En collaboration avec Databricks, le MIT Technology Review Insights publie un nouveau rapport intitulé : “Laying the foundation for data- and AI-led growth”. L’étude met en lumière l’impact des données et de l’intelligence artificielle sur les entreprises, ainsi que les prévisions de croissance à court terme.
Sponsorisé par Databricks, le rapport “Poser les bases d’une croissance axée sur les données et l’IA”, rédigé par Denis McCauley, repose sur une enquête mondiale menée par le MIT Technology Review Insights auprès de cadres supérieurs spécialisés dans les données et les technologies. Il s’appuie également sur des entretiens approfondis avec des DSI, des directeurs techniques et des CDO de grandes organisations des secteurs privé et public, réalisés entre juin et août 2023.
Les 600 leaders technologiques interrogés sont issus de huit secteurs différents et travaillent pour des organisations qui réalisent au moins 500 millions de dollars de C.A. annuel, basées dans 12 pays d’Amérique du Nord, d’Europe (dont la France), d’Asie-Pacifique et du Moyen-Orient.
Les principales conclusions de l’étude
Les points clés de l’étude reflètent l’importance croissante des données et de l’IA, le rôle crucial des talents dans ces domaines et les efforts des organisations pour maximiser la valeur de leurs actifs de données tout en gérant la complexité de ces technologies émergentes.
Investissements massifs dans les données et l’IA
Les Directeurs des Systèmes d’Information (DSI) investissent de manière substantielle dans les technologies liées aux données et à l’IA en raison des attentes croissantes, de la concurrence accrue, des défis économiques et d’un rythme d’innovation inédit. Toutes les organisations prévoient d’augmenter leurs budgets pour moderniser leur infrastructure de données et adopter l’IA au cours de la prochaine année, avec une augmentation de plus de 25 % pour près de la moitié d’entre elles (46%).
Consolidation des systèmes de données et d’IA
Les organisations les plus importantes, dont le chiffre d’affaires annuel est supérieur à 10 milliards de dollars, gèrent une multitude de systèmes de données et d’IA, avec 81 % utilisant au moins 10 de ces systèmes, et 28 % en utilisant plus de 20. Les décideurs cherchent à rationaliser ces systèmes, à éliminer les silos de données et à mettre en œuvre des initiatives d’IA à grande échelle.
Gouvernance en tant qu’enjeu majeur
Avec la démocratisation de l’IA, la gouvernance des données et de l’IA devient cruciale. Les décideurs technologiques s’inquiètent de la précision, de l’intégrité, de la sécurité et de la confidentialité des données. En conséquence, 60 % des participants estiment qu’il est “très important” d’avoir un modèle de gouvernance unique pour les données et l’IA.
Impact transformateur à court terme de l’IA
Les décideurs s’attendent à ce que l’IA ait un impact significatif à court terme, avec 81 % d’entre eux anticipant une amélioration d’efficacité d’au moins 25 % dans leur secteur au cours des deux prochaines années. Pour un tiers d’entre eux, cette amélioration devrait atteindre au moins 50 %.
Approches flexibles pour l’IA générative
L’IA générative est de plus en plus répandue, utilisée par 81 % des organisations interrogées. Parmi elles, 26 % en sont encore au stade de l’investissement et de l’adoption, tandis que 62 % sont en phase d’expérimentation. La majorité (58 %) adopte une approche hybride pour le développement de ces capacités. Elles utilisent des grands modèles de langage (LLM) fournis par des fournisseurs pour certains cas d’utilisation, mais développent leurs propres modèles lorsque des préoccupations liées à la propriété intellectuelle, à la confidentialité, à la sécurité et à la précision sont plus élevées.
L’architecture lakehouse privilégiée
Près de trois quarts des organisations ont opté pour une architecture lakehouse pour leurs données, et la quasi-totalité des autres envisage de le faire dans les trois prochaines années. L’architecture de données doit être capable de prendre en charge des charges de données en streaming pour l’analytique en temps réel (72 % la considèrent “très importante”), de faciliter l’intégration de technologies émergentes (66 %) et de permettre le partage de données dynamiques entre plateformes (64 %). Ceux qui ont adopté le lakehouse estiment que cela les aide à atteindre leurs objectifs en matière de données et d’IA, avec une aide qualifiée de “significative” dans 72 % des cas.
Investissement dans les talents
Le manque de talents et de compétences est identifié comme le principal défi des entreprises en matière de données et d’IA. Dans l’enquête, 39 % des participants indiquent que l’investissement dans les talents est une priorité pour améliorer leur stratégie de données. La formation et le perfectionnement des équipes demeurent une préoccupation majeure pour 40 % d’entre eux en ce qui concerne l’exploitation des plateformes de données et d’IA.
Il est prévu qu’un prochain rapport détaillera ces résultats et inclura également des informations provenant d’entretiens avec des cadres de six secteurs différents : services financiers, santé et sciences de la vie, retail et biens de consommation, fabrication, médias et divertissement, et administration. Ces perspectives sectorielles pourraient apporter des éclairages supplémentaires sur l’adoption de l’IA et de l’architecture de données dans ces domaines spécifiques.
Samuel Bonamigo, SVP et GM EMEA chez Databricks, déclare :
”Ces résultats indiquent que les investissements dans l’IA générative ne sont plus facultatifs pour la réussite des entreprises – et les dirigeants du monde entier en ont pris bonne note. En particulier dans la région EMEA, nous constatons non seulement une augmentation de l’adoption du Lakehouse, mais aussi un fort engouement en matière d’IA de la part des dirigeants – par exemple, 63 % des DSI de la région EMEA sont “très optimistes ” quant à la valeur commerciale que l’IA pourrait apporter à leur organisation dans les deux ans à venir. 88 % des organisations investissent et adoptent déjà l’IA générative. Il est clair que cette dynamique ne montre aucun signe de ralentissement”.
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