Les organisations se précipitent pour adopter l'intelligence artificielle générative, l'une des innovations technologiques les plus marquantes de ces dernières années. Un récent rapport de McKinsey révèle que 65 % des organisations utilisent désormais régulièrement l'IA, soit presque le double par rapport à il y a seulement 10 mois. Cette montée en puissance intervient un an et demi après le lancement de ChatGPT, qui a profondément transformé notre monde. Les attentes concernant l'IA générative sont élevées, de nombreux répondants anticipant des changements « significatifs ou disruptifs » dans leurs secteurs.
« En 2024, l'IA générative ne sera plus une nouveauté », a déclaré Alex Singla, partenaire senior et co-responsable mondial de QuantumBlack, IA par McKinsey. « Le potentiel de cette technologie est évident. Bien que la majorité des organisations soient encore à un stade précoce, nous commençons à comprendre comment l'implémenter efficacement et générer de la valeur. »
Croissance rapide des investissements en IA
La moitié des répondants ont indiqué que leurs organisations avaient adopté l'IA dans plusieurs fonctions commerciales, 67 % prévoyant une augmentation des investissements en IA au cours des trois prochaines années. L'adoption est la plus forte dans les services professionnels, où l'IA générative est principalement utilisée dans le marketing et les ventes (pour la création de contenu, la personnalisation et les prospects), le développement de produits et services (pour la conception et la recherche), et l'informatique (pour les chatbots et la gestion des données). Les organisations constatent également des réductions de coûts significatives dans les ressources humaines. En moyenne, les entreprises signalent un délai de déploiement de l'IA générative d'un à quatre mois.
Les travailleurs de tous niveaux se familiarisent de plus en plus avec les outils d'IA, tant sur le plan professionnel que personnel, avec 41 % des cadres supérieurs utilisant régulièrement l'IA générative au travail. « Le rythme de l'innovation, l'émergence de nouvelles entreprises et l'afflux d'investissements ont été remarquables », a déclaré Bryce Hall, associé chez McKinsey. « Les entreprises leaders capturent désormais de la valeur commerciale grâce à ces capacités avancées d'IA. »
Trois approches pour l'implémentation de l'IA générative
McKinsey identifie trois archétypes pour l'implémentation de l'IA générative : les « assimilateurs » qui utilisent des outils prêts à l'emploi, les « façonneurs » qui personnalisent ces outils, et les « créateurs » qui développent des modèles à partir de zéro. L'enquête a révélé que les organisations adoptent généralement un mélange des deux : environ 50 % s'appuient sur des solutions toutes faites, tandis que l'autre moitié personnalise ou conçoit ses propres outils. Cette tendance est observable dans des secteurs tels que la technologie, les médias, les télécommunications, le commerce de détail et les services financiers.
À l'avenir, un passage vers une approche « acheter, construire et collaborer » est prévu, s'éloignant de la dichotomie « construire contre acheter ». Alexander Sukharevsky, partenaire senior et co-responsable mondial de QuantumBlack, IA par McKinsey, a souligné qu'une entreprise prospère nécessitera un mélange bien coordonné de solutions. Bien que les solutions simples soient souvent privilégiées au début de l'adoption d'une nouvelle technologie, Sukharevsky avertit que cela peut poser problème à mesure que l'IA générative mûrit. « L'infrastructure de l'entreprise future reposera sur une intégration robuste de divers modèles fondamentaux adaptés aux besoins spécifiques. »
Aborder les risques et les défis
Malgré l'enthousiasme pour l'IA, les organisations restent conscientes de ses risques. Quarante-quatre pour cent des répondants ont signalé avoir subi des conséquences négatives liées à l'IA générative, principalement en termes d'inexactitudes, de problèmes de cybersécurité et d'un manque d'explicabilité. D'autres préoccupations incluent l'utilisation abusive de l'IA, la protection des données, les biais et les violations potentielles de la propriété intellectuelle.
Les organisations performantes rencontrent particulièrement des difficultés liées aux données, notamment la disponibilité des données d'entraînement et la nécessité d'une gouvernance des données efficace. Alarmante, seulement 18 % des répondants ont indiqué que leur organisation disposait d'un conseil au niveau de l'entreprise dédié à la gouvernance responsable de l'IA, et seulement un tiers a reconnu que la sensibilisation et la mitigation des risques pour les utilisateurs d'outils d'IA étaient des compétences nécessaires.
« L'IA responsable doit commencer dès le premier jour, et il reste un travail considérable à faire en matière d'éducation et d'action », a averti Lareina Yee, partenaire senior chez McKinsey et présidente du McKinsey Technology Council. Elle plaide pour l'établissement de principes clairs pour l'application de l'IA générative, la mise en place de garde-fous, l'offre de formations complètes, et la sécurisation des contrats avec les fournisseurs. Les employés doivent également être formés pour prévenir les fuites accidentelles de données sensibles dans des modèles publics et pour intégrer la gestion des risques dans le développement de l'IA.
« Une prise de conscience croissante de l'IA responsable et une urgence à y faire face émergent », a ajouté Yee. « Passer de la sensibilisation à l'action sera crucial. »
Classement
