L'IA gagne du terrain. Selon Gartner, les organisations qui choisissent d'investir dans l'intelligence artificielle et de déployer des capacités en la matière bénéficieront d'un avantage compétitif certain dans les années à venir. Le cabinet considère qu'en 2022 l'IA constituera un terrain privilégié dans la bataille pour le leadership technologique et que, d'ici 2021, le recours accru à l'augmentation par l'IA – une combinaison d'intelligence humaine et artificielle - générera l'équivalent de 2.300 milliards € en termes de valeur commerciale tout en améliorant la productivité des travailleurs à hauteur de 6,2 milliards d'heures. Ceci étant dit, le chemin à parcourir est encore long. Ainsi, 4% des entreprises seulement déclarent avoir déjà investi dans l'IA et déployé cette technologie. Une part importante des entreprises (46%) déclare être en train de planifier le déploiement de solutions IA à court et à long terme tandis que 35% des organisations ont l'IA en ligne de mire mais n'ont pas de plans concrets pour la déployer. Enfin, 14% des entreprises déclarent ne pas être intéressées par les technologies d'intelligence artificielle.

Source: Gartner, Predicts 2018: AI and the Future of Work, 28 November 2017

C'est aujourd'hui une évidence : les données constituent une ressource essentielle pour les organisations qui veulent tracer leur route dans un environnement économique en voie de digitalisation rapide. L'analyse de ces données devient ainsi progressivement une priorité pour les entreprises. Celles-ci peuvent en effet y trouver des leviers pour améliorer leur efficacité, optimiser les expériences vécues par leurs clients et gagner des avantages concurrentiels, ont expliqué les analystes de Gartner aux spécialistes des données réunis du 19 au 21 mars à Londres à l'occasion du Gartner Data & Analytics Summit 2018.

La Business Intelligence et l'Analytique sont d'ailleurs considérées par les leaders technologiques comme les principaux activateurs de croissance, selon la dernière édition de l'enquête CIO Agenda de Gartner : 26% des 2.834 CIOs interrogés par la firme dans le cadre de son étude annuelle voient dans la BI et l'analyse des données les domaines technologiques les plus importants pour aider leurs organisations à se différencier de leurs concurrents et à atteindre leurs objectifs stratégiques [1].

Pour Ted Friedman, Responsable de Recherche au sein de l'équipe Données & Analytique de Gartner, extraire toute la valeur des programmes déployés par les entreprises pour collecter, traiter et analyser les données implique cependant de surmonter quatre défis d'envergure. Le premier de ces défis, qui consiste à établir une véritable confiance dans le fondement même des données, s'impose comme une priorité aux entreprises qui visent à tirer profit de l'exploitation de l'ensemble des informations dont elles disposent, d'origine interne comme externe, y compris celles qui proviennent des systèmes d'IoT. Y parvenir implique d'améliorer la qualité des données collectées. Dans un contexte où les volumes de données ne cessent de croître, Gartner postule que, pour se doter des moyens de garantir, à toutes les échelles, la qualité et la fiabilité de leurs données, les entreprises doivent passer par la création automatisée de métadonnées et le recours au crowdsourcing. Le cabinet conseille encore aux organisations d'équilibrer le recours aux data lakes – qui permettent de gérer des données complexes et de natures diverses - et aux data warehouses – qui conviennent à l'exploitation des données structurées issues des systèmes de gestion d'entreprise.

 

Gartner considère qu'en 2021 les "réalités contrefaites" et les faux contenus créés en recourant à l'intelligence artificielle dépasseront la capacité de cette même intelligence artificielle à les détecter, générant ainsi une montée de la défiance vis-à-vis du numérique.

 

Un autre défi est de promouvoir une culture de la diversité transverse à toute l'organisation, ce qui peut se concevoir de plusieurs manières, notamment en rassemblant des talents qui diffèrent par leur culture, leur âge, leur genre ou leur façon de travailler, mais aussi en réduisant les biais dans les algorithmes et en s'ouvrant à des sources de données plus diversifiées. Selon Kurt Schlegel, Vice-Président de la Recherche chez Gartner, les petites équipes diversifiées sont plus efficaces que les groupes homogènes lorsqu'il s'agit de s'attaquer à des problèmes complexes. C'est pourquoi il est important de développer une culture de la diversité parmi les équipes d'analyse des données. Le chercheur de Gartner conseille également aux entreprises de s'appuyer sur des plateformes d'analyse susceptibles d'élargir le contexte, d'apporter plus de précision et d'obtenir plus rapidement des réponses.

Renforcer la confiance dans les données et en promouvoir la diversité ne fait qu'ajouter à un autre défi : maîtriser la complexité inhérente à l'entreprise numérique. A mesure qu'elles progressent dans la digitalisation de leurs processus, les organisations constatent de plus en plus souvent qu'une approche centralisée de l'analytique, ne répond pas – ou plus - à leurs besoins. Dans ce contexte, Gartner conseille aux organisations de multiplier les petites équipes agiles pour mieux tirer parti du potentiel des plateformes d'analyse, fournir un contenu plus riche et donner plus rapidement davantage de sens à des données plus précises.

Le quatrième défi identifié par Gartner relève de la nécessité pour les entreprises de l'ère numérique de développer une littératie en matière de données. Cette maîtrise des savoirs, des capacités et des attitudes propres au domaine des données doit toucher tous les collaborateurs de l'entreprise, quel que soit leur métier ou leur fonction. Et au fur et à mesure que les organisations s'appuieront davantage sur les données, elles devront s'efforcer d'établir un langage et une culture communs autour de ces données. A cette fin, Debra Logan, analyste chez Gartner, recommande notamment aux entreprises de développer des initiatives de formation contextualisée, de créer des programmes de certification pour leurs collaborateurs, et de s'appuyer sur des solutions d'analytique augmentée.

 

Gartner prédit qu'en 2020, 80% des organisations auront mis en place des programmes développement de leur littératie en matière de données, reconnaissant ainsi implicitement leur extrême carence dans ce domaine.

 

Les technologies d'intelligence artificielle sont très prometteuses en matière d'amélioration du traitement des données à partir desquelles se prennent les décisions critiques, particulièrement durant la phase de préparation des données qui peut représenter jusqu'à 80% du temps alloué à un projet. En s'appuyant sur un programme d'IA pour automatiser les tâches manuelles et répétitives de préparation des données, les spécialistes peuvent consacrer plus de temps et de ressources à l'élaboration et à l'ajustement de leurs modèles de prise de décision.

 

Par Michael Renotte

 

[1] https://www.gartner.com/imagesrv/cio-trends/pdf/cio_agenda_2018.pdf


Publié le 06 juin 2018