Alors que l’adoption de l’intelligence artificielle atteint 96 % des entreprises, l’accès aux données reste un frein majeur. Une étude de Cloudera, éditeur de plateformes de gestion et d’analyse de données, met en évidence un décalage entre stratégie data affichée et capacités réelles d’exploitation.
L’intégration de l’IA dans les organisations progresse rapidement. 96 % des entreprises interrogées indiquent l’avoir intégrée dans leurs processus clés. Par ailleurs, 85 % déclarent disposer d’une stratégie data définie.
De l’expérimentation à la production : pourquoi l’IA reste bloquée
Dans les faits, l’exécution reste limitée. Environ 80 % des répondants reconnaissent que leurs projets sont freinés par un accès insuffisant aux données. Ce problème concerne l’ensemble des environnements, souvent fragmentés entre plusieurs systèmes.
Cette situation traduit une difficulté à passer de l’expérimentation à l’industrialisation. Comme le souligne Sergio Gago, Chief Technology Officer at Cloudera : « Le défi auquel font face les entreprises n’est pas l’adoption de l’IA, mais son opérationnalisation au-delà de la phase d’expérimentation. » Il précise : « L’efficacité de la technologie dépend de la qualité des données qui l’alimentent. Sans un accès fluide à l’ensemble de leurs données, les entreprises ne peuvent bénéficier pleinement de la précision, de la fiabilité et de la valeur métier apportées par l’IA. Elle ne peut fonctionner sans les données. »
Qualité des données (22 %) et coûts (16 %) pèsent sur le ROI de l’IA
Malgré les investissements, les résultats restent hétérogènes. Plusieurs facteurs expliquent les difficultés à obtenir un retour sur investissement mesurable. La qualité des données arrive en tête des freins (22 %). Elle désigne la fiabilité, la cohérence et l’exploitabilité des données utilisées par les modèles d’IA.
Les dépassements de coûts représentent 16 % des obstacles, tandis que 15 % des entreprises évoquent des difficultés d’intégration dans les workflows existants. Les limites d’infrastructure s’ajoutent à ces contraintes. 73 % des répondants indiquent que des problèmes de performance ralentissent les projets en production. Cela reflète la complexité d’intégrer des charges IA dans des architectures IT non homogènes.
18 % de données entièrement gouvernées malgré 84 % de confiance affichée
Les entreprises affichent un niveau de confiance élevé dans leurs données. 84 % estiment qu’elles sont précises et complètes. Pourtant, seuls 18 % déclarent disposer de données entièrement gouvernées. La gouvernance des données désigne l’ensemble des règles et outils permettant de contrôler leur qualité, leur accès et leur usage. Son absence entraîne des incohérences entre équipes et applications.
Les silos restent fréquents. Une donnée exploitable dans un périmètre donné peut devenir inutilisable lorsqu’elle est croisée avec d’autres sources. Ce manque de cohérence limite l’efficacité des projets IA. Les écarts varient selon les secteurs. Dans les télécommunications, 51 % des entreprises déclarent pouvoir accéder à leurs données à tout moment. Ce taux tombe à 24 % dans les services financiers et à 16 % dans le secteur public.
Même dans les secteurs les plus avancés, les limites persistent. 60 % des acteurs des télécoms indiquent que les performances de leur infrastructure freinent les déploiements opérationnels.
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