La vieille différence de vision entre la DSI (Direction des systèmes d’information) et les métiers se retrouve avec force quand on parle du déploiement de l’intelligence artificielle en entreprise. Cerise sur le gâteau, les métiers se sentent aux commandes alors que certains indicateurs montrent que ce serait plutôt la DSI. C’est ce que révèle l’étude réalisée en France par le cabinet d’analystes IDC pour la société de services TCS.
Des DSI qui se sentent aux commandes
Côté mise en oeuvre de projets d’I.A., les DSI déclarent être impliquées à 77% et décisionnaires à 58 %. Or les métiers interrogés ne perçoivent cette implication de la direction Informatique qu’à 36%. Pire, ces mêmes métiers évaluent la DSI comme ayant un rôle décisionnaire à seulement 22%. Cette absence de visibilité de la DSI ne reflèterait pourtant pas son rôle clé selon l’étude. La DSI est en tête des services de l’entreprise qui sont à l’origine des projets I.A. (51%) et au premier rang des décisionnaires dans la réalisation de ces projets (35%).
Côté usage concret, les métiers et la DSI ont également une vision différente. Les directions métiers (à 48%) affirment que leurs entreprises utilisent déjà des solutions d’I.A., soit deux fois plus que les DSI (23%). IDC propose deux explications. Soit les métiers et la DSI ont une différence d’interprétation sur ce que l’on peut appeler de l’I.A. soit les métiers se sont émancipés de la DSI et ont développé une autonomie croissante sur les sujets technologiques.
En effet, les directions métiers ont tendance à investir le domaine de l’I.A. sans en parler à la DSI pour répondre à l’impératif du “Time to Market” et du développement des nouveaux usages numériques. Ce champ d’action était alors la chasse gardée de la DSI jusqu’alors.
Machine Learning et objets connectés
Par ailleurs, si l’on parle technique, les DSI associent l’I.A. au Machine Learning (45%), aux systèmes décisionnels ou Big Data (42%), ainsi qu’aux systèmes cognitifs (41%). Les directions métiers, de leur côté, voient l’I.A. comme renvoyant d’abord aux objets connectés et à l’IoT (49%), à la robotique (44%), puis aux systèmes décisionnels ou Big Data (41%).
De même, les DSI et les directions métiers ont une différence nette de perception de l’intelligence artificielle. La DSI a une vision plus technique et restrictive de l’I.A., tandis que les directions métiers en ont une vision plus opérationnelle et liée aux usages.
Si l’on interroge les dirigeants d’entreprise, pour 71% d’entre eux, le premier facteur incitatif à l’usage de l’I.A. est l’optimisation des opérations et des processus internes, devant l’amélioration de l’efficacité des collaborateurs (65%) et l’amélioration de l’engagement et de l’expérience client (56%).
Prédictif en Machine Learning, bots et analyse d’image
Côté technologies déployées, les algorithmes de Machine Learning destinés au prédictif et à l’analyse des données arrivent en tête (à 46%), suivis par les robots logiciels qui automatisent des processus transactionnels (à 44%), et les outils d’analyse d’image (à 41%).
Enfin, les budgets sont encore très raisonnables. Dans les entreprises les plus avancées, le budget est en moyenne de 157 000 € par an pour les organisations de 200 à 1000 salariés. Il grimpe à 825 000 € par an pour les organisations de plus de 1 000 salariés.
L’enquête d’IDC a été réalisée d’octobre à novembre 2017 auprès d’un panel de 900 entreprises françaises de plus de 250 salariés. L’étude est intitulée « Les entreprises françaises sur la voie de l’intelligence artificielle ». L’étude a été administrée par téléphone auprès d’un panel issu des secteurs banque-finance-assurance, industrie, commerce (gros et détail, VPC, négoce, import/export), télécommunications, médias, utilities, transport, construction/BTP et services.
Recentrage sur 300 entreprises expérimentées
Puis l’étude s’est ensuite concentrée sur les 300 entreprises témoignant d’une connaissance de l’I.A. suffisante pour mener une analyse détaillée sur les budgets investis, les acteurs impliqués ou encore les technologies utilisées.
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