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La maturité de l'IA dans les entreprises en France
Livre blanc
Votre entreprise est-elle prête à exploiter la puissance de l'IA et des données non structurées ?
Introduction
L'intelligence artificielle (IA) et les données non structurées permettent aux entreprises de débloquer de nouvelles opportunités d'efficacité opérationnelle et de réduire les coûts. La France utilise l'IA dans plus de domaines organisationnels que la moyenne mondiale, et l'attention portée à l'IA est supérieure dans les domaines financiers ou juridiques.
En outre, les données non structurées sont considérées comme essentielles pour la stratégie d'IA de nombreuses entreprises françaises. L'exploitation des données non structurées peut favoriser une prise de décision plus éclairée, une meilleure conformité et une meilleure adaptabilité à l'échelle des entreprises, ce qui leur permet de bénéficier d'une croissance et d'une réussite durables dans un environnement concurrentiel.
Ces conclusions s'appuient sur une étude menée par Iron Mountain en collaboration avec le spécialiste indépendant en recherche Vanson Bourne. Les données de ce rapport reposent sur 200 décideurs informatiques et en données en France, qui ont une connaissance ou une implication dans leur stratégie d'IA. Vous pouvez lire le rapport complet ici.
Adoption actuelle de l'IA
La France compte la plus forte proportion d'entreprises qui se trouvent à mi-parcours de leur transition vers l'IA par rapport aux autres pays du monde (voir Figure 1).
Elle compte également nettement moins d'entreprises en phase initiale de maturité, tant par rapport à la moyenne mondiale qu'aux autres pays européens. De même, la France compte une proportion plus élevée d'entreprises matures en matière d'IA (43 %) que le Royaume-Uni (25 %), l'Allemagne (38 %) ou la moyenne mondiale (40 %).
Cela est probablement dû à l'approche proactive de la France pour favoriser l'IA, en raison de son état d'esprit culturel à l'égard des nouvelles technologies innovantes. En réalité, ces pays lancent des initiatives telles que la Stratégie nationale pourl'intelligence artificielle. Elles facilitent l'investissement dans la recherche et le développement, favorisent l'acquisition de compétences et la formation, et encouragent la collaboration industrielle. Cette initiative a été lancée en 2018, bien avant les initiatives similaires qui ont vu le jour en Allemagne ou au Royaume-Uni vers 2020-2021 (en 2021 pour le Royaume-Uni et avec des mises à jour en 2020 en Allemagne). Cela signifie que la France bénéficie d'un avantage concurrentiel. Elle est à l'avant- garde de l'adoption de l'IA depuis plus longtemps que les autres pays, encouragée par des réglementations qui l'ont rendue plus adaptable et plus ouverte à l'innovation. Par conséquent, les entreprises françaises ont eu plus de temps pour intégrer l'IA dans leurs opérations, affiner leurs stratégies et construire l'infrastructure nécessaire pour prendre en charge les capacités de l'IA. Par conséquent, les entreprises françaises sont mieux positionnées pour tirer parti de l'IA afin d'obtenir un avantage concurrentiel, source d'innovation, d'efficacité et de leadership.
Selon notre étude, les entreprises françaises sont plus susceptibles d'utiliser l'IA pour automatiser les processus et réduire les coûts. Ces deux cas sont plus souvent rapportés que la moyenne mondiale (66 et 65 % en France, contre 57 et 60 % dans le monde). De plus, les entreprises françaises exploitent l'IA dans plus de domaines que la moyenne (six contre cinq dans le monde).
La plupart des entreprises françaises utilisent l'IA dans les domaines de l'informatique et de la sécurité (81 %), de la finance (64 %), du marketing (63 %) et du service client (62 %). Ce qui est particulièrement intéressant, c'est l'utilisation croissante de l'IA dans le domaine de la finance par rapport à la tendance mondiale (51 % en moyenne). Dans un domaine généralement très administratif, l'utilisation de l'IA peut être révolutionnaire, car elle peut aider à automatiser les contrôles de conformité, les rapports financiers ou la détection des fraudes, entre autres.
Une autre différence majeure pour la France est son utilisation accrue de l'IA dans les domaines juridiques. Une fois encore, l'IA peut contribuer à alléger certaines de ces tâches traditionnellement chronophages. En effet, elle permet d'automatiser des tâches telles que l'analyse de lois complexes en matière de droit du travail, des réglementations fiscales ou des recherches juridiques, avec un risque moindre de non-conformité.
L'étendue des cas d'utilisation met en évidence la manière dont les entreprises françaises exploitent l'IA, non seulement pour des domaines traditionnels tels que l'informatique et la sécurité, mais également pour transformer les fonctions de finance, de marketing et de service client. Simplifier et automatiser les tâches administratives et les processus complexes permet aux entreprises françaises de gagner en efficacité, de réduire leurs coûts et de libérer des ressources pour se concentrer sur leurs priorités stratégiques. Ce faisant, elles se distinguent par leur approche de l'adoption de l'IA.
Compte tenu de la diversité des utilisations actuelles de l'IA en France, il est logique que toutes les entreprises s'accordent à dire (100 % sont d'accord, 53 % fortement d'accord) qu'une stratégie unifiée de mise en œuvre, d'optimisation et d'exploitation des données physiques et numériques est essentielle pour être prêt à adopter l'IA. Cela souligne l'importance de disposer d'une stratégie de données cohérente pour libérer tout le potentiel de l'IA dans divers domaines opérationnels. Sans une approche unifiée, les entreprises peuvent avoir des difficultés à gérer et à exploiter les vastes quantités de données nécessaires pour soutenir efficacement des outils d'IA avancés tels que la génération à enrichissement contextuel (RAG).
Alors que les entreprises reconnaissent de plus en plus l'importance d'outils tels que la RAG pour assurer leur réussite, il apparaît clairement que l'alignement des stratégies en matière de données sur les initiatives d'IA devient une priorité. C'est particulièrement vrai sur des marchés comme la France, où l'importance de la RAG est nettement supérieure à la moyenne mondiale (21 % et 14 % respectivement). De plus, l'importance de la RAG devrait continuer à croître au cours des deux prochaines années : 26 % des personnes interrogées la considèrent comme la technologie la plus importante pour la réussite de leur entreprise.