Malgré un engouement mondial pour la GenAI, une étude récente d’IDC, sponsorisée par Qlik, un leader des solutions d’intégration de données, d’analytique et d’IA/ML, met en lumière un écart significatif entre l’ambition des entreprises et leur préparation effective à ces technologies. Alors que 89 % des organisations ont révisé leur stratégie de gestion des données en réponse à l’émergence de l’IA générative, elles ne sont que 26 % à avoir déployé des solutions GenAI à grande échelle, et seulement 12 % à estimer disposer d’une infrastructure adaptée aux workflows d’IA agentique.

Selon le rapport “The Global Impact of Artificial Intelligence on the Economy and Jobs : AI will Steer 3.5% of GDP in 2030” publié par Qlik en août 2024, l’IA devrait contribuer à hauteur de 19 900 milliards de dollars à l’économie mondiale d’ici 2030, représentant 3,5 % du PIB mondial. 

Face à cette opportunité sans précédent, les entreprises accélèrent leurs investissements pour intégrer l’IA dans leurs opérations : 41 % d’entre eux sont dédiés à la Gen AI, 16 % à l’IA agentique. Cependant, malgré ces efforts, les résultats de l’enquête d’IDC mettent en lumière leurs lacunes, soulignant leur manque de préparation.

Une adoption ralentie par des défis structurels

L’une des principales difficultés identifiées par l’étude est la gestion et la gouvernance des données.

Comme le souligne Stewart Bond, Research VP for Data Integration and Intelligence chez IDC :

“Pour s’assurer d’exploiter des workflows d’IA porteurs d’une valeur durable et évolutive, les entreprises doivent relever des défis fondamentaux tels que ceux liés à l’exactitude et à la gouvernance des données.”

Les organisations qui adoptent le modèle du ” Data as a Product ” sont sept fois plus susceptibles de déployer l’IA à grande échelle, ce qui démontre l’importance d’une structuration rigoureuse des données. Ce modèle, qui consiste à gérer les données comme un produit à part entière, implique des standards élevés de qualité et d’accessibilité. Pourtant, bien que 94 % des organisations intègrent ou prévoient d’intégrer des fonctionnalités d’analytique dans leurs applications, seules 23 % d’entre elles y parviennent effectivement.

Gouvernance des données et infrastructure : le nerf de la guerre

Pour combler cet écart, les entreprises doivent aller au-delà de l’expérimentation et se concentrer sur la mise en place de bases solides :

• Une gouvernance des données stricte : assurer la qualité, l’exactitude et la sécurité des informations exploitées par l’IA.
• Une infrastructure adaptée et évolutive : les organisations doivent investir dans des systèmes capables de supporter des processus décisionnels autonomes.
• Une intégration efficace de l’analytique : transformer les données en insights exploitables pour créer de la valeur et favoriser une prise de décision éclairée.

James Fisher, Chief Strategy Officer chez Qlik, insiste sur l’importance de cette transformation : 

“Le potentiel de l’IA dépend de l’efficacité avec laquelle les organisations gèrent et intègrent leur chaîne de valeur de l’IA. Les entreprises qui ne parviennent pas à développer des systèmes permettant d’obtenir des enseignements fiables et exploitables seront rapidement distancées.”

Le rapport d’IDC met en avant une réalité simple : l’enthousiasme ne suffit pas, d’autant plus lorsqu’il peine à se traduire en actions concrètes. L’adoption réussie de la GenAI repose sur la capacité des entreprises à structurer et exploiter efficacement leurs données, un atout stratégique mais dont le potentiel resterait sans cela sous-exploité.