Le traitement inefficace des données et le manque de confiance, freins à la maturité des projets d’IA au sein des entreprises

Selon l’enquête publiée par Fivetran, fournisseur de logiciels de gestion de données aux entreprises basé à Oakland, en Californie, 86 % des entreprises ne font pas totalement confiance à l’IA pour prendre toutes les décisions commerciales et 90% d’entre elles continuent de s’appuyer sur des processus de données manuels.

L’enquête « Achieving AI : A study of AI opportunities and obstacles » a été menée par Vanson Bourne auprès de 550 professionnels chevronnés de l’IT (Technologie de l’information) et de la science des données en juillet dernier en Allemagne, en France, en Irlande, au Royaume-Uni et aux Etats-unis.

Le rapport souligne que, bien que 87% des entreprises reconnaissent que l’IA leur sera à l’avenir indispensable et prévoient d’y investir davantage, le manque de confiance dans la prise de décision par l’IA est un obstacle important dû à des problèmes techniques et au manque de compétences. Plus de la moitié des organisations (55%) n’avaient commencé à utiliser des méthodologies d’IA et de ML que dans les six mois précédent l’enquête, ce qui peut expliquer que pour seulement 14% des répondants, leur organisation était « avancée » en matière de maturité de l’IA et que 41% pensaient qu’elle avait une grande marge de progression dans la façon dont elle utilise l’IA. Cependant, seulement 14% des répondants français étaient de cet avis, 79% d’entre eux considérant d’ailleurs que la marge de progression était moindre.

Le traitement des données, un problème majeur

Les entreprises ont mis en place des systèmes opérationnels notamment pour la chaîne d’approvisionnement, la gestion, la fabrication et la maintenance, et la gestion du cycle de vie des produits.

La plupart collectent et utilisent des données provenant de ces systèmes opérationnels, mais rencontrent des problèmes, plus particulièrement au niveau des données techniques :

  • 73% déclarent que l’extraction, le chargement et la transformation de données provenant de différentes sources dans différents entrepôts constituent un défi important;
  • 71% des sondés ont déclaré avoir du mal à accéder à toutes les données nécessaires à l’exécution de programmes, de charges de travail et de modèles d’IA.

Ces problèmes de traitements de données entraînent pour 73% des répondants une diminution de la confiance en l’IA, les entreprises s’appuient d’ailleurs sur des décisions prises par l’humain dans 71 % des cas. D’autre part, selon l’ensemble des répondants, 5% du chiffre d’affaires annuel mondial, en moyenne, serait perdu en raison de programmes ou de modèles d’IA sous-performants construits à l’aide de données inexactes ou de mauvaise qualité.

Le potentiel des datascientists mal utilisé

L’enquête démontre que les datascientists passent plus de temps à travailler avec des données qu’à créer des modèles d’IA pour améliorer les résultats commerciaux, faire des prédictions et/ou prendre des décisions opérationnelles. La majorité d’entre eux (87%) conviennent qu’ils ne sont pas utilisés à leur plein potentiel. Ils consacrent ainsi la majeure partie de leur temps (70%) à la préparation des données et donc seulement 30% à la création de modèles. Le manque de compétences est considéré pour 39 % comme le plus grand obstacle à l’adoption de l’IA au sein d’une entreprise.

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