Une étude menée par Sopra Steria Next a prévu que le marché mondial de l’IA pourrait passer de 540 milliards de dollars en 2023 à 1270 milliards cinq ans plus tard. Une croissance fulgurante qui doit pousser les entreprises à accélérer leur transformation.
C’est une injonction inconfortable qui a récemment fait son entrée dans les comités exécutifs et les conseils d’administration des entreprises : avec l’arrivée de l’IA générative et la démultiplication du potentiel de l’IA, seules les entreprises capables de la déployer opérationnellement seraient à la hauteur
Si cette prédiction est certes radicale, elle n’en reste pas moins – partiellement – vraie. Après plusieurs années à tester l’IA sur différents projets, beaucoup d’entreprises se retrouvent bloquées à l’étape de l’industrialisation, incapables de passer du test in vitro au déploiement in vivo.
Le constat est sans appel : aujourd'hui, seul un algorithme d'IA sur sept développé en entreprise parvient au stade du déploiement. Un taux d'échec de 85% qui illustre la difficulté des organisations à industrialiser leurs initiatives en matière d'intelligence artificielle. Pourtant, l'enjeu est considérable : le marché mondial de l'IA, évalué à 540 milliards de dollars en 2023, devrait plus que doubler d'ici 2028 pour atteindre 1 270 milliards de dollars.
Il n’y a pas d’outils hélas…
« Les dirigeants ne doivent pas seulement appréhender l’intelligence artificielle comme une problématique technologique. La clé aujourd’hui, c’est de l’appréhender comme un enjeu économique » explique Fabrice Asvazadourian, CEO de Sopra Steria Next.
La problématique à laquelle les dirigeants sont confrontés aujourd’hui est somme toute assez simple : le marché manque d’outils, de méthodologies pour appréhender économiquement l’intelligence artificielle. Depuis deux décennies, les prestataires en intelligence artificielle parlent à des Directions des Systèmes d’Information (DSI), dans un langage ancré dans l’univers technologique (Machine learning, deep learning, ou même LLM ou RAG plus récemment). Connaitre le fonctionnement de ces technologies n’aide pourtant pas à les déployer.
« Nous le constatons au quotidien, les CEO ont parfaitement conscience de l’immense enjeu économique que représente l’intelligence artificielle à un niveau macro, et en même temps ils ne parviennent pas à en faire une technologie rentable dans leur propre organisation », témoigne Bruno Maillot, Directeur de la practice AI for Business du cabinet.
Pour proposer à ces dirigeants une approche sur-mesure de l’IA, Sopra Steria Next a développé une méthodologie novatrice. Le cabinet de conseil préconise d'aborder la question en se concentrant sur les usages plutôt que sur la technologie.
Se concentrer sur l’usage
Cette méthode s’articule autour de quatre usages qui permettent de séquencer l’IA en fonction de ce qui en est fait. Ces grands types d'IA peuvent être classés en quatre groupes principaux.
- L’IA industrielle se concentre sur l’optimisation des équipements, des usines et des chaînes logistiques – elle concerne principalement le transport, la sécurité, l’industrie, et l’immobilier.
- L'automatisation intelligente des processus s’attache à rationaliser les activités de gestion, et touche beaucoup les services financiers, publics, les fonctions supports et le commerce.
- L'IA au service des humains recouvre les outils de nouvelle génération, la gestion des connaissances et divers assistants virtuels – elle se développera surtout au sein des services financiers, des télécoms et de la santé.
- Enfin, l'IA pour le développement logiciel englobe tout ce qui concerne le cycle complet du développement informatique dans les entreprises, et touche bien sûr les entreprises et services faisant du développement ou de l’édition informatique.
« Nous voulons offrir aux dirigeants une boussole stratégique dans l'univers complexe et multiple de l'IA. Cette structuration du marché permet d’optimiser les investissements de l’entreprise, et de s’assurer qu’il n’y a pas d’angle mort dans leur exploration des différentes potentialités de l’IA. », détaille Fabrice Asvazadourian.
Prenant en compte ces facteurs, le cabinet de conseil estime que :
- L’IA industrielle progressera de 13 % par an et devrait atteindre 330 milliards de dollars en 2028, représentant 26 % du marché mondial de l'IA.
- L'automatisation intelligente des processus croît de 18 % par an, pour culminer à 390 milliards de dollars en 2028, soit 31 % du marché de l'IA.
- L'IA au service de l’humain passera de 130 milliards à 380 milliards de dollars en cinq ans, occupant 30 % du marché de l'IA, marquant la plus forte croissance en volume.
- L'IA pour le développement informatique triplera, atteignant 170 milliards de dollars avec une croissance annuelle de 25 %.
Flécher ses investissements IA
L'analyse des usages constitue un levier stratégique pour optimiser les investissements en intelligence artificielle. Elle offre également aux entreprises un précieux outil de comparaison sectorielle. Dans les services financiers par exemple, le cabinet recommande de miser sur l’IA au service de l’humain et l’automatisation des processus. Cette analyse permet aux acteurs d'évaluer leur positionnement et d'ajuster leur stratégie en conséquence.
Fort des enseignements de cette étude, Sopra Steria Next partage ses recommandations sur le déploiement de l’IA en entreprise. Les experts du cabinet préconisent notamment de concentrer l'essentiel des investissements (80%) sur des cas d'usage ayant déjà fait leurs preuves dans le secteur, en combinant intelligemment IA prédictive et générative. Ils rappellent aussi que le facteur humain est déterminant : il s'agit non seulement d'attirer et former les talents techniques spécialisés en IA, mais aussi d'accompagner l'ensemble des collaborateurs et collaboratrices vers une adoption sereine de ces nouveaux outils.