Au cœur de l'actualité : les grandes tendances de l'IA qui entraînent la refonte de l'entreprise

Voici les points abordés dans ce blog :

• Le paysage actuel de l'IA d'entreprise
• L'avenir et les tendances qui se profilent à l'horizon
• Recommandations pour aller de l'avant

Il est incroyable de voir à quelle vitesse l'IA a trouvé sa place dans nos entreprises. 

Un paysage en mutation, qui a commencé par des modèles d'apprentissage des langues (LLMs) et l'IA générative pour nous aider à rédiger du contenu, générer du code et stimuler la créativité, évolue désormais vers des agents autonomes capables de faire évoluer les entreprises. 

Gartner prévoit que d'ici 2028, 33 % des applications logicielles d'entreprise incluront l'IA agentique, c'est-à-dire des agents numériques capables d'exécuter de manière autonome des tâches complexes et de prendre des décisions au nom des utilisateurs, soit un progrès significatif comparé à moins de 1 % en 2024.

L'IA a initié de nouvelles conversations et ouvert des possibilités pour les entreprises dans tous les secteurs. Explorons les principales tendances et conversations autour de l'IA d'entreprise, notamment les points à considérer par les leaders alors qu'ils entrent dans cette nouvelle ère passionnante de collaboration homme-machine.

Le paysage actuel 

Lorsque nous examinons les stratégies d'IA qui émergent dans les entreprises aujourd'hui, quelques thèmes clés se dégagent. Observons de plus près les tendances qui animent les discussions actuelles en matière d'IA d'entreprise.

Agents, agents, agents 

On ne parle que d'eux. 

Nous avons souvent vanté les avantages de ces collaborateurs digitaux autonomes auprès de nombreuses entreprises. 

Près de 90 % des entreprises considèrent l'IA agentique comme un avantage concurrentiel et les dépenses liées aux agents devraient atteindre 47 milliards de dollars d'ici 2030. Même des entreprises comme Meta s'inscrivent dans cette tendance, le géant de la technologie ayant mis en place un agent de service client destiné à soutenir les petites entreprises.

Alors que le recours aux agents se généralise, une question se pose pour de nombreux dirigeants : développer des agents en interne ou les acquérir auprès de tiers ? 

Chaque dirigeant aura ses propres exigences. De nombreuses entreprises adopteront probablement une approche hybride, en adaptant les stratégies à leurs besoins. Mais des secteurs spécialisés comme la santé devront tenir compte de la confidentialité des données des patients, des workflows cliniques et de la conformité réglementaire au moment de décider de développer ou d'acquérir des agents. 

En outre, les équipes disposant de plusieurs agents devront réfléchir à la manière dont elles géreront les systèmes multi-agents. Certaines entreprises ont trouvé des solutions, mais cela restera sans doute une problématique pour de nombreux dirigeants à mesure que leurs effectifs digitaux croîtront. 

Gérer des effectifs hybrides

Les agents faisant désormais partie de l'équipe, les dirigeants doivent également répondre à la question de comment gérer efficacement des effectifs qui incluent des collaborateurs à la fois humains et digitaux.

Comment les humains et l'IA peuvent-ils véritablement collaborer, plutôt que de simplement coexister ? Comment favoriser l'adoption de ces nouveaux outils et agents d'IA au sein de nos équipes, en veillant à ce que ces dernières se sentent accompagnées et non remplacées ? 

À mesure que les agents travailleront aux côtés des humains, les dirigeants devront déterminer qui gérera ces nouveaux effectifs. Certaines entreprises confient les rênes aux RH, tandis que d'autres envisagent de créer entièrement de nouveaux rôles ou scénarios. 

Cela soulève de nouvelles questions sur la gestion du cycle de vie des agents et sur la manière dont ils sont évalués en même temps que leurs collaborateurs humains. 

Ce sont ces conversations qui façonnent le Future of Work, et les leaders doivent garantir une approche centrée sur l'humain, où l'IA favorise un lieu de travail hybride plus productif et engageant.

Deepfakes et fraude aux données

À mesure que l'IA s'intègre dans nos systèmes, la sécurité et la confidentialité des données sont plus que jamais essentielles. Et pour de nombreuses entreprises, les deepfakes et la fraude aux données sont au cœur de leurs préoccupations.

L'IA générative a facilité la tâche des escrocs qui manipulent texte, audio, images et vidéo. Les tentatives de fraude par deepfakes se sont multipliées, devenant une préoccupation essentielle des entreprises.

Quatre-vingt-douze pour cent des entreprises disent avoir subi des pertes financières provoquées par des deepfakes. Dans son rapport sur l'usurpation d'identité, Onfido a révélé une augmentation de 3 000 % des deepfakes. Cette problématique a même attiré l'attention du gouverneur de la Réserve fédérale, Michael Barr, qui a exhorté les banques à trouver des moyens de lutter contre les arnaques basées sur l'IA.

Mais les entreprises ripostent avec des solutions alimentées par l'IA. L'année dernière, IBM s'est associée à Reality Defender, une entreprise qui utilise la technologie pour détecter les sons, les images et les vidéos manipulés, afin de lutter contre la fraude et les deepfakes. Même des personnes ordinaires ont trouvé un moyen d'utiliser l'IA contre les escrocs. 

À mesure que la technologie évoluera, des personnes mal intentionnées trouveront évidemment un moyen d'en abuser. Il est donc essentiel que les dirigeants réfléchissent à la manière dont ils protègent leurs collaborateurs, leurs clients et leur entreprise.  

À qui revient cette responsabilité ?

C'est une question à laquelle les dirigeants devront bientôt répondre. Qui, au sein de votre entreprise, est responsable de l'IA ? Il n'y a pas de réponse simple.  

Les entreprises doivent-elles créer de nouveaux rôles de leadership dédiés uniquement à l'IA ? Est-il préférable d'en confier la responsabilité à un seul cadre déjà en place, par exemple le directeur technique ou le directeur informatique ? Ou s'agit-il d'une approche collaborative entre les équipes ?

Ces questions démontrent l'intégration avancée de l'IA dans toutes les strates d'une entreprise, rendant la décision de sa supervision complexe mais cruciale pour les dirigeants.

Prévisions des tendances : la trajectoire de l'IA d'entreprise

Au-delà des tendances actuelles de l'IA les plus urgentes, quel avenir se dessine pour l'IA d'entreprise ? 

Examinons quelques-uns des principaux développements et changements que nous prévoyons dans un avenir proche.

La montée en puissance de l'IA spécialisée

Les entreprises ont rapidement adopté des outils et agents d'IA génériques, accélérant leur adoption au sein de leurs organisations pour rester compétitives. 

Mais cela ne suffira bientôt plus. Les leaders devront impérativement réfléchir aux types d'agents et d'outils dont ils ont besoin.

L'IA et les agents spécialisés peuvent être un atout pour les entreprises, offrant des solutions avancées propres à chaque secteur pour des situations complexes, renforçant ainsi la confiance et la fiabilité auprès des clients et des équipes. 

Certains secteurs comme la santé, le transport et la fabrication, ont déjà besoin d'outils spécialisés alimentés par l'IA, et ce phénomène ne va faire que se renforcer à mesure que de plus en plus d'entreprises commenceront à réellement comprendre le rôle joué par les agents dans la création de valeur ajoutée.

Déjà, d'importantes levées de fonds ont mis sur le devant de la scène un grand nombre d'outils spécialisés et startups. La société de capital-risque SignalFire a récemment levé plus d'un milliard de dollars pour investir dans des startups d'IA en phase initiale, plus précisément celles axées sur des modèles d'IA de base et des solutions verticales spécifiques. 

Et des entreprises comme Nabla, une startup d'IA clinique, et Augury, axée sur l'IA industrielle, ont déjà reçu des millions de dollars de financement pour développer des outils spécifiques à leurs secteurs. 

Mesurer le retour sur investissement de l'IA et la responsabilité associée

Alors que les entreprises dépassent l'engouement médiatique autour de l'IA, le besoin de démontrer un retour sur investissement clair des initiatives liées à l'IA et d'établir une stratégie de responsabilité se fait de plus en plus sentir. 

Les dirigeants devront réfléchir dès le départ à la manière dont ces initiatives s'alignent sur les objectifs de l'entreprise, plutôt que d'adopter l'IA uniquement pour son attrait. Certains avantages sont déjà mesurés. 

Une étude de Microsoft a révélé que pour chaque dollar investi dans l'IA générative, les entreprises réalisent en moyenne un retour de 3,70 dollars. En outre, l'étude a révélé que les applications axées sur la productivité fournissaient le meilleur ROI parmi tous les cas d'usage de l'IA pour 43 % des entreprises, en particulier celles conçues pour améliorer l'efficacité individuelle des collaborateurs et réduire les délais d'exécution des tâches.

Cependant, les équipes devront redéfinir les métriques et les KPI propres à leur entreprise et prendre en compte le ROI organisationnel. Les dirigeants devront exprimer clairement une vision guidée par l'IA pour l'usage des gains d'efficacité et la récompense des collaborateurs. 

Les entreprises devront expérimenter activement des workflows intégrant l'IA afin de fournir les données concrètes nécessaires aux dirigeants pour démontrer des retours tangibles et garantir que l'IA génère une véritable valeur.

Gouvernance, législation, réglementation

Le développement et la mise en œuvre de plateformes solides de gouvernance de l'IA sont essentiels pour gérer les performances légales, éthiques et opérationnelles des systèmes d'IA.

Les discussions à ce sujet battent leur plein et ne sont pas près de s'arrêter. 

Une gouvernance efficace de l'IA va au-delà d'une simple évaluation des risques ; il s'agit d'un système structuré de politiques, de principes éthiques et de normes légales qui guident l'IA depuis son développement jusqu'à son déploiement, garantissant des systèmes sûrs, équitables et conformes aux réglementations en constante évolution.

Le marché réagit rapidement avec des outils sophistiqués alimentés par l'IA, conçus pour automatiser l'application des politiques, détecter les risques en temps réel et s'adapter aux nouveaux enjeux sécuritaires sans supervision manuelle constante. 

Les gouvernements et les organismes de régulation à travers le monde commencent également à passer de directives générales à des législations visant à répondre aux préoccupations sur la confidentialité des données, la responsabilité et l'impact sociétal. 

Face à la constante évolution de ce paysage réglementaire mondial, les entreprises devront consciencieusement s'adapter à cet environnement complexe. Elles doivent adopter des modèles de gouvernance agiles, intégrer les principes de « privacy-by-design » et investir dans des technologies d'amélioration de la confidentialité afin de garantir leur adaptabilité et une conformité continue.

Recommandations stratégiques pour réussir

En examinant les tendances actuelles et les conversations qui façonnent le futur, comment les entreprises peuvent-elles prendre les devants pour ne pas rester à la traîne ? Ce qui précède constitue un bon point de départ, mais nous vous suggérons d'aller encore plus loin dans votre stratégie :

• Expérimentez de manière transversale avec des KPI clairs sur le retour sur investissement : dépassez le cadre habituel de mesure de la réussite. Envisagez de constituer une équipe transversale explicitement chargée d'élaborer, de tester et d'adapter les agents et les outils alimentés par l'IA. Concentrez-vous sur les indicateurs qui démontrent une valeur ajoutée tangible pour l'entreprise, et pas seulement une réduction des tâches.
• Rassurez et motivez votre personnel humain : établissez proactivement des directives claires pour l'utilisation de l'IA, rassurez vos collaborateurs grâce à des opportunités de formation et d'upskilling, et offrez des incitations significatives aux collaborateurs qui identifient et partagent des cas d'usage et des workflows transformateurs liés à l'IA. Vous favoriserez non seulement l'adoption, mais améliorerez également le ROI organisationnel et la collaboration homme-IA dans le cadre d'un effectif hybride.
• Intéressez-vous de manière proactive aux nouvelles plateformes et normes de gouvernance de l'IA : ne laissez pas les réglementations atteindre pleinement leur maturité avant d'agir. Commencez à expérimenter les nouvelles plateformes de gouvernance de l'IA qui offrent des fonctionnalités telles que la découverte intelligente des données, la traçabilité automatisée, la détection des biais et la surveillance continue de la conformité. 
• Investissez dans des solutions d'IA spécialisées : l'adoption généralisée d'outils et d'agents d'IA générative peut convenir à votre entreprise aujourd'hui, mais réfléchissez aux besoins spécifiques de vos équipes. Existe-t-il des avantages à mettre en œuvre des outils propres à un secteur ou à une tâche ? Adopter une approche stratégique garantira d'éviter les risques inutiles et les opportunités manquées. 

Le paysage de l'IA d'entreprise est dynamique et complexe, marqué par un potentiel de transformation et des défis. Alors que les entreprises doivent gérer ces changements, il est crucial de se rappeler que le succès repose sur une révision des stratégies et approches d'adoption de l'IA. 

Les entreprises qui abordent ces tendances imbriquées de manière proactive seront les mieux placées pour exploiter pleinement le potentiel de l'IA et s'assurer un avantage concurrentiel dans l'économie digitale en constante évolution.

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