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Quel est le niveau d’usage réel de l’Intelligence Artificielle dans le monde ? Par Baligh

Dans son étude, ISG constate que l’usage de l’Intelligence Artificielle par les entreprises se généralise et n’est plus cantonné aux précurseurs. Pour des raisons notamment de budget, les grandes entreprises (plus de 25000 employés) sont en avance par rapport aux plus petites entreprises qui investissent plutôt sur des outils disponibles sur le marché (solutions packagées contenant un composant IA

Les applications de l’Intelligence Artificielle couvrent plusieurs domaines, principalement : ▪ Intelligence robotisée des processus (IPA) ▪ Le Machine Learning ou le Cognitif ▪ Le traitement du langage naturel, en incluant la reconnaissance vocale ▪ Le Big Data et la Data Science

Selon l’étude ISG Insights, le niveau d’adoption de l’Intelligence Artificielle est similaire entre Europe et l’Amérique du Nord, avec une très légère avance pour l’Europe.

• La valorisation de la donnée est aujourd’hui au cœur de la stratégie de toutes les entreprises. Selon ISG Insights, 53% des entreprises ont des usages en production ou en phase de test pour implémentation prochaine (cf. jauge horizontale jaune et bleue sur le graphique).
• Les industries ont par exemple entamé depuis longtemps leur transformation numérique en adoptant des chaînes robotisées dans les usines et mis en place des logiciels de RPA capables de remplacer l'homme sur des processus standardisés et répétitifs. Mais le RPA en autonome n’inclue pas d’« Intelligence ». C’est l’apport des autres domaines de l’IA (Big Data, Data Science, Machine Learning, …) qui permet aux robots logiciels d’acquérir de la « connaissance » et de pouvoir prendre des décisions ou de résoudre des problèmes. C’est la tendance observée de l’évolution du RPA chez les entreprises. D’ailleurs on parle maintenant de l’IPA (Intelligent Process Automation).
• Aujourd’hui, le traitement du langage naturel et le machine learning sont plébiscités par les entreprises avec 37% de projets en phase de déploiement et de production.

ISG constate de nombreux points communs à la multiplication des applications d’Intelligence Artificielle en entreprise et des enjeux significatifs :

• Accélérer le processus de décision avec l’apport de l’Intelligence Digitale ▪ Améliorer la productivité grâce aux Employés Digitaux ▪ Digitaliser les processus métier qui sont aujourd’hui manuels et / ou très coûteux ▪ Automatiser at améliorer les processus métier de bout en bout (du front vers le back office) ▪ Développer de nouveaux produits ou services et apporter des éclairages et des informations aux clients et / ou au marché ▪ Améliorer ses revenus et marges par rapport à la concurrence

– FIN –