L’IA s’impose de plus en plus comme un outil incontournable pour les processus décisionnels des départements financiers. Selon une étude mondiale réalisée par Taulia, fintech filiale du Groupe SAP, spécialisée dans les solutions de gestion de fonds de roulement, 86 % des responsables financiers seniors en France estiment que l’IA a un impact concret et positif dans leurs prises des décisions stratégiques. Cette tendance se confirme d’ailleurs à l’échelle mondiale, 9 décideurs sur 10 rapportant un impact favorable de l’IA sur leurs activités.

Pour cette étude, Opinium a interrogé entre le 14 août et le 28 août 2024, près de 600 directeurs et décideurs des fonctions finance et trésorerie d’entreprises de plus de 250 employés aux Etats-Unis, en Angleterre, en Allemagne, en France, à Singapour et en Australie.

L’IA et la GenAI, des atouts stratégiques pour les décideurs financiers

L’étude révèle qu’au niveau mondial, les dirigeants financiers privilégient désormais les analyses générées par l’IA par rapport aux autres sources de données pour la prise de décisions stratégiques commerciales. En effet, 57 % d’entre eux déclarent s’appuyer sur les informations générées par l’IA, 48 % sur les données internes, 46 % sur les données externes, 35 % sur le jugement personnel et 32 % sur les contributions des collègues.
Ces chiffres traduisent non seulement un changement profond, mais reflètent également une confiance croissante envers l’IA.

En France, plus de la moitié des décideurs financiers (52%) considère que l’IA a une influence significative sur leurs décisions, améliorant ainsi l’efficacité opérationnelle. Cette tendance s’accompagne d’une anticipation forte : 85 % des dirigeants prévoient une augmentation de l’influence de l’IA sur leurs processus décisionnels au cours des 12 prochains mois.

Applications clé : automatisation, prévision et chaîne d’approvisionnement

L’IA est désormais une composante clef des départements financiers À l’échelle mondiale, 60 % des dirigeants financiers travaillent déjà au sein d’équipes intégrant cette technologie, et 92 % prévoient d’en élargir l’utilisation dans les 12 prochains mois. Les applications les plus courantes concernent la gestion des stocks et des chaînes d’approvisionnement (48 %) ainsi que l’automatisation et l’optimisation des processus (46 %). Lorsqu’il est demandé aux responsables financiers seniors quels domaines bénéficient le plus de l’IA, 47 % citent l’automatisation des processus et 45 % la prévision de trésorerie.

Cette adoption est plus forte dans les grandes entreprises (62 %) que dans les entreprises de taille intermédiaire (39 %)

En France, les applications les plus prisées de l’IA reflètent des priorités similaires. Ainsi, 61 % des répondants font totalement confiance à l’IA pour améliorer l’automatisation et l’efficacité des processus. Par ailleurs, 48 % s’appuient sur cette technologie pour optimiser la gestion des stocks et des chaînes d’approvisionnement, tandis que 42 % considèrent les analyses générées par l’IA comme une référence fiable pour la prévision de trésorerie.

Ces résultats soulignent le potentiel de l’IA pour améliorer la précision et l’efficacité des opérations financières tout en réduisant les erreurs humaines. Toutefois, 74 % des répondants français estiment qu’une supervision humaine reste essentielle dans la gestion des commandes et des services, lors d’interactions avec les clients (73 %) tandis que 71 % soulignent son importance dans les négociations.

Repenser les compétences au sein des équipes

Pour maximiser le potentiel de l’IA, les départements financiers restructurent leurs équipes : près de 45 % des responsables financiers mondiaux prévoient de recruter des experts en IA dans un futur proche. En France, cette dynamique se traduit par des investissements significatifs dans la formation et le recrutement pour favoriser une collaboration optimale entre humain et technologie.

Selon Cédric Bru, CEO de Taulia :

“ Les résultats de notre étude mettent en évidence un changement majeur dans le fonctionnement des départements financiers performants. L’IA n’est plus une technologie émergente, mais un élément central de la prise de décisions stratégiques. L’IA générative simplifie l’accès aux données et renforce le rôle des dirigeants financiers. Nous sommes ravis d’accompagner ces derniers en leur fournissant des analyses basées sur l’IA pour élaborer des stratégies efficaces de gestion du fonds de roulement. Les responsables financiers accordent déjà une grande confiance aux données générées par l’IA en les privilégiant pour des décisions critiques ”.

Il conclut :

“Il est évident que le rôle de l’IA dans les fonctions financières ne fera que croître, ce qui signifie que ceux qui sauront la comprendre et l’exploiter efficacement bénéficieront d’un avantage concurrentiel majeur. Les départements financiers performants explorent déjà une variété de solutions basées sur l’IA et sollicitent des partenaires qui l’utilisent pour rester à la pointe de l’innovation”.

L’IA peut-elle améliorer la précision des diagnostics médicaux ? Des chercheurs d’UVA Health, un réseau de soins de santé affilié à l’Université de Virginie, ont tenté de répondre à cette question. Le résultat de leur étude est surprenant : si l’IA peut effectivement surpasser les performances des médecins dans certaines tâches de diagnostic, son intégration dans leur flux de travail n’a pas significativement amélioré leurs performances globales.

Les grands modèles de langage (LLM) ont montré des résultats prometteurs dans la réussite aux examens de raisonnement médical, qu’il s’agisse de questions à choix multiples ou de questions ouvertes. Cependant, leur impact sur l’amélioration du raisonnement diagnostique des médecins en situation réelle reste à déterminer.

Andrew S. Parsons, qui supervise l’enseignement des compétences cliniques aux étudiants en médecine de la faculté de médecine de l’Université de Virginie et codirige le Clinical Reasoning Research Collaborative, et ses collègues de l’UVA Health ont voulu mettre ChatGPT Plus (GPT-4) à l’épreuve. Leur étude, a été publiée dans la revue scientifique JAMA Network Open et acceptée ce mois-ci par le symposium 2024 de l’American Medical Informatics Association.

Méthodologie de l’étude

Les chercheurs ont recruté 50 médecins exerçant en médecine familiale, en médecine interne et en médecine d’urgence pour lancer un essai clinique randomisé et contrôlé dans trois hôpitaux de pointe : UVA Health, Stanford et le Beth Israel Deaconess Medical Center de Harvard. La moitié d’entre eux ont été assignés aléatoirement à l’utilisation de ChatGPT en plus de méthodes conventionnelles telles que Google ou des sites de référence médicaux comme UpToDate, tandis que l’autre moitié s’est appuyée uniquement sur ces méthodes conventionnelles.

Les participants ont eu 60 minutes pour examiner jusqu’à 6 vignettes cliniques, des outils pédagogiques utilisés dans le domaine médical pour évaluer et améliorer les compétences cliniques des professionnels de santé. Ces vignettes, basées sur des cas réels, comprenaient des détails sur les antécédents des patients, des examens physiques et des résultats d’analyses de laboratoire.

Résultats

L’étude a révélé que les médecins utilisant ChatGPT Plus obtenaient une précision diagnostique médiane de 76,3 %, légèrement supérieure aux 73,7 % des médecins s’appuyant uniquement sur des outils traditionnels. Si l’écart reste modeste, en revanche, Chat GPT Plus, utilisé indépendamment, a atteint une précision impressionnante de 92 %.

Si les participants à l’essai utilisant ChatGPT Plus ont atteint un diagnostic un peu plus rapidement dans l’ensemble (519 secondes contre 565 secondes par cas), paradoxalement, ils ont réduit la précision diagnostique de l’IA.

Pour les chercheurs, cette baisse de la précision pourrait être due aux invites utilisées. Ils soulignent la nécessité de former les cliniciens à l’utilisation optimale de l’IA, notamment en exploitant les prompts de manière plus efficace. Sinon, les organisations de soins de santé pourraient acheter des invites prédéfinies à mettre en œuvre dans le flux de travail et la documentation clinique.

Selon eux, ChatGPT Plus se comporterait probablement moins bien dans la vie réelle, où de nombreux autres aspects du raisonnement clinique entrent en jeu, en particulier pour déterminer les effets en aval des diagnostics et des décisions de traitement. Ils demandent des études supplémentaires pour évaluer les capacités des grands modèles de langage dans ces domaines et mènent une étude similaire sur la prise de décision de gestion.

Conclusions

Les résultats révèlent une nuance essentielle : bien que les LLM soient capables de performances autonomes impressionnantes, leur utilisation en complément des méthodes traditionnelles n’a pas significativement amélioré la précision diagnostique des médecins.

Les chercheurs avertissent que “les résultats de cette étude ne doivent pas être interprétés comme indiquant que les LLM devraient être utilisés pour le diagnostic de manière autonome sans la surveillance d’un médecin” ajoutant que “des développements supplémentaires dans les interactions homme-machine sont nécessaires pour réaliser le potentiel de l’IA dans les systèmes d’aide à la décision clinique”.

Ils ont d’ailleurs lancé un réseau bicôtier d’évaluation de l’IA appelé ARiSE (AI Research and Science Evaluation) afin d’évaluer davantage les résultats de la GenAI dans les soins de santé.

Références de l’article

“Influence d’un grand modèle de langage sur le raisonnement diagnostique. Un essai clinique randomisé” doi :10.1001/jamanetworkopen.2024.40969

Equipe de recherche : Ethan Goh, Robert Gallo, Jason Hom, Eric Strong, Yingjie Weng, Hannah Kerman, Joséphine A. Cool, Zahir Kanjee, Andrew S. Parsons, Neera Ahuja, Eric Horvitz, Daniel Yang, Arnold Milstein, Andrew P.J. Olson, Adam Rodman et Jonathan H. Chen.

L’observatoire Data Publica a publié le 12 novembre 2024 son troisième baromètre sur l’utilisation des données par les territoires, avec un focus particulier cette année sur le recours à l’IA. Réalisée avec le concours de la Banque des Territoires, La Poste, Orange, et en partenariat avec La Gazette des communes, l’étude intègre également les résultats d’une enquête menée par IPSOS auprès de 1 000 personnes constituant un échantillon représentatif de la population française .

Pour ce baromètre 2024, 289 collectivités et établissements publics locaux ont été interrogés en juin et juillet derniers. Les résultats de l’enquête 2024 viennent sur plusieurs points confirmer des tendances déjà observées les années précédentes : les données sont utilisées par de plus en plus de collectivités, quelle que soit leur taille, et pour des usages de plus en plus variés. En effet, 65% des collectivités interrogées déclarent avoir lancé un projet data au cours des deux dernières années, contre 41% en 2022.

Les principaux domaines d’application des données sont l’administration et la gestion interne (59% des collectivités de plus de 3 500 habitants déclarent avoir des projets data dans ce domaine) et la transition écologique : gestion de l’énergie et de l’éclairage publique (58%), mobilité (55%) ou encore gestion de l’eau (46%) et des déchets (40%).

Mais le fait marquant de l’année est l’explosion du nombre de projets d’usage de l’IA au sein des collectivités françaises : plus d’une collectivité interrogée sur deux (51 %) annonce avoir soit déjà mis en place ou testé un système d’IA (36%), soit vouloir le faire dans les douze prochains mois (15%). En 2022, elles étaient 21 % dans ce cas.

Les taux de mise en œuvre les plus élevés se trouvent parmi les régions (75 % ayant déjà lancé des projets en 2024) et les métropoles (62 %). Cependant, pour la première fois, un nombre significatif de communes de 3 500 à 10 000 habitants est également impliqué : 14 % ont initié des projets, alors qu’aucune n’était concernée dans l’enquête de 2023.

L’observatoire estime à plusieurs centaines le nombre d’initiatives en cours. Parmi elles, 40% concernent deux domaines : la gestion administrative (29 %) et les interactions avec les usagers (11 %). Un chiffre qui pourrait atteindre 56 % pour ces cas d’utilisation en 2025, boosté par l’adoption de l’IA générative. De nombreuses collectivités, quelle que soit leur taille, expérimentent notamment des chatbots, utilisés en interne pour répondre aux questions des agents (par exemple, sur leur carrière) ou en externe pour informer les usagers. Les projets couvrent également d’autres secteurs comme la sécurité, la mobilité et l’environnement, bien qu’ils soient à divers stades de développement et souvent en phase de test.

Les freins à la mise en oeuvre de l’IA

La diffusion de l’IA dans les collectivités françaises est freinée par plusieurs obstacles, le principal étant le manque de compétences, cité par 63 % des collectivités et 67 % des régions, mais seulement 38 % des métropoles. Ce déficit s’accompagne d’une méfiance envers l’IA (47 %), d’un manque de temps et de moyens financiers. Pour celles ayant entamé des projets IA, l’accès limité aux données de qualité est placé au 3ème rang des défis à la mise en oeuvre de l’IA.

En termes de régulation, seulement 4 % des collectivités se disent totalement prêtes à respecter les recommandations de la CNIL sur le RGPD et l’IA. La mise en place de cadres juridiques et de chartes éthiques pour l’IA reste également en développement : seules 3 % des collectivités ont adopté une charte éthique (contre 15 % des métropoles), 18 % des collectivités envisageant de le faire dans les 12 prochains mois.

Des projets conformes aux attentes des Français

Si les Français témoignent toujours de leur confiance aux acteurs publics locaux, ils sont aujourd’hui plus inquiets et méfiants face au développement de l’IA dans notre société qu’il y a deux ans. Cependant, le sondage IPSOS révèle qu’ils placent de grands espoirs dans l’IA pour aider les collectivités à relever des défis complexes dans des domaines tels que l’énergie, l’eau et les transports, des attentes en phase avec les cas d’usage privilégiés par les collectivités. Par contre, une certaine réticence apparaît quant à l’utilisation de l’IA pour des services de proximité : seuls 20 % des Français préfèrent une IA disponible en continu à un agent au guichet. Cette opinion varie selon les générations et le genre, les 25-34 ans se montrant plus favorables (30 %) et les femmes plus prudentes.

Retrouver l’intégralité du Baromètre Data Publica 2024 ici

En juin dernier, ABBYY, une multinationale spécialisée dans le traitement intelligent des documents et l’automatisation, a mené, en partenariat avec l’institut Opinium, une enquête auprès de 1 200 décideurs informatiques en France, au Royaume-Uni, aux États-Unis, en Allemagne, en Australie et à Singapour. Elle dévoile dans son rapport “ABBYY State of Intelligent Automation : AI Trust Barometer 2024”, les motivations et les inquiétudes des industriels français face à l’adoption de l’IA.

Selon les chiffres d’ABBYY, l’investissement moyen dans l’IA au cours des 12 derniers mois en France a été supérieur à celui des pays étudiés : 811 000 euros alors que la moyenne se situe à 600 000 euros. L’étude révèle que l’innovation technologique et la peur de l’obsolescence sont les principaux moteurs de l’intégration de l’IA.

Le “AI Trust Barometer 2024″ identifie également les principaux domaines d’application de l’IA dans l’industrie française : le marketing et les opérations (40 %), les ventes (39 %), et la conformité (27 %) sont en tête des départements ayant intégré des outils IA, avec des solutions d’automatisation qui transforment progressivement les processus internes et la relation client.

La peur de l’obsolescence : premier facteur de motivation

Alors que la technologie évolue à une vitesse inédite, 63 % des industriels français expriment leur crainte de se voir dépassés s’ils ne s’adaptent pas à l’IA. Ce chiffre souligne la pression constante qui pèse sur les entreprises pour maintenir leur compétitivité. Selon ABBYY, l’IA est devenue un élément clé pour garantir l’efficacité : 52 % des répondants, indiquent l’amélioration des performances et du service client comme des objectifs prioritaires. La pression exercée par les clients s’avère également significative, 38 % des répondants affirmant que les attentes de leurs consommateurs les poussent à investir dans l’IA.

Des décideurs confiants dans les modèles de langage

Une large majorité des leaders informatiques du secteur industriel français (77 %) déclare faire confiance à l’IA pour apporter des avantages à leur entreprise.

Ils accordent une confiance élevée aux grands modèles de langage (LLM), plébiscités par 84 % des répondants pour leur fiabilité et leur efficacité. Les petits modèles de langage (SLM) bénéficient eux aussi d’une confiance notable (80 %), en partie en raison de leur capacité à répondre à des besoins spécifiques tout en limitant certains risques associés aux LLM.

Les outils basés sur l’IA générative, tels que les chatbots et assistants numériques, sont parmi les plus utilisés, reflétant un engouement croissant pour des solutions capables d’automatiser et de personnaliser les interactions avec les clients. Si 82% des répondants français déclarent utiliser ChatGPT, plus de la moitié utilise des outils d’IA spécifiques, tels que le traitement intelligent des documents (IDP).

Des freins persistants à l’adoption de l’IA

Malgré cette forte adoption, l’étude met en lumière plusieurs inquiétudes. Le risque d’utilisation abusive de l’IA est cité comme l’une des principales préoccupations (38 %). Le manque de talents et de compétences (34 %), les complexités techniques (29 %) et les enjeux de conformité juridique (31 %) sont d’autres freins majeurs. De plus, 49 % des décideurs s’inquiètent des menaces pour la cybersécurité et la protection des données, tandis que 40 % expriment des doutes quant à la fiabilité des informations fournies par l’IA.

Une croissance des investissements en 2025

En dépit de ces défis, 87 % des décideurs informatiques prévoient de renforcer leurs budgets IA pour l’année à venir, 22 % d’entre eux comptent d’ailleurs augmenter leurs investissements de 21 à 30 %. Ces prévisions reflètent la confiance croissante en l’IA, soutenue par des résultats concrets que 80 % des entreprises affirment déjà observer.

Vers une IA responsable ?

Un autre aspect de cette adoption de l’IA est la dimension éthique. Si 81 % des industriels français se disent convaincus de respecter les réglementations en vigueur, seulement 43 % des entreprises ont mis en place des politiques internes claires pour encadrer l’usage de l’IA par leurs équipes de production et de conformité. ABBYY souligne que ce besoin de formaliser des lignes directrices internes devient crucial pour gagner la confiance des utilisateurs et des clients.

Maxime Vermeir, Senior Director of AI Strategy chez ABBYY, commente :

“Il est révélateur que les responsables informatiques de l’industrie préfèrent les petits modèles de langage, probablement en raison des informations erronées associées à l’IA générative. Cela indique une maturation du marché, avec une intégration croissante d’outils spécialisés comme le traitement intelligent des documents (IDP) dans les stratégies d’IA. Les industriels peuvent ainsi combiner l’IA spécialisée avec des solutions basées sur des grands modèles de langage (LLM) pour répondre à des besoins spécifiques, renforçant la confiance. Cependant, le manque d’expertise en mise en œuvre de l’IA demeure une préoccupation, risquant de freiner leur progression. Pour y remédier, ils devraient former leurs employés et recruter des spécialistes en IA, afin de maximiser les avantages de cette technologie”.

Alors que le secteur de la construction traverse une période de transformation profonde, l’intégration des technologies numériques bouleverse les méthodes de travail traditionnelles et renforce l’engagement des entreprises envers la RSE (Responsabilité Sociétale des Entreprises). Une étude récente de Bluebeam, l’un des leaders mondiaux des solutions et services numériques pour les professionnels du secteur, dévoile comment la digitalisation améliore la productivité tout en réduisant l’empreinte écologique des projets de construction.

L’étude sectorielle “Impact de la technologie numérique sur la productivité des entreprises de construction” réalisée par Bluebeam, en partenariat avec le Chartered Institute of Building (CIOB), inclut des conseils pratiques et des recommandations pour les entreprises souhaitant se lancer dans la numérisation. Elle propose des études de cas d’entreprises ayant adopté de nouveaux outils numériques, mettant en évidence l’atteinte de leurs objectifs en matière de réduction de l’impact environnemental, de sécurité au travail et de promotion du bien-être des employés.

La construction, l’un des secteurs les plus gourmands en ressources, est aujourd’hui en première ligne pour répondre aux enjeux environnementaux. Grâce aux outils numériques comme les capteurs IoT et les systèmes de gestion de projet en temps réel, les entreprises parviennent à mieux gérer leurs ressources. L’optimisation des chantiers permet de réduire les déchets, d’améliorer l’efficacité énergétique des bâtiments et de limiter les émissions de gaz à effet de serre.

Par exemple, les capteurs IoT mesurent et contrôlent l’efficacité énergétique, permettant une meilleure régulation des consommations. Ces technologies contribuent ainsi à l’atteinte des objectifs de durabilité tels que la réduction de la consommation d’énergie, ou l’amélioration de la qualité de l’air dans les environnements construits.

Optimisation des coûts et des délais

Outre les bénéfices environnementaux, la transition numérique dans la construction offre également des avantages économiques majeurs. Des outils comme le Building Information Modeling (BIM) et les logiciels de gestion de projet optimisent la coordination entre les équipes, ce qui permet de réduire les délais et les coûts liés à la construction. Ces solutions réduisent également les erreurs humaines et permettent une gestion proactive des risques, réduisant les interruptions et garantissant la conformité aux normes environnementales.

Amélioration de la sécurité et du bien-être des travailleurs grâce à la technologie

L’étude souligne l’impact des outils numériques dans la prévention des accidents sur les chantiers. Des technologies comme les drones et les logiciels de suivi en temps réel permettent d’améliorer la sécurité des travailleurs en surveillant les conditions de travail et en identifiant les risques avant qu’ils ne provoquent des accidents.

Elles jouent donc un rôle crucial : en Grande-Bretagne, le secteur de la construction a enregistré 51 accidents mortels en 2023/24, un chiffre en hausse par rapport aux cinq années précédentes, 53 000 personnes ont été blessées au travail au cours des trois années précédant mars 2023.

La santé mentale des travailleurs est également devenue une priorité, notamment avec l’introduction d’applications comme “Be A Mate” et “Headspace”, qui offrent un soutien psychologique continu. Des bénévoles, spécialement formés, aident 24h/24 et 7j/7 les employés à combattre le stress, la solitude ou la dépression, réduisant ainsi le turnover et favorisant une main-d’œuvre plus stable et productive. En déployant ces outils, les entreprises améliorent l’environnement de travail, le rendant plus inclusif et humain, aligné avec leurs engagements RSE.

Formation continue et montée en compétences

L’étude met en avant l’importance de la formation continue pour soutenir la transition numérique, encourageant particulièrement les petites entreprises à former leurs équipes aux nouvelles technologies.

Selon le Conseil de formation de l’industrie de la construction au Royaume-Uni (CITB), 250 000 nouveaux travailleurs devront être formés aux outils numériques d’ici 2028, soulignant la nécessité d’investir dans le développement des compétences afin de créer un secteur plus durable et résilient.

Téléchargez l’étude complète ici

Alors que l’IA redéfinit les paradigmes d’entreprise, Sopra Steria Next, le cabinet de conseil du groupe Sopra Steria, présente une nouvelle étude qui restructure les approches du marché de l’IA. Anticipant un doublement de la taille du marché mondial d’ici 2028, cette étude propose une méthode innovante basée sur l’usage, plutôt que sur la technologie seule, pour aider les dirigeants à mieux piloter leur stratégie opérationnelle et leurs investissements.

Redéfinition de l’analyse du marché IA

Traditionnellement, l’analyse du marché de l’IA s’est concentrée sur les aspects technologiques. Cependant, Sopra Steria Next, ayant constaté que cette approche n’était pas toujours pertinente pour la prise de décision des dirigeants d’entreprise, leur propose une grille d’analyse innovante, catégorisant l’IA en 4 grands types d’application concrète, ou “archétypes” : AI for Machine, AI for Process, AI for Human et AI for Software.

Fabrice Asvazadourian, PDG de Sopra Steria Next, explique :

“Autrefois considérée comme un sujet technique, délégué à des data scientists, avec l’avènement de l’IA générative, l’IA a fait son entrée fracassante dans les Comités Exécutifs et les Conseils d’Administration”.

Ajoutant :

“Nos quatre archétypes offrent aux dirigeants une boussole stratégique dans l’univers complexe et multiple de l’IA. Cette structuration du marché permet à nos clients d’optimiser leurs investissements, et de s’assurer qu’ils n’ont pas d’angle mort dans leur exploration des différentes potentialités de l’IA. Nous transformons ainsi l’IA d’une préoccupation technologique en un véritable levier de performance business”. 

Un marché en pleine expansion

L’étude menée par Sopra Steria Next révèle que le marché mondial de l’IA, estimé à 540 milliards de dollars en 2023 (soit 6% du marché mondial de l’informatique), devrait atteindre 1 270 milliards de dollars d’ici 2028, représentant alors 10% du marché mondial de l’IT. Cette croissance spectaculaire de 19 % par an sur les 5 prochaines années, 3 fois supérieur à celle de l’ensemble du marché de l’IT., sera portée par des avancées technologiques majeures dans chacun des 4 archétypes d’IA.

AI for Machine désigne l’application de l’IA dans les systèmes industriels et les infrastructures, notamment grâce aux jumeaux numériques et au métavers industriel. Cette branche devrait croître de 13 % par an pour atteindre 330 milliards de dollars d’ici 2028.

AI for Process se concentre sur l’automatisation des processus dans des secteurs comme la finance et les services publics. Grâce à l’intégration de technologies d’automatisation intelligente, ce segment devrait générer 390 milliards de dollars, représentant 31 % du marché global de l’IA.

AI for Human, qui regroupe des outils d’aide à la décision et des assistants virtuels, bénéficiera de l’avancée de l’IA générative et prédictive. Ce segment devrait passer de 130 milliards à 380 milliards de dollars en cinq ans, soit une croissance explosive.

Enfin, AI for Software concerne les outils facilitant le développement informatique, avec l’émergence des technologies low-code/no-code. Ce domaine devrait croître de 25 % par an pour atteindre 170 milliards de dollars.

Un outil de pilotage stratégique

L’étude met en lumière des stratégies d’investissement différenciées selon les secteurs, couvrant un large éventail d’industries, allant des services financiers à la santé, en passant par les administrations publiques, la défense et la sécurité, l’aéronautique et l’espace, l’industrie manufacturière, l’énergie, les transports et la logistique, le commerce de détail, ainsi que les télécoms et médias. Elle identifie pour chaque secteur la dizaine de cas d’usage IA prioritaires à mettre en œuvre dès aujourd’hui.

Fabrice Asvazadourian met en avant l’importance de cette approche sectorielle pour les entreprises :

“En combinant ces quatre archétypes, nous offrons à nos clients une vision à 360 degrés qui permet d’aligner les investissements IA sur les priorités business, d’identifier les cas d’usage matures pour être déployés et ceux encore en phase d’exploration, et d’accélérer le déploiement de l’IA à grande échelle.” .

Sopra Steria Next recommande par exemple aux décideurs des services financiers de répartir leurs investissements en IA de manière équilibrée entre 3 des 4 archétypes, (Process, Human et Software) et à l’industrie manufacturière, l’énergie et la défense de focaliser l’essentiel de leurs investissements sur l’IA industrielle. Pour l’industrie pharmaceutique et le monde de la santé, le cabinet recommande un profil équilibré d’investissements entre IA industrielle et IA au service des humains.

Les quatre défis du déploiement de l’IA

Si les perspectives de croissance sont enthousiasmantes, l’industrialisation de l’IA reste un défi de taille pour les entreprises.

Selon Fabrice Asvazadourian:

“Aujourd’hui, seulement 1 algorithme sur 7 atteint la phase de production. Au-delà de se focaliser sur le développement des algorithmes IA pour adresser les cas d’usage prioritaires, le vrai enjeu est d’en réussir l’industrialisation”.

Pour industrialiser correctement l’IA au sein de leur organisation, Sopra Steria Next recommande aux entreprises de relever simultanément quatre défis :

• Concentrer 80% des efforts sur les cas d’usage déjà à maturité dans leur industrie, en évitant les angles morts et en exploitant la complémentarité entre IA Prédictive et IA Générative ;
• Moderniser les plateformes technologiques Data/IA pour gérer en masse des données non structurées, voire synthétiques, et s’équiper des solutions IA pertinentes ;
• Intégrer de nouveaux algorithmes d’IA dans les processus industriels de l’IT sans dégrader leurs performances et en garantissant leur traçabilité et évolutivité dans le temps ;
• Sécuriser le recrutement et la montée en compétence des talents Tech en IA et créer les conditions de prise en main en confiance de ses nouveaux outils par l’ensemble des collaborateurs et collaboratrices.

L’étude complète “Navigating the AI Era : State of Today and Prospects of Tomorrow” de SopraStoria NEXT est accessible sur demande ici.

L’adoption de l’IA dans le marketing en France est encore à ses balbutiements. Selon une étude récente réalisée par HubSpot en collaboration avec LinkedIn, les petites et moyennes entreprises (PME) et entreprises de taille intermédiaire (ETI) françaises sont majoritairement en phase d’exploration, alors que des contraintes budgétaires et des pénuries de talents freinent une adoption plus large.

HubSpot publie régulièrement des études sur les tendances actuelles et futures du marketing. Ce dernier rapport intitulé “Intersection du Marketing, des Données et de l’IA” se concentre sur l’Europe. HubSpot et LinkedIn, en partenariat avec TopRank Marketing, ont interrogé en mai dernier 2 306 leaders du marketing dans des secteurs B2B et B2C, au Royaume-Uni, dans les pays nordiques, au Benelux, et en France pour établir un état de l’adoption de l’IA et appréhender les défis et opportunités au sein de chaque marché.

L’adoption de l’IA en France : un retard notable

Parmi les 509 responsables marketing français interrogés, 41 % sont actuellement en train de tester l’IA dans des applications spécifiques, et 24 % se trouvent encore dans la phase de recherche d’opportunités. Bien que ces chiffres montrent un intérêt croissant pour l’IA, la France accuse un retard par rapport à d’autres pays européens : seules 7 % des entreprises françaises ont optimisé l’utilisation de l’IA et cherchent à en intensifier l’usage, un taux parmi les plus bas en Europe, loin derrière la Finlande (20 %), la Suisse (17 %) et la Belgique (13 %).

D’ailleurs, seulement 3 % des personnes interrogées en France estiment que l’IA joue déjà un rôle fondamental dans leurs décisions stratégiques.

Des contraintes budgétaires qui ralentissent l’adoption

Le principal obstacle à l’adoption de l’IA en France est lié au budget : 50 % des responsables marketing français estiment que leur budget actuel est insuffisant pour intégrer l’IA dans leurs processus, ce qui représente le taux le plus élevé en Europe, où la moyenne se situe à 46 %. En dépit de cela, 74 % des marketeurs français prévoient une augmentation des investissements dans les technologies d’IA au cours de l’année prochaine, un chiffre proche de la moyenne européenne (78 %).

Une pénurie de talents qualifiés

Outre les contraintes budgétaires, la difficulté à recruter des talents qualifiés dans le domaine de l’IA constitue un frein majeur à l’adoption de ces technologies. Les entreprises peinent à attirer des experts capables de déployer efficacement des solutions d’IA dans les équipes marketing, ce qui limite leur capacité à innover.

Le 3ème défi cité par les marketeurs français est d’atteindre et engager leur public cible.

Un optimisme persistant malgré les défis

C’est en France que le plus grand nombre d’entreprises ont enregistré une baisse du ROI au cours de l’année passée (20 %). Cependant, et malgré ces défis, 90 % des personnes interrogées se disent confiantes dans la capacité de leur équipe à atteindre ou dépasser leurs objectifs au cours de l’année à venir, notamment grâce aux opportunités offertes par l’IA. De plus, 76 % des répondants estiment que l’IA a déjà amélioré l’expérience client, un domaine clé pour fidéliser et attirer de nouveaux consommateurs.

Par ailleurs, 41 % des marketeurs français reconnaissent que l’IA a facilité la communication entre les équipes, favorisant ainsi une meilleure collaboration interne. Les perspectives d’amélioration de la personnalisation des stratégies marketing grâce à l’IA sont également vues comme un atout majeur.

Virginie Le Lièvre, Head of Brand et Marketing France, chez HubSpot, conclut :

“Ce nouveau rapport montre que les équipes marketing les plus performantes sont celles qui utilisent déjà l’IA dans leurs prises de décisions, car cela leur permet d’affiner leurs stratégies, de stimuler le retour sur investissement et de personnaliser les expériences clients. L’adoption de l’IA est progressive, et le succès des prochaines étapes dépendra d’un solide alignement entre le marketing et les ventes, de la mise en action des bons talents et d’un juste dosage entre intervention humaine et automatisation des tâches.” 

Le rapport fournit également des recommandations stratégiques pour favoriser une adoption réussie et une utilisation optimale de l’IA, pour le consulter : https://hubs.la/Q02P4KrM0

Le Digital Education Council a interrogé plus de 3800 étudiants de l’enseignement supérieur dans 16 pays afin d’appréhender leur point de vue sur l’IA dans l’éducation. Selon cette enquête, l’IA est désormais perçue comme une composante indispensable des études universitaires, bien que des défis subsistent quant à son intégration efficace.

Utilisation de l’IA : une adoption massive

Avec 86 % des étudiants déclarant utiliser l’IA dans leurs études, et plus de la moitié (54 %) y ayant recours chaque semaine, l’adoption de l’IA dans l’enseignement supérieur est en pleine expansion. ChatGPT se positionne comme l’outil le plus utilisé, avec 66 % des étudiants l’employant principalement pour rechercher des informations et résumer des documents. Grammarly et Microsoft Copilot sont tous deux utilisés par 25 % des étudiants sondés, Claude AI, Blackbox, Gemini ou DeepL font également partie des outils d’IA auxquels les étudiants ont recours.

Chaque étudiant s’appuie sur une moyenne de 2,1 applications d’IA dans le cadre de ses études, 22 % en utilisant plus de trois.

Cependant, malgré cette adoption généralisée, 58 % des étudiants estiment ne pas avoir les compétences nécessaires pour bien comprendre et utiliser l’IA. De plus, près de 50 % d’entre eux se disent mal préparés pour évoluer dans un environnement professionnel dominé par l’IA.

Défis et inquiétudes des étudiants

80 % des étudiants jugent que l’intégration dans leur université est encore insuffisante. Des préoccupations émergent autour de la confidentialité des données, de la fiabilité du contenu généré par IA, ce qui peut sembler paradoxal vu l’augmentation de leur propre utilisation de l’IA, et surtout, de l’équité des évaluations automatisées. En effet, environ 60 % des étudiants craignent que l’utilisation de l’IA par les enseignants pour évaluer leurs travaux ne soit pas toujours équitable.

Un besoin urgent de formation et de directives

L’enquête révèle que seulement 5 % des étudiants considèrent que les lignes directrices concernant l’usage de l’IA dans leurs établissements sont à la fois claires et complètes. Alessandro Di Lullo, PDG du Conseil de l’Éducation Numérique et chercheur universitaire en gouvernance de l’IA à l’Université de Hong Kong, souligne que la mise à jour des lignes directrices et leur communication claire est une priorité urgente. Le cadre de gouvernance de l’IA proposé par le DEC en juin 2024 est un outil clé pour les universités cherchant à améliorer la littératie en IA.

En parallèle, Daniel Bielik, président du DEC, met en lumière la nécessité de cas d’usage « disruptifs » pour l’IA dans l’éducation. Il anticipe une transformation sociétale en profondeur à mesure que l’IA continue de s’intégrer dans le quotidien des étudiants. Toutefois, il avertit que pour saisir pleinement cette opportunité, les universités devront non seulement adopter l’IA mais aussi équilibrer son utilisation pour ne pas en faire une béquille.

Redéfinir les rôles des établissements d’enseignement supérieur

Alors que l’IA devient de plus en plus centrale dans les études universitaires, les établissements d’enseignement supérieur doivent évoluer pour répondre aux attentes des étudiants. Il ne s’agit plus simplement d’intégrer l’IA dans le programme d’études, mais de faire de cette technologie un élément fondamental de l’infrastructure éducative, permettant aux étudiants de développer des compétences adaptées au marché du travail.

Alexandro Di Lullo insiste sur l’importance pour les universités de promouvoir une culture de l’innovation en IA, tant chez les étudiants que chez le corps professoral. La création de centres spécialisés pour l’enseignement et la recherche en IA pourrait aider à combler les lacunes identifiées dans l’enquête. Ces centres offriraient des opportunités de développement professionnel continu pour les professeurs, les aidant à intégrer l’IA dans leurs méthodes d’enseignement de manière plus innovante et efficiente.

Vers un avenir axé sur l’IA

L’intégration réussie de l’IA dans l’éducation repose sur l’équilibre entre son adoption et sa régulation. Alors que l’IA offre des avantages indéniables, tels que la facilitation de la recherche, la vérification grammaticale et la génération de contenus, elle présente également des défis en matière de dépendance et d’équité.

Les universités qui sauront anticiper ces défis, en s’assurant que l’IA soutient plutôt que remplace la pensée critique et les explorations intellectuelles, auront un rôle de premier plan dans la préparation des étudiants à un avenir de plus en plus automatisé. Daniel Bielik rappelle que l’IA est sur le point de provoquer des transformations profondes, et que les institutions doivent se préparer à ces bouleversements pour rester à la pointe de l’innovation éducative.

L’enquête mondiale DEC 2024 est disponible ici.

L’IA joue un rôle de plus en plus important dans la gestion de projet, avec une adoption croissante par les professionnels du secteur. Selon une récente étude de Capterra, 42 % des responsables de projet français déclarent utiliser des solutions d’IA pour soutenir leurs opérations quotidiennes. Ce chiffre témoigne de l’importance croissante accordée à cette technologie pour améliorer l’efficacité et la gestion des projets dans des environnements de plus en plus complexes.

L’étude “2024 Impactful Project Management” de Capterra a été réalisée en ligne en mai 2024 auprès de 2 500 professionnels de la gestion de projet, dont 200 en France.

L’IA : un investissement rentable

L’IA peut transformer la gestion de projet en offrant des outils puissants pour l’analyse, la planification, la gestion des ressources, et la collaboration, tout en réduisant les tâches répétitives et en améliorant la prise de décision.

L’étude révèle que 96 % des responsables de projet français ayant recours à l’IA ont constaté un retour sur investissement positif au cours de l’année écoulée. Forts de ces résultats, 29 % d’entre eux prévoient d’augmenter leurs investissements en IA d’ici 2025, témoignant ainsi de la confiance croissante dans cette technologie pour améliorer l’efficacité des projets.

Les avantages de l’IA en gestion de projet

Les chefs de projet français reconnaissent plusieurs bénéfices clés de l’IA :

• Amélioration de la prise de décision : 65 % des professionnels soulignent que l’IA leur fournit des informations cruciales pour prendre des décisions plus éclairées ;
• Identification des risques : 48 % des répondants indiquent que l’IA les aide à repérer plus facilement les risques potentiels ;
• Simplification de la planification : 55 % des chefs de projet soulignent la contribution de l’IA dans la planification des projets grâce à l’automatisation des tâches ;
• Augmentation de la productivité : 54 % des utilisateurs d’IA rapportent une amélioration de la productivité et de l’efficacité.

Des défis persistants

L’intégration de l’IA aux technologies de gestion de projet se heurte à un certain nombre d’obstacles. L’étude souligne plusieurs défis :

• Qualité des données : 37 % des utilisateurs mentionnent que la qualité des données générées par l’IA est parfois insuffisante, pouvant ainsi biaiser les résultats et les analyses ;
• Engagement des employés : 35 % des chefs de projet rapportent un manque d’engagement des salariés, souvent dû à une méconnaissance du fonctionnement de l’IA ;
• Complexité d’interprétation : L’IA traite un volume massif de données, rendant leur interprétation parfois complexe pour les responsables de projet, 30% d’entre eux soulignent ce problème ;
• Coûts cachés : 29 % des répondants mentionnent des coûts inattendus liés à l’utilisation de l’IA, notamment pour la formation nécessaire à une bonne maîtrise de l’outil.

Des responsables de projet confiants

Malgré ces défis, l’avenir de l’IA en gestion de projet en France semble prometteur. 85 % des chefs de projet se disent confiants dans leur capacité à intégrer efficacement l’IA dans leurs pratiques quotidiennes, ce qui laisse entrevoir une adoption encore plus large de cette technologie dans les années à venir.

Les conseils de Capterra

Pour implémenter avec succès l’IA dans la gestion de projets, il est nécessaire de connaître ses limitations mais également de mettre en place de bonnes pratiques. Selon Capterra, un processus robuste de contrôle des données, une formation adéquate des employés, la mise en place de politiques sur l’utilisation de l’IA et, enfin, définir un équilibre entre humain et IA sont absolument nécessaires.

Emilie Audubert, analyste de contenu chez Capterra, conclut :

“L’intégration de l’intelligence artificielle dans la gestion de projet n’est plus un concept futuriste, mais une réalité d’aujourd’hui. Les technologies de l’IA fournissent aux responsables de projets de nouveaux outils pour optimiser les ressources, prévoir les risques et soutenir l’efficacité des flux opérationnels. Cependant, même les utilisateurs les plus aguerris doivent rester informés des derniers développements de l’intelligence artificielle et de ses limitations pour espérer réussir son implémentation au sein des projets de leur entreprise”.

HubSpot, la plateforme de gestion de la relation client (CRM) dédiée aux entreprises en croissance, a dévoilé hier l’édition 2024 de son rapport sur “Les tendances IA des marketeurs”. Basé sur une enquête réalisée en collaboration avec The Next Wave auprès de plus de 1 000 professionnels du marketing et professionnels de la publicité à travers le monde, il met en lumière l’évolution rapide de l’adoption de l’IA dans le secteur.

Créée en 2006 par Brian Halligan et Dharmesh Shah, deux anciens étudiants du MIT, HubSpot est une plateforme client qui fournit les logiciels, les intégrations et les ressources nécessaires pour connecter les équipes de marketing, de vente, de gestion de contenu et de service client. Elle publie régulièrement des rapports sur les tendances actuelles et futures du marketing. Ce dernier rapport montre qu’en quelques mois, l’utilisation de l’IA par les marketeurs a considérablement augmenté, passant de 35 % l’année dernière à 74 % cette année.

Optimisme autour du potentiel de l’IA

Le rapport révèle que la majorité des marketeurs voient dans l’IA un levier de croissance. En effet, 68 % affirment que l’IA a amélioré la dynamique de leur entreprise, 69 % indiquent qu’elle a permis de personnaliser l’expérience client, et 70 % estiment qu’elle a favorisé la collaboration entre les équipes.

L’IA a permis à plus de 7 marketeurs sur 10 de consacrer moins de temps aux tâches manuelles et plus de temps aux aspects importants de leur rôle : ce qui a permis de stimuler leur évolution professionnelle pour 68 % d’entre eux.

Près de 7 responsables sur 10 ayant investi dans l’IA déclarent avoir bénéficié d’un ROI (retour sur investissement) positif en termes de productivité et d’efficacité des employés. Ils considèrent que l’IA apporte une valeur ajoutée non pas en remplaçant leur équipe, mais en l’améliorant. Ils précisent également que les outils d’IA et d’automatisation permettent aux employés :

• d’être plus productifs (45 %) ;
• de prendre des décisions éclairées, basées sur la data (39 %) ;
• de partager des données plus efficacement (39 %) ;
• d’être plus efficaces dans leur travail (34 %).

Adoption croissante et intégration aux outils existants

Près de 3 marketeurs sur 4 intègrent des outils d’IA dans leur travail. Les cas d’utilisation les plus courants partagent un objectif commun : l’unification. En effet, 74 % d’entre eux affirment que l’intégration de capacités d’IA dans les outils existants, notamment les CRM et les outils de productivité, a encouragé l’adoption de cette technologie.

Les cinq principaux cas d’utilisation sont les suivants :

• Les chatbots pour des réponses rapides et personnalisées (35 %) ;
• Les outils de CRM et de marketing améliorés par l’IA (25 %) ;
• Les outils de productivité améliorés par l’IA pour rationaliser les tâches quotidiennes (23 %) ;
• Les outils d’IA visuelle pour générer des images (23 %) ;
• Les outils de génération de texte pour créer plus rapidement des contenus performants (22 %).

L’IA, moteur de la création de contenu

Les canaux de marketing se multiplient : un précédent rapport de HubSpot souligne d’ailleurs l’omniprésence des réseaux sociaux dans les stratégies marketing des entreprises, leur usage pour le service client et la vente en ligne ainsi qu’une utilisation croissante de l’IA générative pour se démarquer.

En effet, l’IA est principalement utilisée pour la création de contenu (43 %), et ce pour la deuxième année consécutive. Cependant, les marketeurs tiennent à garder un certain contrôle : 86 % apportent des modifications avant publication.

Les principales tâches liées à la création de contenu sont :

• la génération d’images (47 %) ;
• la rédaction de textes (45 %);
• la vérification de la qualité du contenu (44 %).

Les formats les plus courants sont :

• les emails et newsletters (47 %) ;
• les posts sur les réseaux sociaux (46 %) ;
• les articles de blog (38 %).

Nicholas Holland, VP Product et GM, Marketing Hub chez HubSpot, commente :

“L’IA se transforme en un véritable catalyseur de productivité pour les équipes de marketing. Elle leur permet de créer plus de contenu, de naviguer sur un plus grand nombre de canaux et de générer plus de leads, tout en améliorant la qualité et la personnalisation. Les professionnels du marketing qui s’appuient sur l’IA et l’intègrent à leurs processus sont sans aucun doute ceux qui se différencieront”.

Heart Leadership University (HLU), une association d’intérêt général à caractère éducatif et scientifique, a récemment publié une étude exploratoire en partenariat avec le Centre des Jeunes Dirigeants (CJD). Celle-ci met en lumière les risques que courent les dirigeants d’entreprise en utilisant aveuglément l’IA et les moyens pour gagner en lucidité et discernement.

Depuis sa fondation à Paris en 2021 par Hélène Le Teno et Jean-Noël Thorel avec le soutien du fonds de dotation Jean-Noël Thorel Foundation, HLU s’est donnée pour mission de développer un mouvement de dirigeants animés par l’intelligence du cœur – intuition, empathie et courage – afin de préserver l’humanité face aux défis du XXIème siècle. Dans cette optique, l’association a lancé fin 2022 un programme de recherche pour analyser les risques posés par le développement non maîtrisé de l’IA, en mettant un accent particulier sur ses impacts sur les dirigeants d’entreprise, notamment à la suite de l’essor des IA génératives telles que ChatGPT.

En partenariat avec le CJD, HLU a interrogé plusieurs dizaines de dirigeants d’entreprises de tailles et secteurs variés à travers des focus groups. Les objectifs de cette étude étaient de comprendre leur rapport à l’IA, d’examiner l’impact de cette dernière sur leur prise de décision et d’identifier les opportunités et les risques associés à son utilisation extensive. Elle est également basée sur des rapports, des sondages ainsi que des points de vue d’experts.

Rôle et responsabilités des dirigeants face à l’IA

L’étude a révélé que si l’IA offre de nombreuses opportunités, une dépendance excessive peut mener à la négligence des compétences humaines essentielles, telles que l’intuition, l’empathie et le courage. Cette négligence peut, à terme, mettre en péril la performance et la durabilité des entreprises.

Impacts environnementaux et sociaux de l’IA 

Les experts ont souligné que l’IA est une technologie très matérielle et extractive, avec des implications environnementales significatives dues à la consommation élevée de ressources naturelles et d’énergie. De plus, le développement de l’IA repose en grande partie sur le micro-travail, souvent effectué dans des conditions précaires dans des pays à bas coûts salariaux. Selon l’Université d’Oxford, le nombre de ces micro-travailleurs dans le monde est estimé à 165 millions de personnes.

Exemples de témoignages des dirigeants

Les dirigeants ayant participé aux focus group ont exprimé des avis très diversifiés concernant l’usage de l’IA. L’étude rapporte un niveau de confiance globalement élevé, certains la considérant comme essentielle pour rester compétitifs, tandis que d’autres adoptent une attitude plus prudente :

• Un dirigeant de TPE dans le Conseil RH a déclaré : “Je suis aujourd’hui dans une relation attraction-répulsion avec l’intelligence artificielle. Je me dis que si je ne m’intéresse pas à elle, elle s’intéressera à moi” ;
• Un dirigeant de PME dans le Conseil informatique a exprimé ses inquiétudes : : “Aujourd’hui, c’est plus la crainte de se faire dépasser, de passer à côté et de finir par se dire : finalement, aujourd’hui, il n’y a plus que ça et nous, on ne maîtrise pas” ;
• Un dirigeant de PME dans les Services industriels s’est montré beaucoup plus enthousiaste devant les possibilités offertes par l’IA : “On arrive vraiment à un choc de l’humanité. Si dans les trois ans, tu ne maîtrises pas l’IA, tu es à côté de la plaque. Je ne ressens pas de peur, mais au contraire une énorme excitation devant tout ce que l’on va pouvoir faire avec”.

L’étude met également en lumière plusieurs angles morts : la majorité des dirigeants interrogés ne considèrent pas les implications écologiques, géopolitiques ou sociales d’un usage intensif de l’IA. Les résultats montrent également que si un dirigeant s’appuie trop ou exclusivement sur l’IA pour prendre des décisions, il risque de négliger des compétences humaines essentielles, non intégrées dans les systèmes d’IA, ce qui pourrait, à terme, mettre en danger son entreprise.

La mobilisation de l’intelligence du cœur : une solution équilibrée

L’étude conclut que pour un usage équilibré de l’IA, il est crucial de mobiliser l’intelligence du cœur, qui inclut l’intuition, le courage et l’empathie. En évitant les biais d’automatisation et en valorisant les capacités humaines, les dirigeants peuvent non seulement prendre de meilleures décisions mais aussi contribuer à préserver notre humanité.

Lire l’intégralité de l’étude “Diriger avec l’intelligence du cœur à l’ère de l’intelligence artificielle” ici.

Une nouvelle étude menée par l’Institute for Business Value d’IBM révèle les défis majeurs auxquels les dirigeants sont confrontés dans leur course à l’adoption de l’IA générative. En dépit de l’enthousiasme croissant pour cette technologie, des questions cruciales subsistent concernant les ressources humaines, la culture d’entreprise et la gouvernance.

L’IBM Institute for Business Value, le groupe de réflexion sur le leadership d’IBM, a interrogé en coopération avec Oxford Economics, 120 dirigeants en France et 3 000 dans le monde, issus de plus de 30 pays et de 24 secteurs d’activité, dans le cadre de la 28ème édition de la série IBM C-Suite Study. Ces conversations ont porté sur les points de vue des dirigeants en matière de leadership et de business, sur l’évolution de leurs rôles et responsabilités et sur la prise de décision des dirigeants aujourd’hui, y compris les principaux défis et opportunités auxquels ils sont confrontés, leur utilisation de l’IA générative, des données et des indicateurs, ainsi que leurs visions de l’avenir.

Le point de vue des PDG français

L’étude a révélé que, pour 72 % des dirigeants français, le succès de la GenAI dépendra plus de l’acceptation par les employés que de la technologie elle-même. D’ailleurs, 64 % des répondants pensent favoriser son adoption et l’accompagnement au changement.

Recrutement, réduction et redéploiement des effectifs

Les résultats montrent que près de deux tiers (64 %) des dirigeants estiment que leurs équipes ont les compétences et les connaissances nécessaires pour intégrer l’IA générative. Cependant, peu d’entre eux perçoivent son impact sur les ressources et la culture de leur entreprise. En France, 39 % des répondants n’ont pas encore mesuré l’impact de l’IA générative sur leurs collaborateurs. Malgré cela, 54 % des dirigeants recrutent pour des postes liés à l’IA générative qui n’existaient pas l’année dernière, tandis que 46 % prévoient de réduire ou de redéployer leurs effectifs au cours des 12 prochains mois en raison de l’IA générative.

Alex Bauer, General Manager, IBM Consulting, commente :

“L’IA générative génère un enthousiasme exceptionnel, et les dirigeants souhaitent aller au-delà de cet engouement pour avoir un véritable impact sur l’entreprise. Toutefois, sans les bonnes personnes et une culture d’entreprise appropriée, les progrès risquent d’être lents. En intégrant l’IA générative dans leur stratégie d’entreprise, il est essentiel que les dirigeants instaurent un état d’esprit entrepreneurial qui facilite son adoption et l’accompagnement au changement”.

Collaboration et changement culturel : des défis de taille

Pour réussir l’adoption de l’IA générative, 63 % des dirigeants français estiment que la collaboration entre les services financiers et technologiques est cruciale. Cependant, plus de la moitié (54 %) reconnaissent que la concurrence interne entre leurs dirigeants peut parfois entraver cette collaboration. De plus, 80 % des dirigeants pensent qu’inspirer leur équipe avec une vision commune produit de meilleurs résultats, bien que 41 % des collaborateurs ne comprennent pas toujours l’impact des décisions stratégiques sur leur travail.

Gouvernance et gestion des risques : un équilibre délicat

L’étude met en évidence que 64 % des dirigeants français conviennent que la gouvernance de la GenAI doit être établie dès la conception des solutions et non après leur déploiement. Si 70 % des PDG estiment qu’il est impossible de faire confiance à l’IA sans une gouvernance efficace, seulement 40 % ont mis en place une gouvernance appropriée.

Pour conserver leur avantage compétitif, 73 % des dirigeants sont prêts à prendre plus de risques que leurs concurrents bien que 51 % admettent investir dans des technologies sans toujours en comprendre pleinement la valeur. Mais pour 66 % d’entre eux, les gains de productivité dus à l’automatisation sont si importants qu’ils doivent accepter des risques pour rester compétitifs.

L’innovation : une priorité absolue

L’innovation en matière de produits et services est désormais la priorité principale des PDG pour les trois prochaines années, alors qu’elle n’était que sixième en 2023. En fait, 56 % des dirigeants français sont prêts à sacrifier la performance opérationnelle pour favoriser une plus grande innovation. Cependant, la majorité des dirigeants reconnaissent que l’accent mis sur les performances à court terme constitue un obstacle majeur à l’innovation à long terme.

Actuellement, les investissements en IA générative sont financés par de nouvelles dépenses informatiques par 33% d’entre eux tandis que les 67 % restants réduisent les autres dépenses technologiques.

Pour consulter l’étude complète : https://ibm.co/c-suite-study-ceo.

Une nouvelle étude du Boston Consulting Group (BCG) révèle que l’adoption de l’IA et de l’IA générative a considérablement augmenté au cours de l’année écoulée. Parmi les employés, 43 % déclarent utiliser régulièrement la GenAI au travail contre 20 % en 2023. La confiance est également en hausse : 42 % des salariés se déclarent confiants quant à l’impact des IA sur leur travail, contre 26 % l’an dernier. Toutefois, 49 % des utilisateurs réguliers pensent que leur emploi pourrait disparaître au cours de la prochaine décennie à cause de l’IA.

L’étude “L’IA au travail 2024 : ami et ennemi” (AI at Work : Friend and Foe) fait suite à l’enquête “AI at Work” de BCG publiée en juin 2023. Sa division Tech, BCG X, a interrogé 13 102 personnes, cadres dirigeants, managers et employés de première ligne, dans 15 pays et régions. La plupart des répondants travaillent dans des bureaux.

Un outil de plus en plus utilisé

L’utilisation de la GenAI a connu une augmentation exponentielle. Près de deux tiers des dirigeants (64 %) affirment mettre en œuvre l’IA générative pour remodeler leur organisation. En France, un employé sur deux déclare utiliser régulièrement la GenAI pour son travail. Cette explosion de l’usage s’explique par les avantages concrets que procure la technologie en termes de productivité et de qualité du travail.

Sylvain Duranton, directeur monde de BCG X, co-auteur de l’étude observe :

“L’usage de l’IA générative a explosé cette année pour atteindre 42 % en entreprise. 2024 est l’année du déploiement après une année de découverte de la technologie. 58 % des salariés déclarent gagner au moins cinq heures par semaine. C’est une formidable opportunité pour les entreprises et pour la société”.

Ces gains de temps sont réinvestis de différentes manières : accomplissement de tâches supplémentaires (41 %) ou de nouvelles tâches (39 %), expérimentation de la GenAI (39 %), travail sur des tâches stratégiques (38 %). Les améliorations apportées par la GenAI permettent non seulement de réduire la charge de travail, mais aussi d’améliorer la qualité globale des missions réalisées.

Des sentiments mitigés

Malgré une confiance accrue, l’IA génère également des inquiétudes. Près de la moitié des utilisateurs réguliers (49 %) craignent que leur emploi ne disparaisse dans les dix prochaines années à cause de l’IA. Cette peur n’est partagée que par 24 % des salariés qui n’utilisent pas ces technologies.

Formation et adaptation des compétences

Les répondants reconnaissent l’importance d’une formation adéquate pour exploiter pleinement GenAI. Cependant les dirigeants interrogés font remonter trois défis :

• Le manque de connaissances en IA et GenAI dans les rôles non technologiques ;
• L’incertitude quant au moment d’utiliser GenAI ;
• La pénurie de talents en IA et en technologie GenAI.

Pour les travailleurs de première ligne les trois défis principaux quant à l’utilisation de l’IA liés à la formation sont :

• Le manque de temps pour apprendre à utiliser l’outil ;
• Une formation inefficace ;
• Comme pour les dirigeants, l’incertitude quant au moment d’utiliser GenAI.

La formation à l’IA reste donc un défi majeur. Aujourd’hui, seulement 30 % des managers et 28 % des employés ont été formés à l’IA, contre 50 % des dirigeants. L’enquête sur l’IA au travail de 2023 révélait que 86 % des salariés souhaitaient bénéficier d’une formation pour adapter leurs compétences. En France, 50 % des managers et 33 % des employés ont déjà bénéficié d’une formation.

Optimisme et divergences géographiques

Les répondants des pays du Sud, comme le Brésil, l’Inde, le Nigeria et l’Afrique du Sud, se montrent plus optimistes et moins anxieux à l’égard de GenAI que ceux des marchés matures. En Inde, par exemple, 54 % des répondants se déclarent confiants vis-à-vis de GenAI contre 27 % au Japon et 34 % aux États-Unis. Ces pays enregistrent également une plus grande proportion d’utilisateurs réguliers de l’IA générative et de bénéficiaires de formations. Les managers et employés de première ligne des pays du Sud ont été davantage formés à l’utilisation de GenAI par rapport à leurs homologues des pays du Nord.

Vinciane Beauchene, directrice associée au BCG et coauteure du rapport, commente :

“Nous entrons dans une nouvelle ère pour l’IA générative : à la première phase de curiosité et d’expérimentation succèdent de nouvelles attentes de passage à l’échelle et de création de la valeur”.

Elle conclut :

“Les utilisateurs réguliers de GenAI commencent à en percevoir les bénéfices. Pour les entreprises, ils sont encore assez diffus ou théoriques. Pour rentabiliser leur investissement, les entreprises devront aller au-delà de la recherche de productivité et adopter une approche plus holistique. Cela implique par exemple de réorienter proactivement le temps gagné vers les activités les plus utiles, stratégiques pour l’entreprise et les plus sources d’engagement des collaborateurs, de former leurs employés sur ces nouvelles compétences et outils et de remodeler leurs organisations et leurs modèles opérationnels en conséquence”.

Les professionnels du M&A (fusion-acquisition) partagent une vision commune sur le potentiel transformateur de l’IA générative dans leur secteur. Ils considèrent que cette technologie est un levier important pour accélérer et approfondir leur travail, éliminant les tâches à faible valeur ajoutée et enrichissant les analyses. Cependant, selon une étude récente de Deloitte, une faible maturité en matière d’investissement et de formation aux outils d’IA est observée au sein des équipes.

Pour cette étude, Deloitte Financial Advisory Corporate a interrogé les professionnels du secteur investissement et M&A afin d’appréhender leurs attentes vis-à-vis de l’IA générative tout au long d’un process M&A et la maturité de leurs équipes sur ces sujets.

Impact de l’IA sur le M&A

L’étude révèle que 68% des professionnels en fusions-acquisitions prévoient que l’IA générative impactera leur métier, que ce soit complètement (18%) ou partiellement (50%). Selon eux, elle permettra de réduire considérablement le temps consacré aux tâches à faible valeur ajoutée, telles que l’analyse de données ou la rédaction de documents financiers et juridiques.

Le facteur humain dans le M&A

Les professionnels du M&A considèrent que l’IA leur permettra de se concentrer sur les missions valorisant les relations humaines. D’après l’enquête de Deloitte, 84% des professionnels estiment que l’humain apporte une réelle plus-value dans la recherche d’opportunités d’investissement, 77% dans l’élaboration de la valorisation des actifs, et près de 70% dans les due diligences financières, fiscales ou légales. L’IA facilitera donc la focalisation sur la dimension stratégique du métier, permettant d’exploiter l’intuition à partir de données mises en valeur par la machine.

Charlotte Karsenti, Associée spécialiste des projets d’intégration et de désinvestissement chez Deloitte, affirme :

“L’émergence de l’IA représente un formidable levier de transformation du secteur des transactions. Il s’agira d’un exhausteur de talents qui mettra en avant les esprits aiguisés et accélérés grâce à l’automatisation d’un certain nombre de tâches aujourd’hui répétitives, formalisées et inhérentes aux processus M&A. Le sens critique, l’intuition, et l’empathie seront des qualités indispensables pour rester à la pointe et compétitif dans les métiers du M&A”.

Barrières à l’adoption de l’IA

Malgré cette prise de conscience, peu de professionnels ont pris des mesures concrètes pour intégrer l’IA générative dans leur organisation. Environ 73% des sondés estiment que leur équipe a une maturité faible ou très faible en matière d’IA. Bien que 70% des équipes soient autorisées à utiliser l’IA générative, seulement 32% le font réellement. Ce retard s’explique par un faible niveau d’investissement dans les technologies et la formation : beaucoup d’entreprises investissent moins de 50K€ par an dans ces solutions.

Inquiétudes et perspectives d’Avenir

Les préoccupations concernant l’ergonomie, la sécurité et la confidentialité des données freinent l’adoption de l’IA générative. Une fois ces inquiétudes dissipées, une accélération de l’adoption est attendue. Les professionnels du M&A comprennent que l’IA générative ne remplacera pas la prise de décision humaine, mais servira d’outil d’assistance et d’aide à la décision.

Rémy Saint-Aubert, Senior Manager membre du Young Advisory Board chez Deloitte Financial Advisory, commente :

“Les résultats de l’étude démontrent que les acteurs du M&A partagent très majoritairement la conviction que l’IA générative aura un impact réel sur le secteur. Néanmoins, le passage à l’action reste encore difficile du fait d’un certain attentisme. Les prochaines années seront décisives pour permettre aux organisations de monter en puissance sur l’intégration des nouvelles technologies de l’IA générative dans le M&A”

Board International, l’un des principaux fournisseurs de solutions de planification intelligente, a révélé aujourd’hui les résultats de sa nouvelle “Etude sur la transformation de la planification des entreprises” en France. Les résultats montrent une tendance préoccupante : 87,5 % des entreprises françaises se concentrent sur une planification à court ou moyen terme, jusqu’à deux ans, plutôt que sur une planification plus stratégique à long terme.  

Pour cette étude, Board a interrogé 300 experts en France travaillant dans les domaines de la finance, de la chaîne logistique, de la vente au détail et de la planification des marchandises dans des entreprises de plus de 500 employés.

La planification à court terme : une stratégie à risque

Selon l’étude, la principale raison pour laquelle les entreprises ne parviennent pas à atteindre leurs objectifs à long terme est l’absence d’un système efficace de suivi et d’évaluation des progrès par rapport aux objectifs fixés. Ce problème a été souligné par 56,10 % des répondants. Concentrer les efforts sur des échéances plus courtes peut sembler plus gérable, mais une vision à long terme est nécessaire pour naviguer dans un environnement commercial complexe et concurrentiel.

Priorités de la transformation des opérations de planification des entreprises

Face à ces défis, les entreprises reconnaissent l’urgence de transformer leur approche de la planification stratégique. Une écrasante majorité des entreprises (99,7%) ont entrepris de transformer leur approche de la planification stratégique en 2023. Parmi les changements les plus cités, on note :

• L’augmentation des effectifs dans la fonction de planification : 48,84 % des entreprises ont renforcé leurs équipes de planification pour mieux gérer les exigences stratégiques ;
• La mise en œuvre de nouveaux logiciels de planification : 44,19 % des entreprises ont investi dans des outils modernes pour améliorer l’efficacité et la précision de leurs plans ;
• L’intégration de nouvelles fonctionnalités d’IA : 45,51 % des entreprises ont intégré l’intelligence artificielle pour optimiser leurs processus de planification.

Les obstacles à surmonter

Malgré ces efforts, un projet de transformation sur cinq (20,86%) reste infructueux. Les principales raisons de ces échecs sont selon les répondants :

• Le manque de capacité technologique : 39,68 % des entreprises ont identifié une insuffisance technologique pour soutenir leurs initiatives de transformation ;
• Le manque de ressources : 39,68 % des entreprises ont échoué à allouer les ressources nécessaires pour mener à bien leurs projets.

Olivier Pasquier, Directeur Général France de Board International, commente ces chiffres :

“Les résultats de cette étude mettent en lumière un besoin urgent de transformation dans la manière dont les entreprises françaises abordent leur planification stratégique. La prédominance de la planification à court terme expose les entreprises à des risques accrus et à des occasions manquées sur le long terme. Dans 73,18 % des entreprises interrogées, plus de 50 % de la planification et de la prise de décision sont aujourd’hui basées sur des informations stockées et gérées dans des feuilles de calcul comme Excel qui ne répondent pas aux besoins complexes de la planification moderne”.

Il est donc essentiel pour les entreprises françaises de transformer leur planification stratégique et de se doter des outils nécessaires pour surmonter les défis actuels, se préparer aux défis futurs et saisir les opportunités émergentes de manière proactive et structurée.

Pour retrouver cette étude, visiter le site web de Board

Les dirigeants d’entreprises ont été séduits par les promesses et l’enthousiasme généralisé autour de l’IA et s’attendent à en tirer des bénéfices significatifs pour leurs organisations. Cependant, une nouvelle étude commandée par IFS, éditeur mondial de logiciels d’entreprise dans le cloud, révèle que de nombreuses entreprises ne sont pas prêtes à concrétiser ces promesses. Le rapport, intitulé “Industrial AI: the new frontier for productivity, innovation and competition”, a sondé 1 700 dirigeants et met en lumière les défis et les opportunités liés à l’IA dans le secteur industriel.

Les cadres supérieurs, présidents ou directeurs interrogés dans le cadre de cette étude travaillent dans les secteurs de la fabrication, des télécommunications, de l’aérospatiale, des services, de la construction et de l’ingénierie ou de l’énergie et des ressources dans des organisations dont le chiffre d’affaires annuel est supérieur à 50 millions de dollars.

Ces entreprises opèrent au Royaume-Uni, aux États-Unis, au Canada, en Allemagne, en France, aux Émirats arabes unis, en Norvège, au Japon, en Australie, en Suède, au Danemark et en Finlande.

Des attentes élevées, des réalités contrastées

Selon l’étude, 84 % des dirigeants s’attendent à des avantages organisationnels significatifs grâce à l’IA, notamment en matière d’innovation, de gestion des données et de réduction des coûts. Cependant, cette anticipation se heurte à une réalité complexe : 82 % des décideurs ressentent une pression pour adopter l’IA rapidement, mais beaucoup d’entre eux admettent que leurs projets d’IA stagnent souvent au stade pilote en raison d’une planification et d’une mise en œuvre insuffisantes.

Les principaux obstacles

Trois principaux obstacles ont été révélés par l’étude :

• Le manque de stratégie : 80 % (90 % en France) des répondants reconnaissent qu’ils n’ont pas une approche stratégique solide pour l’adoption de l’IA, ce qui conduit à un manque de compétences internes nécessaires ;
• Des infrastructures insuffisantes : Plus d’un tiers (34 % au global et 36 % en France) des entreprises n’ont pas migré vers le cloud, une étape cruciale pour l’intégration et l’extension de l’IA à l’ensemble de l’entreprise ;
• Le manque de compétences en IA : 43 % (au global et en France) des personnes interrogées estiment que les compétences en IA dans leur entreprise sont passables et ne répondent pas aux exigences nécessaires.

Recommandations pour une adoption réussie de l’IA

Christian Pedersen, directeur des produits chez IFS, insiste sur l’importance d’une stratégie claire et d’une infrastructure adéquate pour réussir l’adoption de l’IA.

Il commente :

“L’IA est en passe de devenir l’outil d’entreprise le plus transformationnel jamais vu, mais nos recherches révèlent qu’il existe encore des malentendus fondamentaux sur la façon d’exploiter sa puissance dans un environnement industriel. Il est révélateur que l’IA devrait réduire considérablement les coûts et augmenter les marges, mais l’absence d’une stratégie solide signifie que la plupart des entreprises sont sous-qualifiées et mal préparées pour réaliser ces ambitions.”

Ajoutant :

“Nous avons construit IFS.ai spécifiquement en gardant ces défis à l’esprit. La valeur de l’IA ne se trouvera tout simplement pas dans une seule capacité d’IA, mais plutôt dans la fourniture d’IA dans tous les produits et processus commerciaux. Cela soutient les cycles de décision des clients et fournit les services de données et d’IA nécessaires pour créer de la valeur plus rapidement.”

Il poursuit :

“Pour y parvenir à grande échelle, il faut une orientation stratégique claire, y compris les cas d’utilisation à fort impact spécifiques à leur secteur, la mise en place d’une infrastructure basée sur le cloud intégrant l’IA industrielle et l’investissement précoce dans le développement des compétences nécessaires. L’adoption de cette approche inversera la vague de désillusion et offrira les avantages que les conseils d’administration et les cadres supérieurs exigent.”

Optimisme et opportunités

Malgré ces défis, il existe un optimisme notable : près de la moitié des répondants (47 % au total et 55% en France) pensent que l’IA pourrait apporter une valeur significative à leur entreprise dans les 1 à 2 prochaines années, tandis qu’un quart (24 % et 30% en France) estiment que cette transformation pourrait se réaliser dès l’année prochaine. Les domaines d’impact potentiel identifiés incluent la production intelligente, l’innovation produit, la croissance décisionnelle, l’autonomisation des employés et l’amélioration de l’expérience client.

La clé : la gestion des données

L’étude souligne l’importance cruciale des données pour le succès des projets d’IA. Bien que 86 % des dirigeants reconnaissent la nécessité de données en temps réel (95% en France), moins de 23 % (26% en France) des entreprises disposent d’une infrastructure de données suffisamment développée pour permettre une prise de décision en temps réel. De plus, seulement 43 % des entreprises ont des données majoritairement structurées (41% en France), ce qui indique un besoin urgent d’amélioration dans la gestion des données.

Christian Pedersen conclut :

 “Le manque de maturité au niveau de la couche de l’infrastructure des données doit être abordé dans le cadre d’une stratégie globale d’IA, sans quoi l’IA ne sera jamais la solution miracle qui permettra de dynamiser l’entreprise. Il est clair que les entreprises ont besoin d’aide pour la gestion et la migration des données. Bien que l’IA soit considérée comme un nouvel outil brillant qui va révolutionner l’entreprise, comme toute technologie, ce n’est jamais aussi simple.

La puissance de l’IA industrielle réside dans le fait qu’elle peut toucher toutes les facettes d’une entreprise, de l’innovation produit à l’expérience client, en passant par la productivité et l’ESG. Son potentiel est énorme si les dirigeants et les entreprises peuvent combiner vision, stratégie, technologie et compétences. Le moment est venu de prendre du recul, de faire le point et d’élaborer un véritable plan d’IA industrielle pour transformer l’engouement médiatique en réalité.”

DeepL, entreprise technologique basée en Allemagne, un des leaders mondiaux dans le domaine de l’IA linguistique, a récemment publié les résultats d’une étude réalisée par Forrester Consulting, mettant en lumière l’impact commercial positif de son outil de traduction IA, DeepL Translator.

Basée à Cologne, DeepL a été fondée en 2009 par Jaroslaw Kutylowski et a commencé à travailler en 2016 sur la première version de DeepL Translator. En 2020, le système de traduction intègre ses nombreuses avancées en matière d’IA, notamment dans le domaine de l’architecture des réseaux neuronaux, améliorant la qualité des traductions.

Continuellement évalué et amélioré pour garantir une qualité optimale, il offre aux entreprises la possibilité de communiquer efficacement à l’échelle internationale, sans les obstacles des barrières linguistiques.

L’étude “The Total Economic Impact™ of DeepL”

Afin de savoir quel était son impact sur les résultats de ses clients, DeepL a demandé à Forrester Consulting d’interroger des multinationales pour connaître le rôle de son outil de traduction sur leur activité.

Pour analyser de manière plus approfondie les avantages, les risques, les coûts et la flexibilité de l’utilisation de DeepL Translator dans un contexte réel et représentatif, Forrester Consulting a choisi quatre entreprises représentatives de différents secteurs (énergie, services financiers, services juridiques, et secteur pharmaceutique).

Basées aux États‑Unis ou en Europe, ces organisations, qui comptent entre 1 600 et 40 000 salariés, se déploient ou font du commerce à l’international et génèrent entre 365 millions et 33,7 milliards d’euros de revenus.

Les principaux résultats de l’étude

L’étude met non seulement en évidence l’impact commercial positif des outils de traduction IA de DeepL, tous secteurs d’activité confondus, mais démontre également que la traduction est l’un des domaines les plus stratégiques de la mise en œuvre de l’IA pour les entreprises qui cherchent à augmenter leur chiffre d’affaires et à pénétrer plus rapidement de nouveaux marchés.

Les chiffres de l’étude parlent d’eux‑mêmes : les traductions IA de DeepL ont permis aux organisations interrogées de faire de précieuses économies (en temps et en ressources), et de dégager un retour sur investissement très positif.

Les principaux bénéfices rapportés sont :

• Une réduction de 90 % du temps de traduction des documents internes ;
• Un retour sur investissement (ROI) de 345 % sur trois ans ;
• Une réduction de 50 % de la charge de travail de traduction ;
• Des économies de 227 430 euros sur trois ans dans le domaine des flux de travail ;
• Des économies d’efficacité de 2,8 millions d’euros sur trois ans.

Ces résultats soulignent l’efficacité de l’IA linguistique de DeepL et ses avantages tangibles en termes de réduction des coûts, d’amélioration de l’efficacité opérationnelle et de création de valeur pour les entreprises.

Une récente étude du groupe SII, entreprise de services du numérique et de conseils en technologie à dimension internationale, menée en collaboration avec l’institut de sondage Viavoice révèle une adoption plutôt timide de l’IA générative en France. Les résultats mettent en lumière la méconnaissance de cette technologie parmi les Français et les craintes qui en freinent l’intégration dans leur vie quotidienne.

Viavoice a interrogé un échantillon de 1000 personnes, représentatif de la population française âgée de 16 ans et plus. Pour le groupe SII, la perception que les Français ont de l’IA générative “interroge alors que le gouvernement affiche une volonté de faire de la France un champion de l’IA. Des ambitions qui semblent décorrélées du quotidien des Français : si 65% des sondés ont déjà entendu parler d’IA générative, seuls 22% d’entre eux voient très bien de quoi il s’agit”.

L’enquête révèle que près de 81% des personnes interrogées n’ont pas encore expérimenté l’IA générative pour un usage personnel malgré le battage médiatique autour de ChatGPT.  Côté entreprises, le constat est également édifiant : alors que 22% des actifs ont déclaré que cette technologie est déployée ou en cours de déploiement au sein de leur entreprise, seuls 4% d’entre eux peuvent témoigner d’un déploiement dans l’ensemble de leur entreprise.

L’usage de la GenAI est en effet également marginal dans le cadre professionnel. Seulement 17% des personnes interrogées ont déclaré utiliser l’IA générative à des fins professionnelles, plus de la moitié des artisans et des commerçants (51%) ne se sentent pas concernés par la technologie, n’appréhendant pas son potentiel pour leur entreprise.

Les technologies d’IA générative sont actuellement adoptées par un cercle restreint d’initiés. La majorité des personnes qui ne les utilisent pas actuellement (75%) ne prévoient pas de les adopter à l’avenir. Cependant, parmi les utilisateurs actuels, 35% souhaitent continuer à les utiliser et 33% aimeraient même les utiliser davantage. L’expérience semble donc jouer un rôle clé dans l’adoption future de l’IA générative, avec une demande croissante pour des outils qui simplifient les tâches quotidiennes.

Les attentes et les préoccupations des Français face à la GenAI

En ce qui concerne les attentes des Français vis-à-vis de l’utilisation future de l’IA, 59% espèrent qu’elle leur rendra la vie plus facile, un chiffre qui monte à 69% chez les personnes de plus de 50 ans. De plus, 51% attendent de l’IA qu’elle les aide à développer leurs compétences professionnelles.

Malgré cet optimisme affiché, selon les résultats de l’étude, les Français sont majoritairement préoccupés par l’impact potentiel de l’IA générative sur leur vie quotidienne et sur la société dans son ensemble, malgré des niveaux variables de familiarité avec cette technologie.

Les trois principales craintes évoquées par les personnes interrogées concernent :

• Le rapport à l’information : une préoccupation partagée par 83% des sondés, qui craignent que l’IA ne brouille les frontières entre vérité et mensonge, amplifiant ainsi les défis liés à la désinformation. Ces inquiétudes rejoignent les discussions mondiales, telles que celles tenues lors du Forum de Davos, où la désinformation a été identifiée comme un risque majeur selon le Global Risk Report 2024 ;
• La déshumanisation des rapports sociaux : pour 82% des Français, il y a une crainte tangible que l’IA générative ne réduise les interactions sociales authentiques au profit des interactions technologiques, alimentant ainsi le sentiment de déconnexion humaine ;
• La dépendance professionnelle : une autre préoccupation partagée également par 82% des répondants est la crainte que certains secteurs ne deviennent excessivement dépendants de l’IA générative, créant ainsi une vulnérabilité accrue dans le monde du travail.

Outre une méconnaissance de la technologie, l’enquête Viavoice x SII dévoile ainsi un paysage complexe où l’IA générative suscite à la fois enthousiasme et appréhension. Pour concrétiser les ambitions de la France en matière d’IA, il est impératif de promouvoir une approche équilibrée, qui allie innovation technologique et réflexion éthique. Grâce aux efforts des gouvernements, des entreprises et de la société civile, la France pourrait saisir tout le potentiel de l’IA générative tout en atténuant ses impacts négatifs potentiels.

Charles Mauclair, Directeur Général de SII France, conclut :

“L’IA offre un potentiel immense pour façonner un avenir meilleur pour tous. En éduquant et en sensibilisant le grand public, en encourageant l’innovation et en régulant de manière responsable, nous pouvons faire de l’IA une force positive au service de l’humain. En unissant nos efforts et en accordant la priorité à l’IA, nous pouvons créer un monde où elle est synonyme d’opportunité, d’inclusion et de progrès pour tous”.

Autodesk, société d’édition de logiciels de création et de contenu numérique, présente aujourd’hui les résultats de l’édition 2024 de son rapport “State of Design & Make”. Cette étude, menée à l’échelle mondiale, décrypte la perception des chefs d’entreprise sur l’impact de l’IA, la durabilité, la maturité numérique de leur entreprise et la montée en compétences des talents. Elle révèle avant tout un regain d’optimisme chez les dirigeants du secteur.

Pour cette seconde édition du rapport, près de 5 400 chefs d’entreprise dans les secteurs “Design & Make” : architecture, ingénierie, construction et opérations (AECO), conception et fabrication de produits (D&M), ainsi que médias et divertissements (M&E) ont été interrogés au niveau mondial.

Ces secteurs emploient près de 300 millions de personnes dans le monde et, d’ici 2027, devraient représenter 30 000 milliards de dollars à l’échelle mondiale.

Cette année, les dirigeants sont beaucoup plus confiants que l’an passé : 73 % affirment que leur entreprise est prête à faire face à des changements économiques ou géopolitiques imprévus, soit une hausse de 14 points par rapport à 2023. Selon Autodesk, cette confiance s’explique en partie par le fait que les entreprises ont réussi à relever des défis inédits ces dernières années et qu’elles ont vu leurs investissements dans la transformation numérique, y compris l’IA et d’autres technologies émergentes, porter leurs fruits.

Les chiffres pour la France

Les dirigeants français sont légèrement moins nombreux (70 %) à déclarer que leur entreprise est prête à faire face à des changements économiques ou géopolitiques imprévus, 65 % d’entre eux estiment que le paysage mondial est plus incertain aujourd’hui qu’il y a trois ans.

Ils sont cependant 74 % à affirmer que leur entreprise a dépassé les attentes l’année dernière et seulement 7 % à assurer que leur entreprise ne suit pas le rythme de l’évolution de leur secteur d’activité cette année.

Les principaux défis pour les entreprises sont aujourd’hui le contrôle des coûts (29%) suivi de près par la durabilité environnementale (28%) et “attirer, former et retenir” les talents (28%).

L’IA et les secteurs “Design & Make”

L’étude révèle la confiance des dirigeants dans les avantages potentiels de l’IA pour leurs secteurs :

• 79 % pensent que l’IA rendra leur secteur plus créatif ;
• 78% des dirigeants d’entreprise sont convaincus que leur entreprise prendra les bonnes décisions en matière d’IA ;
• 78% sont persuadés que l’IA apportera des améliorations significatives à leur secteur d’activité ;
• 66% anticipent que l’IA deviendra essentielle dans tous les domaines d’ici 2 à 3 ans.

Cette confiance accrue se traduit par une augmentation des investissements : 72% des dirigeants déclarent que leur organisation a augmenté ses investissements dans l’IA et les technologies émergentes. De plus, au moins 75% des répondants de chaque secteur prévoient d’accroître leurs investissements au cours des trois prochaines années.

Stefan List, responsable de l’analyse du marché des cabines chez Airbus, explique dans le rapport :

“Je pense que des investissements importants mais ciblés à court terme ne constituent pas vraiment un risque. Il est important de comprendre tout le potentiel de l’IA pour notre propre secteur activité. C’est pourquoi, à court terme bien sûr, nous devons expérimenter. Que pouvons-nous faire de mieux avec le potentiel de l’IA et ensuite développer l’IA de manière à ce qu’elle corresponde vraiment à votre objectif ? Parce qu’en fin de compte, je pense que peu importe le secteur dans lequel vous travaillez, vous devez vous poser la question : comment l’IA peut-elle m’aider à rester compétitif ?”.

En France :

• 75 % des dirigeants pensent que l’IA va améliorer leur secteur d’activité ;
• 75% sont d’accord pour dire que l’IA rendra l’industrie plus créative ;
• 74% font confiance aux technologies d’IA pour leur secteur d’activité ;
• 73 % sont convaincus que leur entreprise prendra les bonnes décisions en matière d’IA ;
• 60% pensent que d’ici 2 à 3 ans, l’IA sera essentielle dans tous les domaines ;
• 53% que l’IA va déstabiliser leur secteur d’activité ;
• 35 % que l’IA est omniprésente et qu’elle sera adoptée dans tous les domaines.

IA et montée en compétences

L’étude rapporte également la façon dont les entreprises utilisent l’IA pour améliorer les flux de travail, prévenir l’épuisement professionnel et, in fine, façonner un avenir positif pour le travail. Près de la moitié des professionnels estiment d’ailleurs que l’IA contribuera à accroître la productivité.

Elle indique que, pour 71 % des chefs d’entreprise, la maturité numérique est un atout pour attirer des talents (65 % chez les dirigeants français). Cependant, près d’un tiers d’entre eux considèrent l’attraction, la formation et la rétention des talents comme une préoccupation majeure.

Pour 41%, la capacité de travailler avec l’IA sera la compétence technique privilégiée par les entreprises pour leurs recrutements ces trois prochaines années, suivie par les compétences en conception numérique (38 %) et en gestion de projets numériques (36 %).

Par ailleurs, les personnes interrogées affirment également que le développement durable est bénéfique pour le succès commercial à court terme (69 %) et à long terme (87 %).

En France, 71 % des personnes interrogées reconnaissent l’importance de la formation continue :

• 71 % déclarent que le développement des compétences est important pour leur entreprise ;
• 64 % assurent mettre en œuvre l’apprentissage continu ;
• 64 % investir dans des programmes de formation aux compétences numériques ;
• 44 % affirment que leur organisation ne dispose pas des compétences et des ressources nécessaires pour concevoir des programmes de formation interne ;
• 32 % déclarent que l’IA est utilisée dans leur entreprise pour combler un manque de compétences.

IA et développement durable

Les dirigeants considèrent l’IA comme le moyen essentiel de devenir plus durables. De 2023 à 2024, “utiliser l’IA pour être plus durable” est passé de la cinquième à la première place des mesures prises par les entreprises.

Le développement durable est aujourd’hui devenu une priorité pour les collaborateurs, les clients et les investisseurs, ainsi qu’un moteur de réussite pour les entreprises. Les dirigeants affirment :

• que les efforts en matière de développement durable ont un impact sur la satisfaction professionnelle (64% et 65% en France) ;
• qu’ils sont bénéfiques pour le développement commercial à court (69 %) et à long terme (87 %).

Cette prise de conscience de l’importance du développement durable poussent ces dernières à investir dans l’efficacité énergétique, la réduction des matériaux et des processus plus durables.

Les initiatives de développement durable sont également de plus en plus intégrées dans les stratégies de croissance des entreprises françaises, 77 % les considèrant comme essentielles pour les trois prochaines années.

En janvier dernier, La Commission européenne lançait deux appels à contributions dont l’un concernait la concurrence dans le domaine de l’intelligence artificielle générative et envoyait des demandes d’informations à plusieurs grands acteurs du numérique. Dans une étude répondant à cet appel, le Centre de Politique Européenne (CEP) met en garde contre le fait que les entreprises technologiques américaines dominent déjà la chaîne de valeur de la GenAI et appelle à des contrôles stricts du droit de la concurrence.

Le marché de l’IA et de la GenAI, en plein effervescence, pourrait bien devenir l’un des piliers de l’économie des années à venir. Une étude de Statista de septembre dernier indiquait que le secteur de l’IA générative allait atteindre près de 42 milliards d’euros en 2023 (soit le double de 2022) et pourrait même représenter un chiffre d’affaires annuel de plus 200 milliards d’euros à l’horizon 2030.

La FTC tout comme l’Autorité de la Concurrence française s’inquiètent de la mainmise des grandes entreprises du secteur technologique sur ce marché. La Commission européenne examine elle aussi certains accords conclus entre de grands acteurs du marché numérique et des développeurs et fournisseurs d’IA générative, notamment les partenariats Microsoft-OpenAI et Microsoft-Mistral AI.

Lors de son appel à contribution, la Commission européenne déclarait :

“L’application efficace des règles de concurrence de l’UE est essentielle pour maintenir la concurrence au sein du marché unique de l’UE, qui constitue le meilleur atout de l’Europe en termes de création d’emplois et de croissance économique”.

Pour les auteurs de l’étude répondant à cet appel intitulée “Concurrence dans le domaine de l’IA générative”, Anselm Küsters, expert du numérique du CEP, et l’économiste du CEP Matthias Kullas auteurs de l’étude :

“Garantir la concurrence dans la chaîne de valeur de l’IA générative n’est pas seulement un impératif économique, mais aussi une mesure de précaution pour protéger les valeurs démocratiques et garantir la souveraineté numérique de l’UE”.

Selon eux, la Commission a déjà perdu beaucoup de temps et pour Matthias Kullas “Ce sera difficile pour les autres fournisseurs, car les grandes entreprises technologiques américaines sont fortement représentées à de nombreuses étapes de la chaîne de valeur des services d’IA générative”. 

Ils proposent une analyse des possibles restrictions de concurrence dans les trois parties de la chaîne de valeur de l’IA générative : l’infrastructure (données à grande échelle et puissance de calcul), l’entraînement des modèles de fondation, les services et applications B2B/B2C en aval.

Données d’entraînement des modèles de fondation

Les deux chercheurs du CEP n’identifient pas de problème de concurrence sur le marché des données, étant donné que des études récentes suggèrent que les LLM avancés nécessiteront progressivement moins de données pour obtenir des performances optimales. Il est cependant pour eux crucial de surveiller de près les accords de licence exclusive avec les fournisseurs d’informations en ligne ou d’autres propriétaires d’ensembles de données de haute qualité, car ils pourraient entraver l’accès des nouveaux concurrents à ces données de qualité supérieure.

Puissance de calcul

En revanche, ils ont observé des problèmes de concurrence sur le marché de la puissance de calcul en raison d’une pénurie de puces adéquates : alors que le marché des puces de pointe est dominé par NVIDIA, celui-ci, faisant face à des contraintes technologiques, ne peut augmenter facilement la production de ces puces. Ils ont également constaté un manque d’entrants sur le marché du cloud.

Bien que les grandes entreprises technologiques offrent aux nouvelles entreprises un accès à cette puissance de calcul via des services de cloud, pour les auteurs de l’étude :

“Il est à craindre que les start-ups de premier plan telles qu’OpenAI, et les opérateurs historiques tels que les grandes entreprises technologiques, soient plus susceptibles d’obtenir un accès prioritaire à ces services de cloud pour la formation à l’IA, étant donné qu’ils concluent des accords pour détenir de plus grandes grappes de calcul”.

Ils soulignent également que les jeunes entreprises font face à des coûts considérables lorsqu’elles envisagent de changer de fournisseur de services cloud. Pour eux, “la combinaison unique d’une forte demande, d’un petit nombre de fournisseurs de puissance de calcul, de coûts de commutation élevés et d’une intégration verticale croissante présente des risques non négligeables pour la concurrence, pouvant par exemple prendre la forme d’autoréférencement ou de discrimination”.

L’entraînement des modèles de fondation

L’adoption rapide des outils de GenAI tels que ChatGPT soulève des questions cruciales sur leur encadrement au sein des entreprises. Une étude menée par EasyPanel pour Splunk révèle que près de 40 % des salariés français se trouvent dans l’incertitude quant à la position de leur entreprise concernant l’utilisation de l’IA générative, soulignant ainsi un manque de directives claires et de sensibilisation au sein des entreprises françaises.

L’enquête de Splunk a interrogé en décembre dernier 500 salariés et 100 dirigeants issus du secteur tertiaire en France, offrant ainsi un aperçu représentatif des attitudes et des pratiques actuelles en matière d’IA générative au sein des entreprises. Les résultats de l’étude soulignent une lacune significative dans l’encadrement de l’utilisation des outils d’IA générative mais également l’absence de formation des salariés.

Un manque de clarté sur l’utilisation des outils de GenAI

En 2023, les outils de GenAI ont conquis 1/4 des salariés et un peu moins de la moitié des dirigeants français (42 %). Ces chiffres devraient continuer de croître puisque près de la moitié des salariés (43 %) et des dirigeants (41%) estiment se sentir à l’aise pour utiliser ces derniers (ChatGPT…) dans leur travail au quotidien.

Cependant, près de 40 % des salariés français affirment ne toujours pas connaître la position de leur entreprise sur l’utilisation de l’IA générative, ce qui est corroboré par les réponses des dirigeants : 59% ont affirmé qu’aucune directive n’était en préparation pour la mise en œuvre d’outils de GenAI. Cette absence de directives internes globales est soulevée par 46 % des salariés alors qu’ils sont 54 % à demander des consignes pour clarifier la situation.

Cette opacité va de pair avec une absence de sensibilisation aux risques : près d’un tiers des dirigeants (31 %) et près de la moitié des salariés (43 %) ne sont pas au courant des restrictions de leur entreprise en matière de cybersécurité liées à l’utilisation de ces outils.

Un autre constat alarmant de l’étude est le peu de formations disponibles pour les salariés. Bien que 58 % des salariés et 60 % des dirigeants expriment le désir d’acquérir davantage de connaissances sur l’utilisation des outils de GenAI dans leur travail quotidien, une majorité de dirigeants (66 %) n’ont pas encore proposé de formation à leurs salariés.

L’étude révèle néanmoins une prise de conscience de l’importance de la formation pour accompagner leur adoption. En effet, 35 % des dirigeants prévoient de mettre en place des formations dans les deux prochaines années, principalement en interne (50 %) mais aussi en faisant appel à des formateurs externes (45 %).

Fanny Doukhan, French country manager chez Splunk, commente :

“En à peine un an, les outils de GenAI ont conquis les salariés français. La rapidité a été telle que les entreprises n’ont pas encore eu le temps de statuer formellement sur ces outils laissant le flou s’installer entre salariés et dirigeants. Aujourd’hui, seule une poignée est formée à la prise en main de la GenAI ce qui n’est pas sans poser de questions sur la sécurité des données qui peuvent y être partagées. Si interdire ces outils semble peu plausible, réglementer son usage par un cadre précis intégrant éthique et sécurité va devenir nécessaire dans les mois prochains”. 

Universcience, l’établissement public national du Palais de la découverte et de la Cité des sciences et de l’industrie, a pour ambition de rendre les sciences accessibles à tous, petits et grands, et de promouvoir la culture scientifique, technique et industrielle contemporaine. Son “Baromètre de l’esprit critique” dresse un tableau précis de la relation entre les citoyens français, la science, les médias et leur capacité à penser de manière critique. L’édition 2024 s’adresse à l’IA et ses applications.

Depuis sa création en 2010, Universcience s’attache à promouvoir la culture scientifique, technique et industrielle auprès de toutes et tous en déployant une offre originale et accessible tant aux néophytes qu’aux initiés. Il vise également à lutter contre la désinformation scientifique et à aider chaque citoyen à construire son esprit critique, en cultivant la littératie numérique et en devenant un lieu de ressources identifié en matière d’information scientifique.

La 3ème édition du baromètre, réalisée en partenariat avec l’institut de sondage OpinionWay, questionne le rapport de nos concitoyens à l’IA. Quels usages les Françaises et les Français font-ils aujourd’hui de l’intelligence artificielle et de ses applications ? Quelle confiance leur accordent-ils et comment voient-ils son avenir ? L’intelligence artificielle, plutôt une menace ou une opportunité ?

Les principaux enseignements du baromètre

Les résultats de cette enquête offrent un aperçu riche et nuancé de la perception des Français vis-à-vis de l’IA, des IA génératives et de leur rapport à la science en général. Ils soulignent des différences générationnelles dans cette perception, indiquant une plus grande acceptation et appropriation de ces technologies par les jeunes générations qui sont plus enclines à faire confiance à l’IA. Les 18-24 ans affichent également une connaissance plus approfondie des applications d’IA génératives et sont plus susceptibles de percevoir les avantages de l’IA dans divers domaines. Cette génération se distingue par ailleurs par ses pratiques informationnelles, privilégiant Internet et les réseaux sociaux comme principales sources d’informations quand bien même ils sont 54% à faire davantage confiance à la radio.

Les Français et l’IA

Selon le rapport, une majorité des sondés (61%) voient l’IA et les applications d’IA génératives comme une révolution technologique majeure semblable à celle de l’imprimerie (plus de 70% pour les moins de 34 ans). Cependant, ils sont une large majorité à penser qu’une réglementation est nécessaire (85%) et à affirmer qu’elle pose de nouvelles questions éthiques et juridiques(77%).

Concernant les possibilités de ces technologies:

• 68% répondent que les applications de l’IA ne peuvent pas prendre de décisions autonomes ;
• 59% qu’elles ne sont ni créatives ni innovantes, car assemblant des contenus déjà existants ;
• 19% seulement les croient parfaitement fiables, une large majorité (69%) affirmant le contraire ;
• 42% pensent qu’elles sont “plus neutres que les humains” mais ils sont 38% à estimer le contraire.

Une vision des risques et avantages nuancée

Interrogés par OpinionWay sur les impacts du développement de l’IA dans différents secteurs, leurs avis sont partagés puisqu’ils y voient de manière générale autant de risques que d’avantages.

En revanche, les Français sont davantage enclins à percevoir des risques dans le domaine des relations humaines (37%, comparé à 31% qui estiment qu’il y a autant de risques que d’avantages et 10% qui voient principalement des avantages). Cette tendance se retrouve également dans les domaines de l’information (33%) et de l’emploi (31%), bien que 34% des répondants reconnaissent également un équilibre entre les risques et les avantages dans ces deux secteurs.

C’est dans les domaines de la santé (29%), de la recherche et des sciences (28%), ainsi que dans les transports (26%) que les Français perçoivent principalement des avantages. Cependant, même dans ces domaines, une perspective nuancée prévaut, avec une proportion similaire de répondants considérant qu’il y a autant de risques que d’avantages (respectivement 35%, 36%, et 33%).

En général, les personnes appartenant aux catégories socio-professionnelles supérieures (CSP+) sont plus enclines que celles des catégories inférieures (CSP-) à percevoir principalement des avantages dans l’utilisation de l’IA. Par ailleurs, l’enquête met en lumière une tendance spécifique chez les 18-24 ans, où la perception des avantages de l’IA est nettement prédominante par rapport à la population générale. Par exemple, en ce qui concerne les transports et la mobilité, 40% des 18-24 ans estiment que le développement de l’IA apportera principalement des avantages, 20% qu’il y aura autant de risques que d’avantages, et 19% principalement des risques.

Les participants accordent majoritairement leur confiance à l’IA pour des tâches telles que la détection d’erreurs (75%), l’analyse de grandes quantités de données (73%), la recherche d’informations (70%) et même la rédaction de textes (64%). Cependant, une certaine méfiance se manifeste lorsque la question de la responsabilité est soulevée. Par exemple, seulement 25% des répondants font confiance à l’IA pour rendre des décisions de justice, 28% pour piloter un avion ou une voiture, 33% pour prescrire des médicaments alors que 41% lui font confiance pour réaliser un diagnostic médical.

En ce qui concerne l’évaluation des risques et des avantages de cette nouvelle technologie, le panel exprime une préférence pour les experts scientifiques (68%), les musées et centres de culture scientifique (59%) et les journalistes spécialisés dans le domaine scientifique (56%). En revanche, une méfiance significative est observée à l’égard des entreprises, notamment les géants du numérique comme les GAFAM (34% et 29% de confiance respectivement), ainsi qu’à l’égard des élus et des représentants politiques (22% de confiance).

Le rapport des Français aux IA génératives

Il a été demandé aux participants s’ils connaissaient des IA génératives telles que ChatPGT, Dall-E ou Midjourney.

Parmi les répondants, 65% déclarent en avoir entendu parler, mais seulement 23% ont déjà utilisé ces technologies, tandis que 34% avouent ne pas savoir de quoi il s’agit. On observe également des différences selon le genre, la catégorie socio-professionnelle et l’âge, avec une connaissance généralement inversement proportionnelle à l’âge (46% des moins de 24 ans déclarent en avoir utilisé). De plus, les hommes (70%) et les individus des catégories socio-professionnelles supérieures (77%) sont plus susceptibles d’avoir entendu parler et d’utiliser ces technologies.

Parmi les utilisateurs, l’usage informationnel (68%) est le plus répandu, suivi de la traduction (61%) et de la rédaction de texte (59%). Bien que 87% des utilisateurs soient impressionnés par la vitesse (87%) et la qualité (74%) des productions de ces IA, environ 8 sur 10 remettent en question leur fiabilité (78%) et comparent les résultats avec ceux d’autres sources (80%). Cette analyse critique des productions de l’IA présente quelques variations, avec une expression plus nette chez les hommes que chez les femmes. De plus, la pratique de croiser les résultats obtenus à partir de plusieurs sources d’informations augmente régulièrement avec l’âge, passant de 74% chez les 18-24 ans à 94% chez les 65 ans et plus.

L’intérêt des Français pour la science

Le Baromètre s’intéresse comme les années précédentes au rapport des Français à la science. Malgré un intérêt confirmé  pour ce domaine, il souligne là encore des interrogations éthiques mais également des disparités de genre, économiques et territoriales.

En effet, les sondés se disent plus intéressés par les sujets scientifiques (69%), que par le sport (48%) ou la politique (61%).

Blackline, éditeur de solutions cloud pour les opérations comptables et financières, a récemment publié l’étude “Directeurs financiers : prévoir l’imprévisible ou comment maîtriser la résilience des entreprises à l’ère de l’incertitude“. Menée auprès de 1 339 cadres dirigeants et professionnels de la finance et la comptabilité dont 304 en France, elle révèle chez ces derniers un réel intérêt dans le potentiel de l’IA et l’IA générative mais également un manque de confiance quant à sa mise en œuvre.

Alors que le monde fait face à des défis économiques, géopolitiques et environnementaux sans précédent, les directeurs financiers jouent un rôle crucial dans la stabilité et la résilience des entreprises. L’étude de Blackline se penche sur les stratégies adoptées par ces acteurs afin d’assurer la pérennité des organisations qu’ils dirigent.

Les principaux résultats de l’étude Blackline

Interrogées sur leurs sujets de préoccupation pour l’année 2024, les directions financières et comptables identifient la crise financière mondiale (77%), le spectre d’une catastrophe humanitaire (71%), la cybersécurité (70%), les technologies de rupture comme l’IA générative (65%).

Cependant, lorsqu’on leur a demandé quelles technologies pourraient les aider à faire face à l’imprévisible, les dirigeants français ont privilégié l’IA et l’IA générative, à respectivement 64% et 69%, devant le cloud (63%), la blockchain (56%) et les cryptomonnaies (54%).

Parmi les avantages de l’IA pour les départements finance et comptable, ils citent :

• une meilleure analyse (35%) ;
• une amélioration des capacités de prévision (35%) grâce à la capacité de traitement du volume des données financières ;
• une amélioration des capacités d’audit par l’analyse de données (33%) ;
• l’évolution du métier de comptable (32%) ;
• une meilleure identification des modèles et la détection des fraudes potentielles (31%) ;
• une meilleure identification des lacunes en matière de conformité (31%) ;
• une augmentation de l’efficacité grâce à l’automatisation les tâches répétitives (30%) ;
• une réduction des erreurs (24%) ;
• une amélioration de la prise de décision (24%).

Les freins à l’adoption de l’IA

Malgré cet engouement pour l’IA, les directeurs financiers sont moins enthousiastes pour sa mise en œuvre. Ils manquent en effet de confiance dans la fiabilité des données financières, notamment du fait des process de calcul et de traitement des données trop complexes (26%) et du manque de contrôle et de vérification automatisés du volume de données (24%).

Ils évoquent également l’incertitude quant aux compétences des personnes qui saisissent ces données (23%) et enfin, la trop grande disparité de sources dont ces dernières proviennent (22%).

Pour un déploiement réussi de l’IA, il est nécessaire selon eux de former aux modèles d’IA pour comprendre et interpréter avec précision les données financières complexes (34%), de pouvoir faire confiance aux résultats de l’IA (34%) et de prendre en compte les réglementations actuelles (31%). La résistance au changement (30%) et le manque de compétences (31%) sont également perçus comme des obstacles à surmonter.

Dans ce contexte, les directeurs financiers identifient des priorités stratégiques clés pour 2024 et reconnaissent l’importance de disposer de directeurs financiers expérimentés, capables de piloter l’entreprise dans des conditions difficiles (45%). Leurs objectifs sont d’améliorer l’accès et l’analyse des données financières en temps réel (45%), de renforcer l’analyse et la planification (41%), d’accélérer la transformation numérique (34%) et la compréhension de la trésorerie en temps réel (32%).

Samuel Rouayrenc, Vice-Président Régional de BlackLine France, conclut :

“Notre étude montre très clairement que les directions financières sont une des pierres angulaires au cœur des stratégies des entreprises et il est positif de constater qu’en dépit du contexte incertain dans lequel nous évoluons, elles affichent un certain optimisme et une confiance certaine quant à la capacité de transformation de leurs départements au service de la croissance de l’entreprise”.

Retrouver l’étude ici.

Le rapport “Female Leadership in the age of AI”, récemment publié par IBM EMEA, met en lumière l’importance cruciale du leadership féminin dans le secteur de l’IA d’un point de vue commercial, stratégique et sociétal. Il révèle également des disparités entre les pays étudiés : les dirigeants français sont ceux qui lui attachent le moins d’importance, les Françaises manquent de confiance en leurs capacités de leadership mais cherchent à améliorer leurs compétences.

Le rapport d’IBM est basé sur une enquête menée auprès de 4 000 dirigeants d’entreprises de plus de 250 employés en France, en Allemagne, en Italie, en Arabie saoudite, en Espagne, en Suède, aux Émirats arabes unis et au Royaume-Uni. L’étude examine comment les femmes dirigeantes se préparent à la transition vers l’IA, comment leurs expériences de leadership diffèrent de celles de leurs homologues masculins et comment leur permettre de jouer ce rôle de 1er plan en toute confiance.

Pour Ana Paula Assis, Présidente et Directrice générale EMEA chez IBM, l’IA est un changement fondamental qui redéfinira notre manière de vivre, de travailler et d’interagir. Elle insiste sur l’importance de la participation active des femmes dans le déploiement de l’IA, non seulement pour réduire les biais mais aussi pour stimuler l’innovation et inspirer de nouvelles générations de leaders.

D’ailleurs, selon 73 % des dirigeants d’entreprise interrogés, un leadership féminin renforcé dans le secteur est crucial pour atténuer les biais de genre dans l’IA, tandis que 74 % considèrent qu’il est essentiel pour garantir une distribution équitable des avantages économiques de cette technologie. Au-delà des avantages macroéconomiques et éthiques, pour 45% d’entre eux, occuper une position centrale dans le déploiement de l’IA  au sein des entreprises renforcera l’avantage compétitif des femmes sur le marché du travail. La progression de carrière, la sécurité de l’emploi et les augmentations de salaire sont également identifiés comme des résultats potentiels.

Le leadership féminin à l’ère de l’IA en France

Selon le rapport, les personnes interrogées en France accordent moins d’importance au leadership féminin dans l’IA que tous les autres marchés de la région EMEA étudiés. Par exemple, seulement 62 % des dirigeants français (contre 73 % en moyenne) pensent qu’un leadership féminin accru dans le secteur est important pour atténuer les biais liés au genre dans l’IA.

Alors que pour IBM, il est crucial : “L’IA – en particulier l’IA générative – apprend de ses développeurs et de ses utilisateurs. La participation des femmes à ces processus est donc essentielle pour atténuer le risque de biais inconscients qui pourraient survenir sans leur implication directe”.

Autre disparité : seulement 23 % des dirigeants interrogés en France ont une femme à la tête de la stratégie d’IA au sein leur organisation. Ce qui place la France en dessous de tous les autres pays couverts par le rapport, la moyenne de la région EMEA étant de 33 %.

De même, les Français interrogés (64 %) sont moins enclins que la moyenne (74 %) à y voir un élément important pour garantir que les avantages économiques de la technologie soient ressentis de manière égale.

Pour IBM, “L’impact socio-économique de l’IA sera considérable et dépendra de l’orientation des investissements, des secteurs qui se déploient efficacement, des catégories démographiques les plus touchées par l’évolution du marché de l’emploi et des défis sociétaux qui seront prioritaires. Veiller à ce que nous ayons des dirigeants diversifiés au sommet sera un élément essentiel pour garantir l’équité et des avantages équitablement ressentis”.

Un manque de confiance côté féminin

L’étude révèle que les dirigeants, hommes et femmes, se préparent à la révolution de l’IA sur un pied d’égalité, en se formant et en améliorant leurs compétences numériques personnelles, en s’informant sur l’évolution du paysage réglementaire et en créant des cadres de conformité internes en nombre égal.

Cependant, elle observe une différence significative entre les deux groupes concernant la confiance en leurs capacités de leadership : 49 % des hommes interrogés en France se disent pleinement confiants contre seulement 26 % des femmes. Si un écart de confiance a été également relevé entre les sexes dans les autres pays étudiés, les dirigeantes y sont 46% à afficher une totale confiance en leurs compétences.

Pour pallier à ce manque de confiance, 39 % des dirigeantes françaises se perfectionnent activement et améliorent leurs compétences techniques, soit presque autant que leurs homologues masculins interrogés (45 %).

Les personnes interrogées ont identifié les programmes de mentorat (28 %), l’augmentation de la représentation au niveau de la direction (27 %) et des cadres intermédiaires (27 %), et le soutien à davantage d’investissements dans les entreprises d’IA fondées par des femmes (26 %) comme étant des stratégies importantes pour stimuler la participation des femmes dans le secteur de l’IA.

Pour elles, le principal obstacle à l’amélioration de la diversité dans l’IA est :

• le manque d’intérêt pour la diversité et l’inclusion de la part des entreprises technologiques elles-mêmes constitue le principal problème (26%);
• le manque de représentation au niveau de la direction est le souci le plus important (également 26%) ;
• l’insuffisance de l’enseignement numérique dans les écoles (21%).

IBM conclut :

“Alors que nous progressons vers 2024 et que nous naviguons dans les complexités du paysage changeant de l’IA, favoriser un environnement qui valorise et responsabilise les femmes dirigeantes doit être une priorité pour les entreprises et un élément central de la construction d’un écosystème d’IA inclusif”.

Une étude de GoStudent, licorne européenne EdTech et l’un des principaux fournisseurs de soutien scolaire, avait révélé l’an passé que 57% des jeunes Français aimeraient apprendre grâce à l’IA dans les cinq années à venir. Sa dernière étude montre que seulement 11% ont accès à cette technologie à l’école et que la France prend du retard par rapport à ses voisins européens sur la formation et l’éducation à l’IA, ce qui pourrait créer, dans le futur, des inégalités  sur le marché du travail. 

Pour son “Etude GoStudent 2024 sur l’éducation du futur”, réalisée en partenariat avec Edelman Data & Intelligence, 5581 jeunes en Autriche, Allemagne, Espagne, France, Italie et au Royaume-Uni ainsi que leurs parents ont été interrogés entre le 20 octobre et le 13 novembre 2023. L’objectif de cette étude annuelle est d’appréhender les attentes de la nouvelle génération pour sa scolarité et la manière dont elle prépare son avenir.

Les chiffres concernant les 1004 jeunes Français âgés de 10 à 16 ans interrogés et leurs parents révèlent une inquiétude croissante face à des programmes scolaires et des outils d’apprentissage dépassés, qui ne sont plus en phase avec l’évolution du monde et l’avenir du travail.

Alors que les jeunes expriment un vif intérêt pour l’apprentissage des nouvelles technologies à l’école, notamment l’IA, les données révèlent un écart important entre leurs aspirations et la réalité de l’éducation actuelle. Seulement 11% des élèves français ont accès à l’IA à l’école, ce qui place la France en retard par rapport à d’autres pays européens tels que l’Allemagne (38%) et le Royaume-Uni (20%).

Cet écart souligne pour GoStudent l’urgence d’aligner les pratiques éducatives sur les attentes des élèves. D’autant que l’IA est perçue comme un outil pour élargir le champ des apprentissages : selon 7 jeunes sur 10 en France la technologie leur permet d’apprendre tout ce qu’ils veulent, et les plateformes conversationnelles d’IA ont prouvé qu’elles pouvaient aider à expliquer et à maîtriser des sujets complexes.

L’écart d’intérêt entre les filles et les garçons persiste

L’étude révèle que les jeunes en France sont de plus en plus confiants à l’idée de vivre dans un monde entouré de nouvelles technologies (80% en 2024 soit plus de 29% par rapport à 2023).

Alors que l’environnement et le développement durable sont placés en tête du classement des matières les plus importantes pour l’avenir par les jeunes Français, l’IA est en 5ème position, 41% d’entre eux pensent d’ailleurs que leur futur emploi sera directement lié à la technologie.

79% d’entre eux expriment en effet une préoccupation pour l’environnement, sans distinction de genre (78% pour les filles et 80% pour les garçons), comparé à une moyenne de 77% en Europe. Cette nouvelle génération aspire à acquérir les connaissances et compétences nécessaires pour contribuer activement à la construction d’un avenir durable. Dans ce contexte, le développement durable et l’IA ne semblent pas être des sujets distincts, le potentiel de l’IA pour adresser les défis du changement climatique est d’ailleurs reconnu par les dirigeants.

Cependant, alors que les jeunes s’entendent sur le fait que l’apprentissage d’une utilisation efficace de l’IA est crucial, un écart persiste entre les genres : si 31% des garçons âgés de 10 à 16 ans expriment un intérêt pour l’IA, seulement 20% des filles partagent le même enthousiasme.

Un déséquilibre lié, selon GoStudent, à la manière dont l’IA est présentée et notamment enseignée et qui pourrait causer des inégalités d’accès à des emplois liés à l’IA quand cette génération entrera sur le marché du travail.

Plus de confiance du côté des parents

Les parents en France reconnaissent également les avantages de l’IA : 45% d’entre eux estiment qu’il s’agit d’un outil éducatif très efficace. Un chiffre qui montre que la confiance envers cette technologie s’accroît, mais là encore, plus lentement en France que dans le reste de l’Europe, notamment en Allemagne où les parents sont 65% à le penser.

Pour GoStudent, il s’agit d’un vrai défi national que les écoles et les décideurs politiques vont devoir relever pour s’assurer que les enfants en France soient pleinement équipés face à la concurrence européenne sur le monde du travail.

Felix Ohswald, son CEO et cofondateur, conclut :

“Je crois fermement qu’il est de notre devoir de doter la prochaine génération des connaissances et des outils dont elle a besoin pour comprendre et relever les défis de demain. Leurs aspirations ne se limitent d’ailleurs pas à la réussite personnelle, mais visent à rendre le monde meilleur. Alors que notre étude révèle que 88 % des enfants en France âgés de 14 à 16 ans se sentent très à l’aise avec le fait d’apprendre avec des outils numériques, c’est une occasion unique de leur apprendre à naviguer avec l’IA afin qu’ils façonnent un avenir où cette technologie est une force”.

Retrouver l’étude ici

Devoteam, un cabinet de conseil spécialisé dans les plateformes cloud, l’IA, la cybersécurité, la data et le développement durable, vient de publier la troisième édition de son TechRadar présentant les 150 technologies qui feront la différence en 2024 : 1/3 d’entre elles sont liées à l’IA ou pilotées par celle-ci.

Créée en 1995, présente dans plus de 25 pays, Devoteam, une ESN française, accompagne ses clients dans leur transformation digitale durable. Son TechRadar 2024, fruit du travail de 96 Tech Leaders au sein du Groupe, cartographie 150 technologies émergentes dans le monde numérique, classées par domaines stratégiques et selon leur degré de maturité, allant de “procéder avec prudence”  à “adopter “, ce qui permet aux organisations de mieux appréhender les défis technologiques et de prendre des décisions éclairées.

L’édition 2024 ne se limite pas seulement à l’IA et explore la GenAI, alimentée par l’innovation cloud et l’abondance des données, présente dans toutes les catégories du TechRadar. Selon les experts de Devoteam, l’émergence rapide de la GenAI oblige les entreprises à reconsidérer d’urgence leur stratégie technologique, à réévaluer leurs priorités et à ajuster leur feuille de route en conséquence.

Gert Jan van Halem, CTO du groupe Devoteam, commente :

“Nous sommes à l’aube d’une ère où les technologies, que ce soit dans le domaine de l’informatique, de la communication, de la santé ou de l’industrie, sont inévitablement marquées par l’omniprésence de l’intelligence artificielle. De nos jours, il est de plus en plus évident que les technologies émergentes sont soit intrinsèquement dotées de capacités génératives d’IA, soit considérablement améliorées par des systèmes intelligents”. 

Selon le radar, la GenAI va se répandre de plus en plus rapidement dans tous les domaines d’application via des fonctionnalités intégrées aux outils habituels. Cependant, il s’agit d’une transformation à double tranchant qui présente des opportunités mais qui introduit également de nouveaux risques à gérer. L’avenir des entreprises dépendra en grande partie de leur capacité à anticiper une augmentation probable de la productivité grâce à la GenAI tout en contrôlant les risques inhérents à sa mise en œuvre, tels que la sécurité, l’éthique et les ressources humaines.

Gert Jan van Halem poursuit :

“Les entreprises devront disposer d’un environnement technique qui permette à l’IA de déployer tout son potentiel. Parmi les prérequis, la transition vers le cloud et la mise en place d’une gestion rigoureuse des données sont des priorités. L’avènement de GenAI nécessitera également de nouvelles compétences, à la fois pour développer de nouvelles solutions et pour les utiliser judicieusement”.

Les principaux enseignements du TechRadar 2024

Entreprise et produits numériques

Les projets se concentrent sur la rationalisation, l’optimisation et l’efficacité opérationnelle plutôt que sur l’innovation et la conquête de nouveaux marchés. Les entreprises privilégient les solutions éprouvées qui garantissent un retour sur investissement rapide : la GenAI apparaît comme une réponse efficace pour atteindre ces objectifs de productivité.

Pour l’intégrer dans leurs processus, elles se tournent vers des outils d’aide au développement fournis par les hyperscalers (Gemini de Google, GitHub Copilot de Microsoft, Code Whisperer d’Amazon, etc.) et des principaux éditeurs de logiciels (Einstein for Developers de Salesforce et Now Assist de ServiceNow).

Intelligence basée sur les données

Le TechRadar constate une adoption continue des plateformes de données dans le cloud. Pendant ce temps, les fournisseurs de technologies améliorent leurs solutions pour faciliter l’utilisation optimale des données, encourager le partage interne et externe, intégrer des données tierces et traiter efficacement les données non structurées.

Cependant, cette adoption est accompagnée de préoccupations organisationnelles tournant autour de la gestion des données et de leurs utilisations, telles que la gouvernance, la conformité, la confidentialité, la souveraineté et l’éthique. Des solutions technologiques émergent pour répondre à ces défis, facilitant la définition, l’application et le contrôle des règles, en particulier avec des données, des infrastructures et des organisations plus vastes et plus diversifiées, parmi elles AirByte, DatGalaxy et ThoughtSpot.

Cloud distribué

Avec des environnements cloud de plus en plus complexes et diversifiés, les considérations architecturales suscitent un regain d’intérêt. Kubernetes reste essentiel pour développer des applications cloud natives, tandis que de nouvelles solutions émergent dans cet écosystème dynamique, comme Kyverno et Submariner.

L’introduction de l’IA pour gérer la complexité croissante des environnements cloud, notamment dans le contexte des clouds souverains, est attendue dans les prochains mois, ce qui représentera une avancée majeure dans ce domaine en constante évolution.

Automatisation de l’entreprise

Les éditeurs de logiciels d’hyper automatisation ont rapidement compris le potentiel de la GenAI et ont commencé à enrichir leurs portefeuilles en intégrant de grands modèles de langage (LLM), propriétaires ou open-source, dans leurs interfaces conversationnelles.

Parmi les exemples, les experts de Devoteam citent Einstein GPT de Salesforce, Now Assist de ServiceNow, Copilot de Microsoft, Bard et Gemini de Google, Project Morpheus d’Outsystems, entre autres. Cependant, dans ce domaine, l’IA générative n’en est encore qu’à ses débuts, entravée par des facteurs tels qu’un manque de compétences, une maturité technologique insuffisante et des données cloisonnées.

Confiance et cybersécurité

Au fur et à mesure que les entreprises modernisent leurs systèmes d’information et adoptent massivement le cloud, la sécurité de celui-ci devient cruciale. Malgré les niveaux élevés de sécurité fournis par les fournisseurs de services cloud, des incidents récents ont mis en évidence le besoin de solutions supplémentaires. Deux points clés sont la sécurité des environnements multicloud et la gestion des identités et des accès (IAM).

Des technologies telles que Active Roles, JumpCloud et Akeyless, introduites dans TechRadar 2024, répondent à ces problèmes. L’IA générative sera utilisée à la fois par les attaquants et les défenseurs, ce qui pourrait conduire à des fraudes plus sophistiquées du côté des attaques, tandis que du côté de la défense, elle permettra une détection automatisée des incidents. Microsoft Security Copilot en est un exemple, signalant une tendance majeure cette année.

La durabilité rendue possible par le numérique

Les technologies actuelles, en particulier les plateformes de données basées sur le cloud, permettent aux entreprises de créer leurs propres solutions de reporting et de gestion environnementales, notamment Boavizta, Granulate ou planA. Le choix entre construire ou acheter dépend de l’activité, de l’organisation et de la maturité de l’entreprise, avec une préoccupation centrale pour des données abondantes et dispersées. L’automatisation joue un rôle essentiel dans l’accélération de la collecte de données.

Quant à l’IA, elle sera précieuse pour gérer la complexité des sources, identifier les axes d’optimisation et intégrer les aspects environnementaux dans la prise de décision. Elle pourrait également contribuer à des processus et des produits plus économes en ressources, mais, en raison de ses besoins en ressources informatiques, il sera nécessaire de surveiller son rapport coûts/avantages environnementaux pour le déterminer.

Télécharger le TechRadar ici

Depuis 1997, l’association France Biotech, hébergée au sein du Parisanté Campus, accompagne les entrepreneurs de l’innovation santé et contribue à faire de la Healthtech une industrie à part entière. Elle vient de publier le “Panorama France HealthTech 2023”, une étude dédiée aux start-up et PME françaises des technologies innovantes de la santé. Si celle-ci met en lumière un réel dynamisme du secteur en France, elle soulève également ses difficultés de financement.

France Biotech a réalisé cette étude en partenariat avec la Banque Populaire, Bpifrance, Citeline, fournisseur de solutions de business intelligence et d’analyse de données, Euronext, première bourse paneuropéenne, EY, un des leaders de l’audit, du conseil, du droit et des transactions, ainsi que de la fiscalité. Le réseau des pôles de compétitivité et clusters en santé leur a apporté son soutien.

Franck Mouthon, Président de France Biotech, explique :

“Cette 21ème édition du Panorama illustre la résilience et le dynamisme de l’écosystème HealthTech dans un contexte macro-économique difficile, qui a su démontrer sa capacité à innover et à se réinventer. Attirant près de 1,8 Mds d’euros en levées de fonds, la France est le 2^ème pays européen en montants levés et nombre d’opérations en capital-risque en 2023. Sur 2024, la feuille de route de France Biotech s’attachera, en plus des autres axes stratégiques, à travailler spécifiquement sur les enjeux de financements sur l’ensemble de la chaîne de valeur, sur les impacts et les défis sociétaux et environnementaux de notre secteur, notamment dans la perspective de la réindustrialisation de nos territoires stimulée par le Plan Innovation Santé France 2030″.

Un écosystème entrepreneurial dynamique

Aujourd’hui, la filière HealthTech française compte environ 2660 entreprises dont 820 biotech, 1393 Medtech et 450 sociétés de numérique en santé et IA, engendrant 60 000 emplois directs et indirects sur le territoire.

Chloé Evans, Adjointe au directeur général, en charge des études sectorielles et des relations internationales, souligne :

“La filière des HealthTech françaises a atteint un nouveau niveau de maturité avec une part de plus en plus importante de sociétés présentes sur les marchés internationaux. Les effectifs de la filière sont également en croissance (+20% d’emplois directs en deux ans) témoignant du dynamisme et de la vitalité du secteur”.

Selon France Biotech, un des premiers constats est une accélération des entreprises en santé numérique : leur nombre a doublé en quatre ans et est passé de 200 en 2019 à 450 en 2023 avec la création de 50 entreprises en 2023. Le nombre d’entreprises au stade de commercialisation augmente et atteint 77% en 2023 ; ces entreprises sont également de plus en plus présentes sur les marchés internationaux. Le principal frein à lever est de trouver un modèle économique pérenne pour les entreprises de ce domaine.

La filière HealthTech gagne en maturité et se professionnalise

Avec un chiffre d’affaires de 1,4 milliards € en 2022 (versus 794 M€ en 2020 soit un taux de croissance annuel moyen de +33%) et plus de 15 000 emplois directs, la filière gagne en maturité et en croissance

Les investissements en R&D marquent aussi une reprise, après une baisse en 2021 avec plus d’1,3 milliards d’euros investis par la filière en 2022. L’écosystème compte plus de 33 entreprises de plus de 100 salariés qui se rapprochent du statut d’ETI. Enfin, une croissance des effectifs de +19% est aussi observée, soit 15 032 emplois directs en 2023 versus 10 639 en 2021.

Les entreprises de biotechnologies et de santé numérique représentent la part ayant le plus progressé en termes de produits commercialisés. Les trois-quarts des HealthTech visent les marchés internationaux ; les Etats-Unis, l’Allemagne et le Royaume-Uni sont les marchés les plus ciblés.

Les sociétés de technologies médicales ont gagné en maturité, par conséquent leurs principales préoccupations aujourd’hui sont leur déploiement à l’international, industrialisation (phase de scale up), financement et contraintes réglementaires (règlement européen relatif aux dispositifs médicaux).

La France, leader en Europe dans le domaine des maladies rares

Daniel Chancellor, Directeur, “Thought Leadership” et Consulting, Citeline souligne :

“Les biotechs françaises sont parmi les leaders en Europe en matière de soutien à l’innovation pour les patients atteints de maladies rares”.

Les entreprises françaises détiennent le plus grand portefeuille de médicaments approuvés pour les maladies rares en Europe, ainsi qu’un vaste « pipeline » où plus de 200 médicaments sont en cours de développement. La grande majorité de ces médicaments (84%) ont été découverts localement, alors qu’ailleurs en Europe, c’est l’acquisition de licences via des partenaires extérieurs qui est favorisée. Par ailleurs, les biotech représentent plus de 70% des projets développés avec une influence dominante au stade pré-clinique.

Chaque année, la France attire un grand nombre d’innovateurs étrangers pour mener des études portant sur les maladies rares. Un essai clinique démarre quasi chaque jour en France ce qui en fait le pays leader européen. Les réseaux d’hôpitaux universitaires jouent un rôle majeur dans l’activité clinique. D’autre part, le premier Plan National des Maladies Rares (PNMR), lancé en 2004, a permis la mise en place d’un dispositif inédit pour accompagner les patients atteints d’une maladie rare.

Cela se traduit par une expertise reconnue au niveau européen et international de sa recherche et médecine d’excellence. Le PNMR 4, lancé en 2024, s’appuiera sur de nouvelles mesures afin d’aller plus loin, notamment sur le volet du diagnostic, mais aussi pour renforcer l’accès aux traitements pour les patients.

Un fort soutien de Bpifrance en 2023 pour la HealthTech

La mobilisation de Bpifrance se traduit par le renforcement de son continuum de soutien pour la filière santé, avec un objectif de 10 Mds€ pour ce secteur clé, mais également par le développement de son offre d’accompagnement. En ce sens, Bpifrance, opérateur clé de France 2030, poursuit le financement de la filière santé avec près d’1,2 milliards d’euros d’aides et d’investissements en 2023 (+19% vs. 2022) dont 674 M€ en financement public (422 M€ d’aide ont été attribués sur le volet dirigé et 252 M€ sur le volet structurel incluant les aides mises en place par les directions régionales) et 509 M€ en investissements. Au total sur 3 ans, Bpifrance a injecté 4,3 milliards d’euros.

Paul-François Fournier, Directeur exécutif Innovation de Bpifrance, explique :

“Nous concentrons tous nos efforts pour soutenir la réindustrialisation du pays qui est une tendance de fond et qui prend une place de plus en plus structurante dans l’écosystème de la santé avec le plan de relance puis l’arrivée du plan stratégique France 2030. Nous sommes en train de déployer ce volet qui va se traduire par la sortie de terre de nouvelles usines, l’arrivée de nouvelles molécules sur le marché. Nous travaillons aussi sur le digital et l’intelligence artificielle qui peuvent être de formidables leviers pour améliorer la compétitivité de la filière et l’efficience des parcours de soin incluant la prévention”.

2023 : une année pleine de défis pour la filière HealthTech : Le financement demeure la principale préoccupation des entrepreneurs

La problématique du financement des entreprises s’est fortement accentuée en 2023 pour les entrepreneurs (63% des entreprises sont en levée de fonds) avec un contexte macroéconomique et financier incertain, la hausse des taux d’intérêt, une sélectivité plus forte des investisseurs. Par conséquent, il est constaté une baisse des niveaux d’investissements en HealthTech : -19% au niveau mondial par rapport à 2022, -19% en Europe en capital-risque.

D’une manière générale, certaines opérations ont été conséquentes pour le secteur mais le nombre de levées de fonds est plus concentré avec des difficultés ressenties pour l’amorçage et les tours A, B. Les entreprises ont eu davantage de difficultés pour se financer et le nombre de liquidations d’entreprises a augmenté (39 biotech en 2023 versus 9 en 2020).

Les entreprises ont dû aussi faire face à des difficultés de trésorerie mais leur niveau est meilleur qu’il y a un an (38% des entreprises en difficulté versus 52% en 2022). La perception de la situation est également meilleure (inflation, financements etc.).

Malgré ces freins, la France demeure dans le peloton de tête des pays européens en 2023 avec des montants levés de 1,8 Mds€ (-32% vs. 2022). Les fonds levés en capital-risque à hauteur de 1 Md€ représentent 55% des sources de financement de la Healthtech en France. Les levées en refinancement sur les marchés boursiers représentent 565 M€ (-13% versus 652 M€ 2022).

Cédric Garcia, associé chez EY, commente :

“La tendance à la réduction des financements dans le domaine de la santé, constatée en 2022 en Europe, a impacté la France en 2023. Cela s’est traduit notamment par des financements plus faibles de la part des capital-risqueurs et de timides introductions en bourse. Par ailleurs, les tensions géopolitiques et l’évolution des taux d’intérêts ont maintenu les volatilités importantes et le scepticisme des investisseurs sur les valeurs technologiques. En revanche, les refinancements secondaires du secteur se sont maintenus à un bon niveau”.

Une autre préoccupation des entrepreneurs est le développement de partenariats industriels qui est clef comme moyen de financement pour la filière. Ainsi, 47% des entrepreneurs privilégient le M&A comme stratégie d’exit. Néanmoins, un tiers des entreprises considère développer leur société jusqu’au marché seuls. Le co-développement avec un industriel fait aussi partie des stratégies envisagées pour 33% des entrepreneurs.

Une reprise timide des introductions en bourse mais une augmentation du nombre de levées secondaires sur les valeurs de la HealthTech

A fin 2023, 123 entreprises HealthTech (dont 70 françaises) sont cotées sur les marchés d’Euronext, et représentent une capitalisation boursière de 42 Mds€. En un an, la capitalisation boursière des HealthTech françaises est restée stable, passant de 6,1 Mds€ à 6 Mds€.

Guillaume Morelli, Head of Listing France, Portugal and Spain, conclut :

“L’année 2023 a été atone en termes de montants levés par le biais d’introduction en Bourse. En revanche, les refinancements des sociétés cotées sont repartis sensiblement à la hausse en volume avec 29 opérations, permettant ainsi d’élargir l’horizon de financement de plus de 40% des membres de la cote française”.

Retrouver l’intégralité du panorama ici

Au cours des dernières années, l’IA a été profondément impactée par les grands modèles de langue (LLMs). Ces puissants outils tirent parti d’énormes ensembles de données issus de sources variées et générales telles que Wikipédia, le Web, des articles de presse, et autres. Ces modèles excellent dans diverses tâches allant de la résolution d’analogies à la synthèse automatique de textes.

Cependant, comme tout modèle d’apprentissage automatique, la forte dépendance des LLMs aux données d’entraînement engendre de multiples défis. Dans le domaine juridique, les LLMs posent de nombreux problèmes, dont l’utilisation de contenus soumis à des copyrights ou la protection de la vie privée. Du point de vue éthique, les données d’entraînement contiennent des stéréotypes et des préjugés sociaux, et les LLMs peuvent occasionner divers préjudices. De plus, les LLMs ayant appris sur des informations trompeuses peuvent conduire à des utilisateurs moins bien informés et éroder la confiance dans les informations partagées. Les concepteurs de modèles génératifs deviennent réticents à divulguer la composition complète de leur corpus d’entraînement. Ces modèles étant très coûteux à entraîner, en termes de coût et d’impact écologique, la tâche d’apprentissage de nouveaux modèles plus éthiques est difficile.

Pour répondre à ces préoccupations, Microsoft propose une approche révolutionnaire visant à désapprendre des extraits issus de données d’entraînement. Présentée dans l’article intitulé « Who’s Harry Potter? Approximate Unlearning in LLMs », cette méthode cherche à éviter les coûts élevés liés à l’apprentissage complet d’un nouveau modèle, tout en permettant la sélection d’un corpus d’entraînement pertinent.

Comment désapprendre des concepts ?

Même si l’ajout de contexte dans des modèles de langue est devenu courant et relativement simple grâce aux mécanismes de réentraînement, supprimer des informations apprises par ces modèles est une tâche plus délicate. Dans cette étude, les chercheurs se sont penchés sur la question de la suppression de connaissances concernant le concept de « Harry Potter » avec le modèle open source Llama2-7b, entraîné par Meta. Ce concept a été choisi, car les livres de la saga Harry Potter figurent dans l’ensemble de textes « books 3 », inclus dans le corpus d’entraînement du modèle.

Pour éliminer des connaissances d’un LLM, une approche basée sur la prédiction générique a été proposée par les scientifiques de Microsoft. Cette méthode consiste à demander à un LLM de générer plusieurs alternatives pour un concept donné que l’on souhaite supprimer. Par exemple, le LLM a été sollicité pour prédire la suite d’une phrase telle que : « Les deux meilleurs amis d’Harry Potter sont ». Dans 100 % des cas, le LLM a correctement prédit la suite attendue de la phrase, à savoir « Ron Weasley et Hermione Granger ». Les chercheurs de Microsoft considèrent que la tâche de désapprentissage vise à proposer une alternative plausible à cette prédiction, qui ne soit pas liée à Harry Potter, mais qui reste probable pour tout modèle ignorant les détails de ces ouvrages. Pour cela, ils proposent de combiner deux approches leur permettant de construire un corpus de désapprentissage et de réentraîner LLaMa 2. Une méthode intrigante, car elle cherche à apprendre au modèle à désapprendre des concepts, en apprenant des informations contradictoires.

➡️ La première approche vise à obtenir des prédictions génériques grâce à des « termes ancrés ». Cette méthode est simple, car elle consiste à articuler un corpus de connexions génériques entre des concepts Harry Potter. Concrètement, des passages d’Harry Potter sont donnés à GPT-4, qui doit en extraire des entités nommées spécifiques aux livres (par exemple, des termes relatifs au jeu de Quidditch). Au lieu d’oublier l’entité « Harry Potter », l’objectif est d’oublier le lien entre Harry Potter et ces entités nommées. Pour ce faire, GPT-4 remplace les entités nommées existantes par d’autres entités cohérentes du point de vue syntaxique et sémantique, mais génériques. Ainsi, le mot Quidditch pourrait être substitué par Basketball. Grâce à ce processus, un corpus de désapprentissage composé de 1500 termes ancrés est construit.

➡️ La deuxième approche consiste à obtenir des prédictions génériques grâce à un modèle d’apprentissage par renforcement. Pour obtenir des réponses spécifiques à un texte, LLama-2-7b est davantage entraîné sur les livres d’Harry Potter. Cette étape permet au modèle de développer une connaissance plus profonde et précise de ce corpus. Le modèle renforcé est capable de fournir des réponses liées au texte cible, même en l’absence d’indices explicites dans la requête. Par exemple, le modèle est capable de répondre à des questions sur « la cicatrice » sans avoir à mentionner qu’il s’agit d’Harry Potter. Pour produire des réponses génériques à des requêtes qui ne sont pas spécifiquement liées au texte cible, les auteurs utilisent une formule qui combine les prédictions du modèle de base et du modèle renforcé.

Ces deux approches sont ensuite fusionnées pour réentraîner le modèle LLama-2-7b sur un corpus de prédiction générique, en sélectionnant l’approche obtenant la prédiction la plus générique des deux à chaque itération.

Évaluation du modèle

Les résultats obtenus mettent en évidence que même après avoir été soumis à un processus de réentraînement, le modèle conserve un niveau élevé de performance sur de nombreux référentiels d’évaluation de la littérature. Malgré une légère diminution de sa performance sur quelques tâches, parfois de l’ordre de quelques centièmes voire millièmes de points de précision, le modèle affiche une stabilité remarquable tout en maintenant son efficacité. Cette expérience revêt une importance cruciale, car elle démontre que le contenu effacé des LLMs d’origine n’était pas essentiel pour la performance dans diverses tâches génériques, et que par conséquent, il peut être utilisé de la même manière qu’un modèle classique.

Les chercheurs présentent ensuite divers exemples de génération de textes, avant et après le désapprentissage du modèle. Certains des résultats sont présentés dans le Tableau 1. Ils démontrent ainsi, sur quelques exemples, que le modèle de génération n’a pas supprimé le concept « Harry Potter », mais a supprimé de nombreuses informations qui y sont associées. Par exemple, le modèle affirme qu’Harry Potter est un acteur anglais, et n’associe plus sa cicatrice à son personnage. Les concepts existants dans le corpus de désapprentissage ont bien été correctement désappris sur ces exemples.

Tableau 1 — Comparaison de LLaMa 2 avant et après désapprentissage

Conclusion de l’étude

L’étude parvient à démontrer que le désapprentissage est réalisable, comme en témoignent les résultats positifs obtenus avec le modèle Llama2-7b, bien que leur méthode d’évaluation puisse avoir des limites. La présence d’éléments distinctifs, tels que dans la saga Harry Potter, peut faciliter le désapprentissage, mais souligne également le défi posé par la mémoire profonde du modèle. De plus, la dépendance à la connaissance préexistante de GPT-4 pour détecter des termes spécifiques soulève des questions sur l’efficacité de la technique sans cette connaissance préalable. L’application de cette approche à d’autres types de contenus, en particulier non fictionnels, pose des défis particuliers en raison de la différence de densité des termes et de la nature abstraite des concepts. L’article conclut que la technique offre un point de départ prometteur, mais qu’elle nécessite des recherches futures pour affiner et étendre la méthodologie à d’autres tâches de désapprentissage dans les LLMs, en mettant en évidence l’intérêt d’adapter l’approche à différentes sortes de contenus pour une application plus généralisée.

Quelles sont les limites de l’étude ?

Malgré son caractère novateur et ses performances dans la tâche d’évaluation, cette approche présente de nombreuses limites. Les auteurs utilisent en effet un corpus dont ils savent qu’il existe dans le corpus d’entraînement du modèle. Cela signifie que le modèle d’apprentissage doit avoir connaissance du corpus d’entraînement, et que ce corpus doit être facilement exploitable. Cependant, dans le contexte du respect de la vie privée, il peut s’avérer difficile de trouver toutes les informations sur un utilisateur, qu’il s’agisse d’informations personnelles ou compromettantes.

Les chercheurs montrent ensuite que le modèle conserve des performances élevées même après avoir désappris le concept de « Harry Potter ». Ce constat n’est pas inattendu, car il est peu probable que ces informations soient cruciales pour le fonctionnement global du modèle. Cependant, il est possible que d’autres concepts, tels que ceux liés à la politique ou au travail, puissent avoir un impact sur les performances. Une évaluation de la méthode sur des concepts plus complexes serait nécessaire, d’autant plus que ces concepts sont largement présents dans les données d’entraînement.

Enfin, bien que le désapprentissage montre de bonnes performances, celles-ci sont basées sur des analyses qualitatives portant sur seulement quelques exemples. Aucune méthodologie d’évaluation du désapprentissage n’a été fournie, ce qui aurait permis de déterminer si toutes les facettes du concept ont été correctement effacées. Cette question est essentielle, car il se peut qu’elle nécessite une connaissance détaillée du concept pour pouvoir le désapprendre de manière exhaustive.

Quels pourraient être les impacts du désapprentissage des modèles ?

Le désapprentissage des modèles transcende les limites des modèles de langue, suscitant un intérêt généralisé au sein de l’IA. À titre d’exemple, Google a initié un défi lors de la conférence NeurIPS 2023, axé sur le désapprentissage de réseaux de neurones appliqués au traitement d’images, visant à oublier des photos de personnes et ainsi préserver leur anonymat. En intégrant le désapprentissage dans le panorama de l’apprentissage automatique, émergent de nouvelles perspectives. Envisageons un futur où les modèles d’IA s’apprennent sur l’ensemble des données disponibles, avec la possibilité ultérieure de supprimer des informations personnelles ou compromettantes. Des modèles éthiques contribueraient à établir une relation de confiance entre les développeurs et les utilisateurs des modèles.

Si le désapprentissage s’avère efficace, il s’accompagne de la promesse de résoudre des dilemmes éthiques liés à la collecte et au traitement de données sensibles. Les corpus issus de domaines sensibles tels que la médecine pourraient être utilisés sans porter atteinte à la confidentialité ou à de quelconques droits d’auteur. Le potentiel du désapprentissage pour la transformation des secteurs où la confidentialité des données revêt une importance primordiale.

Références
Eldan, R., & Russinovich, M. (2023). Who’s Harry Potter? Approximate Unlearning in LLMs. arXiv preprint arXiv:2310.02238.

Au-delà de l’aspect ludique ou créatif, l’IA générative représente un potentiel énorme pour les entreprises, qui peuvent en tirer des bénéfices en termes de productivité, d’innovation et de compétitivité. Une étude récente du Boston Consulting Group (BCG) et de sa division Tech, BCG X, montre que 90 % des leaders attendent encore qu’elle dépasse le battage médiatique pour se l’approprier ou se contentent d’expérimentations limitées. Pourtant, les entreprises qui ont adopté l’IA générative de manière stratégique et responsable ont déjà un avantage concurrentiel sur le marché.

Le rapport “BCG AI Radar: From Potential to Profit with GenAI” rapporte la vision, les pratiques et les attentes de cadres supérieurs de 50 marchés et 14 secteurs vis-à-vis de l’IA générative.

L’IA et la GenAI, des priorités stratégiques

Selon l’enquête du BCG, 89 % des dirigeants considèrent l’IA et la GenAI parmi leurs trois principales priorités technologiques pour 2024. Si 71 % des personnes interrogées prévoient d’augmenter leurs investissements technologiques en 2024 contre 60 % l’an passé, elles sont encore plus nombreuses (85 %) à envisager d’augmenter leurs dépenses en IA et GenAI cette année.

Interrogés sur leurs attentes, 54 % des dirigeants déclarent que l’IA leur permettra de réaliser des économies en 2024. Parmi ceux-ci, environ la moitié prévoient des économies de coûts supérieures à 10 %, principalement grâce à des gains de productivité dans les opérations, le service à la clientèle et l’informatique.

Hans Vestberg, PDG de Verizon, partage son expérience :

“À chaque étape du parcours de l’IA, nous sommes devenus de plus en plus efficaces. La différence avec GenAI est que le niveau d’efficacité est beaucoup plus élevé. Nous constatons une augmentation substantielle de l’efficacité, plus que dans toutes les autres étapes que nous avons prises au cours des dix dernières années. Au fil du temps, cela aura un impact énorme”.

Des défis à surmonter

Malgré une prévision en hausse des investissements, 66 % des dirigeants se disent ambivalents ou insatisfaits de leurs progrès en matière d’IA et de GenAI. Ils identifient comme défis majeurs :

• la pénurie de talents (62 %) ;
• des priorités d’investissement floues (47 %) ;
• l’absence d’une stratégie pour une IA responsable (42 %).

En effet, seulement 6 % des entreprises ont formé plus de 25 % de leur personnel aux outils GenAI et 45 % des dirigeants déclarent qu’ils n’ont pas encore de directives ou de restrictions sur l’utilisation de l’IA et de la GenAI au travail.

Deux tiers des leaders sondés estiment qu’il faudra au moins deux ans avant que l’IA et la GenAI dépassent le stade du battage médiatique. De plus, 71 % se focalisent sur la mise en œuvre d’expérimentations restreintes et de projets pilotes à petite échelle. Près de 90 % des dirigeants font ainsi partie de l’une de ces deux catégories, adoptant une position d’observateur.

Les caractéristiques des gagnants

Selon l’analyse des experts du BCG, un faible pourcentage d’entreprises se prépare à réussir avec l’IA, tandis que d’autres prennent dangereusement du retard.

Cinq caractéristiques distinguent les gagnants des observateurs : l’investissement dans la productivité et la croissance du chiffre d’affaires, la montée en compétences systématique, la vigilance sur le coût d’utilisation de l’IA, la mise en place de relations stratégiques et la mise en œuvre des principes de l’IA responsable.

Compétences et formation

Les entreprises gagnantes se démarquent en investissant dans la formation de leurs équipes. Selon l’étude DAI 2023 du BCG, les grandes entreprises ont trois fois plus d’employés formés à l’IA que les autres. Ce qui souligne l’importance de la requalification, près de la moitié de la main-d’œuvre des grandes entreprises devant être requalifiée dans la GenAI au cours des trois prochaines années.

Gestion des coûts

Alors que l’accessibilité de GenAI s’élargit, seulement 19 % des dirigeants considèrent actuellement le coût comme leur principale préoccupation lors du choix d’une solution d’IA/GenAI. Cependant, la gestion proactive des coûts d’utilisation est essentielle pour éviter des surprises coûteuses au fur et à mesure que la technologie se répand.

Relations stratégiques et responsabilité de l’IA

Les gagnants établissent des partenariats stratégiques et intègrent les principes de l’IA responsable (RAI). Les dirigeants qui participent à des initiatives RAI réalisent 58 % de bénéfices commerciaux en plus. Seuls 3 % considèrent les partenariats préexistants comme une priorité, tandis que les gagnants construisent activement un écosystème de partenariat avec divers acteurs.

Les recommandations du BCG

L’étude du BCG identifie trois axes de valeur principaux pour les entreprises adoptant l’IA générative, qui permettront non seulement d’augmenter la productivité, d’améliorer l’efficience et l’efficacité, mais aussi de créer un avantage concurrentiel à long terme. Elle recommande de :

• Déployer l’IA générative dans les tâches quotidiennes pour réaliser un potentiel de productivité de 10 à 20 %. L’IA générative peut automatiser ou assister des tâches répétitives, chronophages ou fastidieuses, comme la rédaction de rapports, la génération de code, la création de visuels ou la traduction de langues. Le BCG conseille aux entreprises de sélectionner et tester les outils GenAI, d’offrir une mise à niveau massive des compétences, de déployer des solutions pour soutenir les travailleurs dans leurs tâches quotidiennes et évaluer soigneusement les coûts de déploiement ;
• Remodeler les fonctions critiques pour une amélioration de 30 à 50 % de l’efficacité et de l’efficience. L’IA générative peut transformer en profondeur les processus et les métiers clés de l’entreprise, en apportant de nouvelles capacités, de nouvelles sources de données ou de nouvelles façons de travailler. Pour le BCG, les entreprises doivent réaffecter les budgets et guider une série de projets pilotes capables d’évoluer de manière fiable ;
• Inventer de nouveaux modèles d’affaires GenAI pour construire un avantage concurrentiel à long terme. L’IA générative peut être à l’origine de ruptures stratégiques, en créant de nouveaux produits, services, expériences ou marchés. Le BCG recommande de développer une approche solide centrée sur le client et de tirer parti des données first-party et de la propriété intellectuelle pour créer des interactions que les clients ne trouvent nulle part ailleurs.

Le marché de l’IA générative (GenAI) devrait connaitre une croissance exponentielle d’ici 2028, selon une récente étude réalisée par Sopra Steria Next, le cabinet de conseil du groupe Sopra Steria, un acteur majeur de la Tech en Europe. L’étude projette une multiplication par plus de 10 du marché de l’IA générative, passant d’environ 8 milliards de dollars US en 2023 à plus de 100 milliards en 2028.

Cette expansion rapide est attribuée à divers facteurs, notamment l’élaboration de politiques encadrant l’utilisation maîtrisée de la GenAI, la concurrence accrue entre les grands modèles généralistes, et l’émergence de modèles spécialisés.

Fabrice Asvazadourian, Directeur général de Sopra Steria Next, explique :

“Au début de la ruée vers l’or, les premiers à s’enrichir sont les vendeurs de pelles et de pioches, si bien que malgré sa pénétration foudroyante, l’IA générative n’a généré en 2023 qu’un chiffre d’affaires limité, essentiellement pour les fournisseurs de Cloud et leurs producteurs de processeurs graphiques. Notre étude montre que 2024 va marquer le début d’une montée en puissance exponentielle de la monétisation de l’IA générative avec de plus en plus de services vendus, à la fois par les grands acteurs de la Tech en extension de leurs offres actuelles et par une multitude de start-ups qui commencent à émerger en ciblant des cas d’usage précis”

L’évolution de la GenAI

Sopra Steria Next anticipe un taux de croissance annuelle du marché de la GenAI de 65%, le portant ainsi à environ 100 milliards de dollars en 2028 alors que l’an passé il était approximativement de 8 milliards de dollars.

Selon les projections de Sopra Steria Next, l’évolution de l’IA générative se divise en trois phases distinctes au cours des prochaines années :

• GenAI Augmented by Humans (2024-2025) : Au cours des 18 prochains mois, l’accent sera mis sur l’assistance et le service aux utilisateurs, avec des applications principalement fournies par les éditeurs et partenaires technologiques. Les secteurs matures incluront le marketing digital, le développement logiciel, le service client, et la gestion des connaissances ;
• GenAI Customized by Proprietary Data (2026-2027) : La deuxième phase verra le déploiement massif de l’IA générative avec de nouvelles applications complétant celles existantes. Des cas d’utilisation spécifiques à l’entreprise, développés par des start-ups ou personnalisés à partir de données propriétaires, devraient augmenter considérablement les investissements des entreprises dans les compétences et les infrastructures GenAI ;
• GenAI Applied to the Core (2028 et au-delà) : À ce stade, la GenAI, en combinant des modèles multimodaux généralistes optimisés et des modèles spécialisés, devrait réduire significativement le risque d’erreurs et d’hallucinations. Elle pourra être appliquée à des processus métiers industriels quasi sans supervision, ouvrant la voie à une nouvelle vague d’automatisation.

En 2028, les principaux secteurs d’activités consommateurs de l’IA générative seront dominés par les services financiers (25-30%), la santé (15-20%), les biens de grande consommation et le commerce (15-20%), et les médias et le divertissement (10-15%). Sopra Steria Next prévoit un doublement, voire un triplement du nombre d’utilisateurs d’ici 2028 (400 à 600 millions d’utilisateurs) et une multiplication de 3 à 4 de la part d’utilisateurs payants.

Cas d’usage de l’IA Générative en 2024

L’étude de Sopra Steria Next identifie une centaine de cas d’usage en 2024 pour les 4 domaines d’application prioritaires ci-dessus qui pourraient permettre aux entreprises de ces secteurs de générer un gain de productivité 7 à 10% d’ici 3 ans, à condition de les déployer à l’échelle sur les 4 périmètres suivant :

• Service Client : L’IA générative améliore la compétitivité en temps réel, augmentant le taux de self-service et l’efficacité des opérateurs de centre de contact ;
• Marketing Digital : La capacité d’ingestion de données de l’IA générative permet des contenus plus personnalisés, une segmentation fine des audiences, et une stratégie de mots clés affinée ;
• Ingénierie Logicielle : L’IA générative améliore le cycle de vie du développement logiciel, de la génération de code à l’optimisation des tests et au support utilisateur ;
• Gestion des Connaissances : La GenAI révolutionne la création et l’accessibilité aux bases de connaissances, facilitant la consultation juridique, la capitalisation des documents, et la synthèse des dossiers.

Fabrice Asvazadourian assure :

“Ce que ces cas nous montrent, c’est que l’IA générative représente un tout nouveau paradigme pour la compétitivité des entreprises et qu’il est donc primordial que les dirigeants passent de la phase de découverte et de subjugation à une vraie approche programmatique en 2024. Tout l’enjeu est dans la maîtrise de la progressivité pour concilier volontarisme et maîtrise, coordonner les dimensions technologiques, régaliennes et humaines. A un moment où tout le monde parle de “l’humain augmenté par l’IA”, notre expérience auprès de nos clients en 2023 nous a convaincu que le succès est de s’assurer que la GenAI reste elle-aussi toujours “augmentée par l’humain”.

Retrouver l’intégralité de l’étude ici