L’intelligence artificielle générative constitue un actif stratégique dans le paysage numérique contemporain, mais des dissensions profondes se dessinent entre les dirigeants et les praticiens. Les choix visionnaires des premiers contrastent souvent avec les réalités pragmatiques des seconds. Cette dichotomie soulève des enjeux majeurs, notamment en matière d’adoption technologique et de perception des risques associés.
Les écarts d’interprétation autour des applications et de la valeur ajoutée de l’IA générative soulignent l’urgence d’une compréhension commune. La nécessité de faire converger les perspectives des différents acteurs apparaît comme un facteur déterminant pour maximiser les investissements dans ces technologies émergentes. Interroger ces disparités permet de mieux cerner les défis inhérents à une mise en œuvre efficace de l’IA générative dans les organisations.
Disparités de perception de l’IA générative
Un rapport récemment publié par Publicis Sapient met en lumière les disparités notables entre les dirigeants et les praticiens de l’intelligence artificielle générative. Ce document, qualifié de référence, analyse les diverses perceptions et l’adoption de cette technologie par ces deux groupes, appelés respectivement C-suite et V-suite. Les résultats illustrent un fossé frappant concernant les attentes et les préoccupations liées à l’IA générative.
Focus différent sur les cas d’utilisation
Les membres de la C-suite s’intéressent principalement aux cas d’utilisation visibles de l’IA, tels que l’amélioration de l’expérience client, l’optimisation des services et l’augmentation des ventes. En revanche, les professionnels de la V-suite envisagent les applications de l’IA dans des domaines plus variés comme les opérations, les ressources humaines et la finance. Cette divergence d’approche souligne un manque de compréhension partagée quant aux réelles capacités de l’IA générative.
Perception des risques associés
Le rapport souligne également un écart significatif dans la perception des risques. Cinquante-et-un pour cent des dirigeants expriment des inquiétudes quant à l’éthique et aux risques inhérents à l’IA générative, alors que seulement vingt-trois pour cent des praticiens partagent ce sentiment. Cette différence de perception peut être attribuée à une vision plus abstraite des dangers potentiels, où les dirigeants imaginent des scénarios de superintelligence à la Hollywood.
Maturité et évaluation du succès
Les niveaux de maturité en matière d’IA générative varient considérablement au sein des organisations. Beaucoup de sociétés ne parviennent pas à définir ce que représente le succès avec l’IA générative. Plus de deux tiers des intervenants dans l’étude ne disposent d’aucun moyen efficace pour évaluer les résultats de leurs projets liés à l’IA. Cette absence de critères d’évaluation nuit à l’intégration efficace de cette technologie.
Transformations des fonctions internes
Bien que la C-suite privilégie des cas d’utilisation à forte visibilité, l’IA générative révolutionne silencieusement les fonctions de back-office. Une majorité des membres de la V-suite considère cette technologie comme essentielle pour l’avenir de la finance et des opérations au cours des prochaines années. Cela indique un potentiel d’optimisation qui demeure largement inexploré par ceux occupant des postes de direction.
Stratégies recommandées pour le succès
Pour tirer parti de l’ensemble du potentiel de l’IA générative, le rapport recommande une approche de portefeuille vis-à-vis des projets d’innovation. Les responsables doivent se concentrer sur la mise en œuvre des projets, contrôler le shadow IT, éviter les duplications et pouvoir s’appuyer sur l’expertise des domaines spécifiques. Le lien entre les unités commerciales et le bureau du responsable informatique doit être renforcé, tout comme l’engagement envers le bureau des risques.
Avenir et évolution des pratiques
Cinq étapes clés ont été identifiées pour maximiser l’innovation : adopter une approche de portefeuille, améliorer la communication entre le bureau du directeur informatique et le bureau des risques, identifier les innovateurs internes, utiliser l’IA générative pour la gestion de l’information et promouvoir une culture d’entreprise propice à l’évolution des compétences.
Les organisations doivent combler le fossé existant entre la C-suite et la V-suite pour libérer le potentiel indéniable de l’IA générative. L’avenir des transformations commerciales repose sur une approche décentralisée et collaborative de l’innovation.
Foire aux questions courantes sur l’Intelligence Artificielle Générative : Écarts entre les dirigeants et les praticiens
Quelles sont les principales différences de perception entre les dirigeants et les praticiens concernant l’IA générative ?
Les dirigeants, souvent orientés vers des cas d’utilisation visibles comme l’expérience client et les ventes, semblent moins conscients des opportunités que l’IA générative offre dans des domaines fonctionnels variés tels que les opérations, les ressources humaines ou la finance, qui sont plus souvent mis en avant par les praticiens.
Quelle est l’importance des préoccupations éthiques autour de l’IA générative pour les dirigeants ?
Les dirigeants sont généralement plus préoccupés par les risques et l’éthique associés à l’IA générative, avec 51 % d’entre eux exprimant des inquiétudes que seulement 23 % des praticiens partagent. Cela montre une différence significative dans l’approche face aux conséquences potentielles de cette technologie.
Comment les entreprises peuvent-elles bridge le gap entre la direction et les praticiens en ce qui concerne l’IA générative ?
Pour réduire les écarts, les entreprises devraient adopter une approche décentralisée en matière d’innovation, favorisant la communication entre les unités opérationnelles et le bureau du directeur des systèmes d’information (CIO), tout en intégrant les préoccupations du bureau des risques dès le début des projets d’IA générative.
Quelles étapes peuvent être prises pour maximiser l’innovation à travers l’IA générative ?
Le rapport propose cinq étapes : adopter une approche de portefeuille pour les projets, améliorer la communication entre le bureau du CIO et le bureau des risques, identifier les innovateurs au sein de l’organisation, utiliser l’IA générative pour optimiser la gestion de l’information, et renforcer la culture d’entreprise à travers des programmes de formation et d’accompagnement.
Quel rôle joue l’hétérogénéité de la maturité organisationnelle dans l’adoption de l’IA générative ?
Les organisations se trouvent souvent à différents niveaux de maturité concernant l’adoption de l’IA générative. Cette diversité entraîne des difficultés à définir des indicateurs de succès et à mesurer les résultats des projets, ce qui peut mener à une adoption inefficace de cette technologie.
Pourquoi les praticiens pourraient-ils voir plus de potentiel dans l’IA générative que les dirigeants ?
Les praticiens, qui travaillent directement avec les outils et les technologies, sont souvent plus conscients des diverses applications pratiques qu’offre l’IA générative, contrairement aux dirigeants qui peuvent être influencés par des préoccupations stratégiques ou des perceptions plus abstraites de l’innovation.
Comment évaluer le succès des projets d’IA générative au sein d’une entreprise ?
Évaluer le succès des projets d’IA générative nécessite de définir des critères spécifiques alignés sur les résultats souhaités de l’entreprise. Cependant, plus de deux tiers des entreprises admettent qu’il leur manque des moyens de mesurer ces succès, ce qui peut freiner leurs initiatives d’IA.
