Pourquoi chaque secteur a besoin d'une stratégie d'IA sur mesure

Dans de nombreux secteurs, l'adoption de l'IA est devenue un élément essentiel de la stratégie commerciale moderne. D'ailleurs, 54 % des responsables IT et Data affirment que l'IA jouera un rôle crucial pour aider leur entreprise à atteindre ses objectifs de croissance du chiffre d'affaires au cours des deux prochaines années.

Malgré cette adoption généralisée, la plupart des entreprises admettent qu'elles ne sont pas près d'exploiter tout son potentiel. Certains secteurs ont déjà pleinement expérimenté des cas d'utilisation avancés, tandis que d'autres en sont encore aux premiers stades de la mise à l'échelle de l'IA. Sans une adaptation des stratégies au contexte sectoriel, les initiatives en matière d'IA risquent de ne pas libérer tout leur potentiel.

La réalité de l'adoption de l'IA

La polyvalence de l'IA est devenue une priorité pour de nombreuses entreprises de tous les secteurs, en particulier celles qui cherchent à améliorer l'efficacité, le service client et l'innovation. Malgré cela, l'adoption est loin d'être uniforme.

Globalement, l'IA est le plus souvent appliquée à trois fonctions principales de l'entreprise : IT et sécurité (82 %), service à la clientèle (53 %) et recherche et développement (53 %). Mais elle ne se limite pas à ces domaines. Les organisations font des expériences plus étendues : l'IA est utilisée dans une moyenne de cinq fonctions différentes, ce qui prouve sa polyvalence et l'élan derrière son adoption.

La différence tient souvent au niveau de maturité. Alors que les premiers adoptants déploient généralement l'IA sur toutes leurs fonctions, les entreprises plus avancées concentrent stratégiquement leurs efforts pour affiner les opérations et générer des résultats mesurables. Au fur et à mesure que la maturité augmente, la confiance dans les domaines où l'IA fait la plus grande différence s'accroît également, ce qui permet aux entreprises de passer de l'expérimentation à la réalisation de sa pleine valeur transformatrice.

Comment les réalités sectorielles redéfinissent l'IA

L'IA n'est pas une solution unique. Au lieu de cela, les applications reflètent les priorités et les pressions de chaque secteur. Par exemple, les entreprises du secteur de l'énergie, de l'assurance et de la fabrication déclarent utiliser l'IA dans six domaines opérationnels, au-dessus de la moyenne mondiale de cinq. Ces secteurs gèrent des processus complexes et priorisent l'efficacité opérationnelle pour rester compétitifs. Dans la pratique, cela signifie que les fabricants et les fournisseurs d'énergie se tournent vers l'IA pour l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement et la maintenance prédictive, tandis que les organismes d'assurance choisissent d'automatiser le traitement des sinistres et d'améliorer le service à la clientèle.

D'autres secteurs adoptent une approche plus ciblée. Le secteur bancaire, par exemple, ne couvre en moyenne que quatre domaines opérationnels. Même au sein des services financiers, le contraste est frappant : 61 % des dirigeants de l'assurance utilisent l'IA pour le service client, contre seulement 37 % de leurs homologues bancaires. Ces différences reflètent des pressions opérationnelles distinctes et des modèles d'interaction avec les clients auxquels l'IA est bien adaptée.

Bien que les priorités du secteur soient le principal moteur, le contexte national joue souvent un rôle lui aussi. La France, par exemple, montre une diffusion plus étendue de l'utilisation de l'IA entre les fonctions par rapport au Royaume-Uni, ce qui reflète les environnements politiques et réglementaires qui influencent les priorités organisationnelles.

Mesure des indicateurs qui comptent vraiment

La polyvalence de l'IA est à la fois une force et un défi. Dans tous les secteurs, les entreprises s'en servent pour réduire les coûts, améliorer l'expérience client et stimuler l'innovation. Mais tout comme ces priorités diffèrent, la façon dont le succès doit être mesuré est également différente.

De nombreuses entreprises s'appuient toujours sur des indicateurs opérationnels traditionnels, tels que les gains d'efficacité et le retour sur investissement, pour démontrer la valeur. Bien que celles-ci soient importantes, cela peut limiter l'IA à un outil de réduction des coûts plutôt qu'à un moteur de changement stratégique. C'est pourquoi les entreprises plus matures se tournent vers des indicateurs qui déterminent l'impact à long terme, tels que la différenciation concurrentielle et les nouvelles sources de revenus.

Cette évolution des méthodes d'évaluation prouve qu'il n'existe pas d'indicateur unique pour mesurer la réussite de l'IA. La priorité est plutôt d'aligner la mesure des performances sur les priorités sectorielles et le niveau de maturité de l'entreprise. Les entreprises qui font évoluer leurs KPI en conséquence seront les mieux placées pour faire passer l'IA de projets ponctuels à une transformation durable de l'entreprise.

Le défi des données derrière les résultats de l'IA

Tout comme les mesures de réussite varient selon le secteur, les défis liés aux données façonnent les résultats de l'IA. Dans tous les secteurs, l'un des plus grands défis est la qualité des données qui alimentent leur IA. Les entreprises disposent de plus de données non structurées que jamais, et ces dernières restent les plus difficiles à préparer et à gouverner.

L'impact de cet obstacle varie selon le secteur. Dans le secteur manufacturier, cela peut se traduire par des registres de maintenance non standardisés, tandis que les compagnies d'assurance doivent composer avec des notes de sinistres manuscrites ou des décennies de polices d'assurance archivées. Dans les deux cas, ces précieuses informations restent inexploitables tant que les données ne sont pas nettoyées, structurées et rendues accessibles pour l'IA.

La façon dont les entreprises réagissent dépend largement de leur niveau de maturité. Les entreprises les plus matures ont déjà intégré les données non structurées au cœur de leurs applications métiers critiques, conscientes qu'elles sont indispensables à la fiabilité des résultats de l'IA. Les entreprises qui font le plus de progrès sont celles qui construisent les bonnes bases de préparation, de gouvernance et d'infrastructure pour transformer les données non structurées en carburant prêt pour l'IA.

Au carrefour des priorités sectorielles et du succès de l'IA

L'IA n'est plus seulement une question d'adoption, elle est liée à l'alignement stratégique. Chaque secteur a ses propres priorités, pressions et définitions du succès, ce qui signifie que ces distinctions devraient façonner la façon dont les stratégies d'IA sont construites.

Bien que les stratégies d'IA réussissent lorsqu'elles sont ancrées dans le contexte du secteur, elles ne peuvent avancer que dans la mesure où la base de données le permet. InSight^® Digital Experience Platform (DXP) d'Iron Mountain fournit cette base essentielle, grâce à la transformation des données prêtes pour l'IA. Avec des flux de travail configurables et une intégration évolutive, InSight DXP garantit que votre IA reste alignée sur les exigences spécifiques de chaque secteur.

Les entreprises qui obtiennent le plus grand avantage concurrentiel sont celles qui élèvent les stratégies d'IA alignées sur le contexte au rang de priorité. Découvrez comment InSight DXP transforme des informations dispersées en informations prêtes à l'emploi.