI Benchmark Report”
