Affichant des taux d’adoption disparates, les dirigeants d’entreprises européennes accueillent toutefois l’IA et le Machine Learning de manière favorable, en dépit d’obstacles tels que les processus administratifs et les silos de données.
Workday, l’un des leaders des solutions Cloud pour la gestion financière et la gestion des ressources humaines, a mené une étude sur l’impact de l’Intelligence Artificielle (IA) et du Machine Learning (ML) sur le Future of Work. Intitulée “Preparing to Power Up : EMEA Leads the Way to an AI-Driven Future”, celle-ci révèle que les dirigeants sont conscients des bénéfices que peuvent tirer leurs entreprises de technologies telles que l’IA et le ML, en dépit des divergences d’opinions au sein de leurs conseils d’administration. Elle identifie également les silos de données et l’administratif comme les principaux obstacles à l’adoption de ces technologies.
Parmi les principaux enseignements de l’enquête en France
I - Une meilleure réglementation stimule l’optimisme et la volonté d’investir
48% des dirigeants d’entreprises françaises se réjouissent des opportunités générées par l’IA et le ML pour leur entreprise, contre 50% des répondants américains et 46% des sondés en Asie-Pacifique. L’Autriche (62%) et le Royaume-Uni (60%) sont clairement enthousiastes, alors que la Norvège (40%), le Danemark (44%) et l’Allemagne (45%) sont plus réticents. Aussi, 44% des entreprises françaises ont réalisé des changements afin d’être suffisamment agiles et de réaffecter rapidement leurs ressources au besoin.
L’enquête indique également que les dirigeants européens ont généralement confiance en l’IA et au ML. A la suite de l’introduction du Règlement général sur la protection des données (RGPD), l’Union européenne s’efforce de proposer un nouveau cadre juridique, notamment avec une loi sur l’IA. Celle-ci a pour but de renforcer la gouvernance quant à la qualité des données, la transparence et la supervision humaine, afin d’instaurer un climat de confiance.
L’enthousiasme suscité par l’IA et le ML auprès des dirigeants français ainsi que les évolutions en matière de réglementations contribuent à encourager les investissements dans le domaine. Les organisations nord-européennes montrent la voie en termes d’investissement dans l’IA et le ML tandis que les entreprises sud-européennes adoptent une approche plus conservatrice.
II - Des divergences en matière d’adoption de l’IA et du ML au sein des conseils d’administration
En dépit d’un vif enthousiasme, différentes fonctions de l’entreprise ont des opinions divergentes sur l’IA et le ML, ainsi que sur l’adoption de ces technologies.
Les PDG sont les champions de l’IA et du ML : bien que préoccupés par de potentielles erreurs que ces technologies pourraient provoquer, 53% des PDG en Europe se déclarent impatients.
La fonction Finance se démarque en matière d’implémentation : en Europe, les équipes financières sont les plus avancées dans la mise en œuvre de ces technologies au quotidien – 19% des DAF affirment que leurs équipes déploient actuellement l’IA ou ont atteint le stade de la maturité au sein de leurs entreprises, soit près de trois fois plus que sur le continent américain (7%). Les directeurs financiers européens s’appuient sur l’IA/le ML pour améliorer leur prévisionnel, leurs décisions budgétaires et leur planification de scénarios, ainsi que pour soutenir la planification stratégique dans l'entreprise.
Les RH sont en revanche à la traîne : en effet, elles affichent les taux d’adoption les plus faibles, et si 44% des responsables européens sont enthousiastes quant au potentiel de l’IA et du ML, 49% d’entre eux attendent encore de voir ces technologies mises en place au sein de leurs équipes.
Les responsables IT sont les plus nombreux (51%) à affirmer que l’IA et le ML les aideront à soutenir d’autres fonctions, ou leur permettront de générer plus de valeur stratégique. Ces résultats indiquent un changement culturel positif envers l’IA et le ML au sein de ces départements à travers l’Europe.
III - Les silos de données et l’administratif freinent les organisations
Outre les taux d’adoption variables, le développement de l’IA et du ML est également affecté par d’autres problématiques. L’enquête révèle que la gestion des données et les processus administratifs empêchent les dirigeants d’entreprises d’adopter pleinement ces technologies.
Ainsi, 60% des entreprises européennes déclarent que leurs données sont cloisonnées, rendant difficile l'accès à des informations exploitables en temps réel. Aussi, seul un peu plus d’un tiers (35%) des organisations ont progressé dans la suppression des processus administratifs qui ralentissent leur prise de décision.
Pour de nombreuses entreprises, un meilleur usage de l’IA et du ML nécessite un changement culturel majeur qui s’opère avant tout par la pleine adhésion des leaders. Malheureusement, selon les résultats de l’enquête, 31% des dirigeants français estiment que leurs supérieurs ne sont pas encore conscients du rôle crucial que joueront ces technologies.
« L’IA et le ML ne peuvent pas être utilisés de manière isolée, déclare Maryjo Charbonnier, chief human resources officer, Kyndryl. Ces technologies doivent faire partie de la culture, de la stratégie et des ressources humaines des entreprises. »
IV - L’heure est venue d’agir
En Europe, les cadres sont enthousiastes quant au potentiel de l’IA et du ML, en particulier lorsqu’il s'agit d’optimiser les processus RH et financiers. En adoptant des solutions de pointe, les organisations peuvent considérablement améliorer leurs résultats et assurer leur réussite.
« Pour tirer parti de la valeur de l’IA et du ML, les entreprises doivent aligner leurs attentes sur la réalité, et faire des enjeux métiers une priorité, déclare Jens Löhmar, CTO continental and DACH, Workday. Il faut s’assurer que les entreprises puissent mettre en œuvre ces technologies de manière efficace, en identifiant et en résolvant les problèmes de capacité. Leurs opportunités doivent être alignées avec leurs stratégies et leurs besoins. Elles doivent également établir une feuille de route claire avec des objectifs et des indicateurs bien définis, en évaluant constamment l’efficacité de ces technologies et en s’adaptant aux mutations de leur organisation et du marché. »