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Gartner prévoit une accélération des déploiements d’intelligence artificielle dans les entreprises d’ici 2020

De plus en plus d’entreprises déploient des solutions basées sur l’intelligence artificielle. Selon le cabinet Garner, les entreprises ayant déployé des solutions d’intelligence artificielle ou de machine learning prévoient d’ores et déjà de doubler le nombre de leurs projets d’ici 2020.

Gartner avait lancé un sondage en ligne auprès des dirigeants en décembre dernier et s’est appuyé sur les résultats pour dessiner ses prévisions. Selon le cabinet, 59% des organisations ont déjà mis en production au moins un projet d’intelligence artificielle. Le nombre de projets moyens d’IA en production (chatbot, aide à la décision, reconnaissance d’objets, automatisation des tâches telles que la facturation, solutions de recrutement, etc.) actuellement serait de 4 par entreprise.

“Nous constatons une accélération substantielle de l’adoption de l’IA cette année” avance cependant Jim Hare, vice-président de la recherche chez Gartner. “Le nombre croissant de projets d’IA signifie que les organisations devront peut-être se réorganiser en interne pour s’assurer que les projets d’IA sont bien dotés en personnel et financés.”

Pour 56% des dirigeants qui ont répondu au sondage, ces solutions IA sont utilisées en interne. Les répondants ayant déjà en production de tels projets pensent à en ajouter de nouveaux d’ici la fin 2020. Les dirigeants d’entreprises de taille moyenne indiquent qu’ils vont essayer de mettre en oeuvre près d’une quinzaine d’autres solutions basées sur l’IA d’ici la fin 2022.

IA-deploiements-gartnerRationalisation des processus opérationnels, réduction de la charge de travail, automatisation de la facturation, recrutement pertinent, les arguments incitant les sociétés à se doter de telles solutions ne manquent pas. Sur ce point plus de la moitié des dirigeants estiment que l’IA peut permettre de palier au manque de compétences qualifiés.

Cependant, dans le même temps, près d’un tiers des sondés s’inquiètent de la qualité et du périmètre des données. 42% des dirigeants indiquent également qu’il est compliqué de comprendre les cas d’usages réels.

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