Intelligence artificielle O'Reilly publie son rapport 2022 sur l'adoption de l'IA en entreprise

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O’Reilly publie son rapport 2022 sur l’adoption de l’IA en entreprise

O’Reilly, plateforme de formation et d’apprentissage, mène chaque année une enquête concernant l’adoption de l’IA dans les entreprises. En décembre et janvier dernier, elle a demandé aux destinataires de ses newsletters d’information, de répondre à un questionnaire sur ce sujet. La participation a été moindre que l’an passé, peut-être du fait des vacances de fin d’année, le point marquant est que les réponses sont semblables à celles de 2021, bien qu’après vérification, elles n’émanent qu’à 10% des mêmes personnes.

Ce rapport sur l’adoption de l’IA par les entreprises a été écrit par Mike Loukides, vice-président de la stratégie de contenu pour O’Reilly Media, Inc. Il s’intéresse particulièrement aux langages de programmation, à Unix, aux données et à l’intelligence artificielle, l’éthique, l’avenir de la programmation… Dans ce rapport, il examine les différentes façons dont l’intelligence artificielle est mise en œuvre, les techniques, outils utilisés par les entreprises afin de mieux appréhender les résultats de que son adoption a apporté au cours de l’année passée.

Les chiffres de 2022 montrent que le pourcentage d’organisations déclarant des applications d’IA en production, génératrices de revenus en production, est resté constant au cours des deux dernières années, à 26 %, ce qui, selon Mike Loukides, indique que l’IA est passée à une étape suivant le battage médiatique. Il déclare :

« Pendant des années, l’IA a été au centre du monde de la technologie. Maintenant que le battage médiatique s’est estompé, il est temps pour l’IA de prouver qu’elle peut apporter une valeur réelle, qu’il s’agisse d’économies de coûts, d’une productivité accrue pour les entreprises ou de la création d’applications qui peuvent générer une valeur réelle pour les vies humaines. Cela nécessitera sans aucun doute que les praticiens développent de meilleures façons de collaborer entre les systèmes d’IA et les humains, et des méthodes plus sophistiquées pour former des modèles d’IA qui peuvent contourner les préjugés et les stéréotypes qui affligent la prise de décision humaine. »

L’adoption de l’IA

31% des entreprises déclarent ne pas utiliser l’IA (contre 13% en 2021), 43% évaluer son adoption et 26% avoir mis en place des applications d’IA.

La principale augmentation, de 18 à 31%, de répondants de l’industrie manufacturière disposant de l’IA concerne l’Océanie.

Ensuite, ce sont l’Amérique du Nord et l’Europe qui ont eu les meilleurs pourcentages de répondants : 27 %, suivis  par l’Asie (24%) et l’Amérique du Sud (22 %). Quant à l’Afrique, elle ne compte que 13% de répondants adoptant l’IA dans le secteur manufacturier (13%) mais le plus grand nombre de non-utilisateurs (42%).

Un manque de gouvernance

Un grand nombre d’organisations manquent de gouvernance de l’IA. Parmi les 26% de répondants ayant des produits d’IA en production, seulement 49% ont mis en place un plan de gouvernance pour superviser la façon dont les projets sont créés, mesurés et observés (49 %) contre 51% pour ceux ceux qui n’en ont pas.

En ce qui concerne l’évaluation des risques, les résultats inattendus (68 %) sont restés la principale préoccupation des organisations matures, suivis de près par l’interprétabilité des modèles et la dégradation des modèles (61 % chacun). La confidentialité (54 %), l’équité (51 %) et la sécurité (42 %) sont les risques les moins cités par les organisations.

Les chiffres-clés du rapport concernant les pratiques matures

  •  TensorFlow et scikit-learn (tous deux 63 %) sont les outils d’IA les plus utilisés, suivis de PyTorch (50 %), Keras (40 %) et AWS SageMaker (26 %).
  • Les outils d’AutoML sont utilisés pour générer automatiquement des modèles au sein de 67 % des organisations contre 49 % des organisations l’année précédente, soit une augmentation de 37 %.
  • Une augmentation de 20 % de l’utilisation d’outils automatisés pour le déploiement et la surveillance est également constatée. Les outils les plus utilisés sont MLflow (26 %), Kubeflow (21 %) et TensorFlow Extended (TFX, 15 %).
  • Les principaux goulots d’étranglement à l’adoption de l’IA sont le manque de personnes qualifiées et le manque de données ou les problèmes de qualité des données (tous deux à 20 %).
  • Les organisations ayant des pratiques matures et celles qui évaluent actuellement l’IA sont d’accord sur le fait que le manque de personnes qualifiées est un obstacle important à l’adoption de l’IA, bien que seulement 7 % des répondants de chaque groupe l’aient cité comme problème le plus important. Les experts en modélisation ML et science des données (45 %), ingénierie des données (43 %) et gestion d’un ensemble de cas d’utilisation métier (40 %) ont été le plus cités.
  • Les secteurs de la vente au détail et des services financiers ont le pourcentage le plus élevé de pratiques matures (37 % et 35 %, respectivement). L’éducation et le gouvernement (9%) ont le pourcentage le plus faible de répondants mais sont ceux  qui envisagent le plus l’adoption de l’IA (46 % et 50 %, respectivement).

Laura Baldwin, présidente d’O’Reilly, conclut :

« Bien que l’adoption de l’IA ralentisse, elle ne stagne certainement pas. Il y a d’importants investissements en capital-risque dans le domaine de l’IA, 20 % de tous les fonds allant aux entreprises d’IA. Cela signifie probablement que la croissance de l’IA connaît un plateau à court terme, mais ces investissements porteront leurs fruits plus tard dans la décennie. En attendant, les entreprises ne doivent pas perdre de vue le but de l’IA : améliorer la vie des gens. La communauté de l’IA doit prendre les mesures nécessaires pour créer des applications qui génèrent une réelle valeur humaine, sinon nous risquons d’entrer dans une période de réduction du financement de l’intelligence artificielle. »


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Marie-Claude Benoit

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