J. L. B.
Visant à sonder le degré de maturité des entreprises mondiales en termes d'adoption de l'intelligence artificielle et du machine learning, l'édition 2023 de l'étude CxO Indicator de Workday décrypte les principaux moteurs et freins pris en compte par les dirigeants.
Avantage concurrentiel, efficacité opérationnelle… Si d'aucuns voient dans l'intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML) une source de promesses illimitées en faveur de la croissance des entreprises, nombre de dirigeants affichent une vision encore peu claire de leur stratégie en la matière. Sans oublier que le niveau de sensibilité au sujet se révèle des plus hétérogènes. C'est ce que pointe le CxO Indicator de Workday, étude annuelle dressant l'état des lieux de la transformation numérique des organisations.
En regard de l'édition 2023 de ce rapport, qui se focalise sur l'intelligence artificielle et le machine learning, il apparaît que 61 % des répondants ont au moins déjà amorcé leur parcours d'adoption de ces technologies, tandis que 39 % déclarent ne pas s'y être encore attelés. Sachant que « seuls 6 % des PDG estiment que leur organisation est pleinement préparée » à ce virage, souligne l'étude.
Sources de motivation
Pour ce qui est des sources de motivation à investir sur le front de ces nouveaux outils, 56 % des décideurs interrogés citent la quête d'efficacité opérationnelle. Les autres déclencheurs étant le besoin de différenciation sur un marché concurrentiel, la recherche d'une expérience collaborateur plus qualitative, ou encore la pression exercée par les instances dirigeantes. Reste que, à ce jour, les entreprises flèchent moins de 20 % de leurs investissements annuels vers ces solutions.
Mais « 50 % assurent qu'ils investiront davantage dans les cinq ans à venir », constate l'étude. Parmi les domaines où l'IA et le ML sont le mieux intégrés, les infrastructures technologiques et applications professionnelles arrivent en tête de classement avec 36 % des suffrages, suivies par la planification et l'analyse opérationnelles (35 %), le perfectionnement des compétences (34 %), ainsi que les processus décisionnels et la gestion du capital humain (récoltant tous deux 29 %).
Accélération du rythme de la transformation
« Que ce soit dans le développement d'applications, le déploiement de solutions ou l'intégration de nouveaux associés, l'IA permet d'accélérer, donc elle change la donne », témoigne un vice-président chargé des finances d'une société nord-américaine de services financiers. Il faut dire que la fonction finance fait partie des métiers où le CxO Indicator identifie l'un des taux les plus importants d'« AI masters », ou collaborateurs ayant déjà changé d'échelle en termes d'adoption de l'IA.
Font également partie de cette catégorie de « champions » les départements ressources humaines et les services IT. Néanmoins, des freins subsistent, tant dans les champs humain que financier. Ainsi, 28 % des dirigeants s'interrogent sur le risque à investir dans des technologies vouées à devenir rapidement obsolètes. Quand 30 % craignent que les collaborateurs « aient du mal à suivre le rythme des changements » induits notamment par l'intégration de l'IA et du ML.
Atteindre les objectifs ESG
Toujours sur le volet humain, 32 % des responsables RH et 30 % des responsables financiers alertent pour leur part sur l'absence probable de compétences techniques en interne. Mais les questionnements portent également sur la fiabilité technologique… Erreurs et biais potentiels, notions de sécurité et de confidentialité, ou encore manque de transparence, font partie des risques évoqués.
Passé ces barrières, une majorité de sondés s'accorde à voir dans l'IA et le ML une source d'opportunités, notamment en faveur du développement de modèles plus durables. Pour plus de la moitié des dirigeants, il y a là un levier permettant à leur organisation de favoriser l'atteinte des objectifs en matière de critères environnementaux, sociaux et de gouvernance.
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