L’état de l’IA générative dans les entreprises

Les rapports de recherche The State of Generative AI in the Enterprise: Now Decides Next (en anglais) de l’Institut d’IA de Deloitte portent sur les façons dont les mesures prises aujourd’hui pourraient orienter l’adoption de l’IA générative et son incidence.

Pour aider les leaders du milieu des affaires, des technologies et du secteur public à suivre le rythme rapide des changements et de l’adoption de l’IA générative au sein des entreprises, Deloitte produit une série de sondages éclairs trimestriels. Le premier volet de ce sondage a été mené auprès de plus 2 800 personnes, y compris des administrateurs et des hauts dirigeants dans 6 secteurs et 16 pays, dont 175 dirigeants canadiens.

Cinq constatations tirées de notre rapport du premier trimestre

1. L’enthousiasme à l’égard de l’IA générative reste élevé, mais les efforts actuels sont davantage axés sur l’efficacité, la productivité et la réduction des coûts que sur l’innovation et la croissance.
   Plus des trois quarts des répondants (79 %) s’attendent à ce que l’IA générative entraîne une transformation profonde de leur organisation dans moins de trois ans. Pourtant, la majorité d’entre eux se concentrent principalement sur les avantages tactiques de l’IA générative. Un total de 56 % ciblent actuellement des mesures d’amélioration de l’efficacité et de la productivité, et 35 % ciblent des mesures de réduction des coûts. Seulement 29 % des répondants ciblent l’innovation et la croissance, ce qui reflète les tendances historiques liées à l’adoption de nouvelles technologies.
2. La gestion des talents, des risques et de la gouvernance, dans un contexte de l’IA générative, cause beaucoup d’incertitude.
   Seulement 22 % des leaders croient que leur organisation est en bonne ou très bonne posture pour faire face aux enjeux liés aux talents que soulève l’adoption de l’IA générative, et la vaste majorité des leaders (72 %) s’attendent à ce que l’IA générative entraîne la modification de leur stratégie relative aux talents au cours des deux prochaines années. Pourtant, de nombreuses organisations ne se concentrent pas sur le perfectionnement et la requalification – seulement 47 % des répondants estiment avoir renseigné de manière appropriée leurs employés sur les capacités, les avantages et la valeur de l’IA générative. En outre, seulement un quart des leaders estiment que leur organisation est bien ou très bien préparée à faire face aux enjeux de gouvernance et de gestion des risques connexes à l’adoption de l’IA générative.
3. Les leaders craignent que l’IA générative accentue les inégalités économiques et considèrent utile de resserrer la réglementation et la collaboration à l’échelle mondiale.
   Plus de la moitié des répondants s’inquiètent que l’utilisation généralisée de l’IA générative entraîne une centralisation du pouvoir économique mondial (52 %) et creuse les inégalités économiques (51 %). La majorité des répondants affirment que, pour ne pas en arriver là, nous devons renforcer la réglementation (78 %) et la collaboration (72 %) à l’échelle mondiale afin de favoriser l’adoption responsable de l’IA générative à grande échelle.
4. Les organisations qui déclarent avoir une expertise très poussée dans le domaine de l’IA générative ont tendance à la voir d’un meilleur œil, mais elles déclarent également subir beaucoup de pression et se sentir menacées.
   Les leaders de ces organisations déclarent que leurs employés ont un intérêt accru pour l’IA générative, que leur organisation est mieux préparée sur le plan technique et qu’elle se transforme continuellement dans ce domaine; cependant, ils déclarent subir une pression accrue pour adopter l’IA générative et ils perçoivent cette dernière surtout comme une menace à leurs activités et leur modèle d’exploitation.
5. La majorité des organisations utilisent principalement des solutions d’IA générative commerciales.
   La majorité des organisations utilisent des solutions commerciales (c’est-à-dire, des applications/grands modèles de langage offerts au grand public, des applications d’amélioration de la productivité et des plateformes d’entreprise intégrant l’IA générative); les organisations qui utilisent des solutions spécialisées et différenciées (par exemple, des applications propres à un secteur et des grands modèles de langage privés) sont relativement rares.