Cet article est extrait d’un document de document McKinsey « The State of AI in Early 2024« , il explore l’adoption croissante et l’impact de l’intelligence artificielle générative dans le monde des affaires en 2024. Selon leur dernier sondage mondial sur l’IA, l’adoption de l’IA générative a presque doublé en dix mois, avec 65 % des répondants déclarant que leurs organisations utilisent régulièrement cette technologie. Le rapport examine les avantages tangibles et les risques associés à l’utilisation de l’IA générative et identifie les pratiques des organisations performantes dans ce domaine.
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Adoption croissante de l'IA Générative
L’IA générative a connu une augmentation significative de son adoption, passant de 33 % à 65 % en moins d’un an. Les organisations l’utilisent dans plusieurs fonctions commerciales, notamment le marketing, les ventes, le développement de produits et de services, ainsi que l’informatique. La tendance est globale, avec une adoption croissante dans toutes les régions, les services professionnels affichant la plus forte augmentation.
Bénéfices Mesurables de l'IA Générative
Les organisations rapportent des avantages matériels tels que la diminution des coûts et l’augmentation des revenus dans les unités commerciales utilisant l’IA générative. Les principales fonctions bénéficiant de l’IA générative incluent les ressources humaines, où les coûts diminuent, et la gestion de la chaîne d’approvisionnement, où des augmentations de revenus significatives sont observées.
Stratégies d'Adoption et de Développement de l'IA Générative
Trois approches principales pour le déploiement des solutions d’IA générative sont identifiées : l’utilisation de modèles prêts à l’emploi, la personnalisation de ces modèles avec des données propriétaires, et le développement de modèles personnalisés à partir de zéro. Les entreprises de premier plan, ou « high performers », utilisent davantage l’IA générative dans diverses fonctions, adoptant des pratiques telles que l’intégration de la validation des risques dans le processus de développement des solutions d’IA.
Risques Associés à l’IA Générative
Les risques les plus reconnus sont l’inexactitude, l’atteinte à la propriété intellectuelle, et la cybersécurité. Les organisations sont de plus en plus conscientes de ces risques et prennent des mesures pour les atténuer. L’étude note également une diminution de l’importance perçue du risque de déplacement de la main-d’œuvre par rapport à l’année précédente.
Défis et Pratiques des Organisations Performantes
Les « high performers » se distinguent en utilisant l’IA générative dans plus de fonctions commerciales que la moyenne, et en suivant une gamme de meilleures pratiques pour maximiser la valeur. Ces organisations intègrent des contrôles de risque dans leurs processus, développent des stratégies de gouvernance claires, et s’assurent que leurs solutions d’IA générative sont alignées sur les objectifs commerciaux.
Conclusion et essentiel à retenir
L’IA générative est en train de transformer les entreprises à travers le monde, offrant des opportunités pour améliorer l’efficacité et générer de la valeur. Cependant, une adoption réussie nécessite une gestion prudente des risques et une personnalisation des solutions pour répondre aux besoins spécifiques de chaque organisation.
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Adoption en Forte Croissance : L’IA générative est de plus en plus adoptée, avec des bénéfices tangibles en termes de réduction des coûts et d’augmentation des revenus.
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Importance des Stratégies Personnalisées : Les organisations qui personnalisent ou développent leurs propres modèles d’IA générative ont plus de chances de maximiser la valeur et de différencier leurs offres.
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Gestion des Risques : La gestion proactive des risques, y compris l’inexactitude et la protection de la propriété intellectuelle, est cruciale pour une adoption réussie de l’IA générative.
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Pratiques des Organisations Performantes : Les entreprises performantes se concentrent sur la création de solutions d’IA générative personnalisées et l’intégration de pratiques de gestion des risques dans leurs processus.
Extrait traduit du document en ligne (en anglais) consultable sur le site de McKinsey & Company The State of AI in Early 2024.
Paru le 30 mai 2024 – Auteurs multiples (noms disponibles dans la section About the authors).
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