Les entreprises sont-elles prêtes pour l’IA générative ?

Pour accompagner cette transformation, notre série d’enquêtes trimestrielles « The State of Generative AI in the Enterprise » analyse les tendances clés et les décisions des grandes entreprises mondiales tout au long de l'année 2024. Parmi les questions abordées : 

• Quels sont les cas d’usage prioritaires ?
• Quelles plateformes et modèles d’IA vont s’imposer ? 
• Comment les cadres de gouvernance et de conformité évoluent-ils ? 
• Quels sont les principaux risques et opportunités de valeur pour les entreprises ? 

Découvrez les résultats de nos analyses trimestrielles ci-dessous. 

Une adoption précoce et des attentes élevées

1er rapport

Au premier trimestre 2024, le Deloitte AI Institute observait que l’enthousiasme pour l’IA générative restait à son comble. Toutefois, une pression croissante s’exerce sur les directions pour démontrer rapidement la valeur de leurs investissements tout en gérant les risques. Les principales inquiétudes portent sur la gouvernance, la gestion des talents et le risque d’amplification des inégalités économiques, notamment en matière d’accès aux technologies, de compétences et de disparités géographiques.

• La gouvernance : comment encadrer l’utilisation responsable de l’IA ?  
• Les talents : comment attirer et former les compétences nécessaires ?  
• Les inégalités économiques : l’IA générative va-t-elle créer de nouvelles fractures sociétales et professionnelles ? 

Alors que l’IA générative progresse rapidement et que de nouveaux outils apparaissent, les entreprises doivent définir des stratégies claires pour exploiter cette technologie tout en anticipant son impact à long terme. 
 

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Passer du potentiel à la réalité

2ème rapport

Il est nécessaire de dépasser l’expérimentation pour entrer dans une phase de déploiement à grande échelle. Ce deuxième rapport trimestriel explore comment les organisations s’engagent dans cette transformation et s’attellent à concrétiser le potentiel immense de l’IA générative.

Alors que l’enthousiasme initial cède progressivement la place à une approche plus pragmatique, les entreprises passent à l’action. Elles ne se contentent plus d’expérimentations ponctuelles : elles cherchent désormais à maximiser l’impact de cette technologie en l’intégrant plus largement dans leurs processus et en alignant leurs initiatives sur des objectifs stratégiques concrets. 

Dans cette dynamique, la création de valeur devient une priorité. Les entreprises attendent des résultats tangibles et mesurables de leurs investissements en IA générative. Cela implique d’intensifier son adoption au sein de l’organisation, de dépasser le stade des pilotes et des preuves de concept, et d’étendre son usage à un plus grand nombre de collaborateurs. 

Cependant, cette montée en puissance soulève des défis majeurs, notamment : 

• Renforcer la confiance : garantir la fiabilité et la sécurité des modèles pour favoriser une adoption responsable et maîtrisée. 
• Accompagner l’évolution des compétences : l’impact de l’IA générative sur les métiers et les effectifs est significatif. Former et adapter les talents devient essentiel pour en tirer pleinement parti. 

L’étude met ainsi en lumière un virage stratégique : après l’expérimentation, place au déploiement structuré et à la création de valeur à grande échelle. 

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Transformer le potentiel en performance 

3ème rapport

L’investissement dans l’IA générative s’accélère, mais il devient impératif d’en démontrer rapidement la valeur. Ce troisième rapport met en lumière les stratégies adoptées par les entreprises pour surmonter les défis liés au passage à l’échelle et pour mesurer concrètement l’impact de leurs initiatives.

Les directions doivent conjuguer deux impératifs : obtenir des résultats mesurables et éviter une perte d’intérêt due à des promesses non tenues. Si les premiers projets pilotes ont permis de valider l’intérêt de la GenAI, ils ont aussi soulevé de nouveaux défis en matière de gouvernance, de conformité et d’intégration dans les processus métiers. 

Pour réussir cette montée en puissance, les entreprises doivent adopter une approche structurée, articulée autour de quatre leviers clés : 

• Des cas d’usage à forte valeur ajoutée : prioriser les initiatives offrant un retour sur investissement (ROI) significatif et un impact métier tangible. 
• Une gouvernance renforcée : garantir un cadre clair pour la gestion des risques, la conformité réglementaire et l’éthique de l’IA. 
• L’optimisation des données et des processus : maîtriser la qualité et la structuration des données pour assurer la fiabilité et l’efficacité des modèles. 
• L’accompagnement des talents : former les équipes, anticiper les évolutions des métiers et intégrer la GenAI de manière fluide dans les modes de travail. 

Dans le secteur bancaire, par exemple, certaines entreprises misent sur l’automatisation des processus pour réduire les coûts, tout en développant des solutions de confiance pour leurs clients. Dans d’autres industries, les organisations les plus avancées intègrent l’IA générative au cœur de leur transformation digitale, en veillant à maintenir un équilibre entre innovation et maîtrise des risques. 

En définitive, la réussite du passage à l’échelle repose autant sur la technologie que sur la gestion du changement. Seules les entreprises capables d’adopter une approche pragmatique et alignée sur leurs enjeux stratégiques tireront pleinement parti de la révolution GenAI. 

Télécharger le troisième rapport

Générer un nouvel avenir 

4ème rapport

Ce dernier rapport de notre série 2024 met en évidence un paradoxe : si les avancées technologiques de la GenAI progressent à un rythme effréné, son adoption organisationnelle, elle, suit un tempo propre à chaque entreprise. Entre promesses tenues et défis persistants, trois tendances majeures se dessinent :

1. Un retour sur investissement prometteur : de nombreuses entreprises constatent déjà des gains en efficacité, en innovation et en performance opérationnelle grâce à l’IA générative. Cependant, transformer ces premiers succès en une adoption généralisée et durable nécessite des efforts structurés. 
2. L’essor de l’IA agentique : l’intérêt pour les agents autonomes (Agentic AI) ne cesse de croître, notamment pour automatiser des tâches complexes et orchestrer des flux de travail intelligents. Bien que cette approche ne soit pas une solution miracle, elle ouvre de nouvelles perspectives en matière d’optimisation et d’efficacité. 
3. Un cadre réglementaire et éthique en mutation : face à l’évolution rapide des régulations et aux exigences croissantes en matière de gouvernance et de gestion des risques, les entreprises doivent intégrer ces impératifs dans leur feuille de route stratégique pour assurer une adoption responsable et pérenne de la GenAI. 
   

À l’image des précédentes révolutions technologiques, l’enthousiasme initial et l’effet de mode ont progressivement laissé place à un pragmatisme constructif. Loin des expérimentations isolées, la priorité est désormais de structurer des approches scalables, adaptées aux besoins métiers et aux exigences sectorielles. 

Malgré des attentes parfois excessives, la majorité des organisations restent engagées et réalistes quant aux efforts à fournir pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA générative. La personnalisation des modèles par secteur d’activité et le développement d’une IA de confiance seront des leviers essentiels pour accélérer la création de valeur et dépasser les dernières barrières à l’adoption. 

Cependant, pour certaines entreprises, un déploiement à grande échelle et un retour sur investissement optimal pourraient nécessiter plusieurs années d’ajustements. L’IA générative n’est pas une révolution instantanée, mais une transformation profonde qui exige vision stratégique, rigueur opérationnelle et engagement sur le long terme. 
 

Télécharger le dernier rapport

L’IA générative génère de l’incertitude et évolue rapidement. Pour réussir avec l’IA générative, les dirigeants doivent se concentrer sur des leviers maîtrisables : une préparation organisationnelle solide, une gouvernance renforcée, une gestion rigoureuse des risques et de la conformité, et le développement des talents. En abordant ces enjeux, les organisations se positionneront pour réussir avec l’IA générative, quelle que soit son évolution future.