Les entreprises devront privilégier une approche « composite » de l’IA pour réussir leur adoption de l’intelligence artificielle.
Alors que 83% des leaders technologiques s’accordent sur le fait que l’IA est devenue incontournable, 95% d’entre eux déclarent que l’IA générative apporterait davantage de bénéfices si elle était enrichie et stimulée par d’autres types d’IA.
Dynatrace, le leader de l’observabilité et de la sécurité unifiées, publie les résultats d’une étude mondiale indépendante, menée auprès de 1 300 CTO, DSI et autres leaders technologiques, au sein de grandes organisations dans le monde entier, dont la France. Cette étude révèle que les organisations augmentent leurs investissements en IA dans tous les domaines d’activité de leur entreprise, dans le but d’améliorer la productivité, d’automatiser les tâches, de réduire les coûts, et de rester compétitives. Cependant, malgré les avantages évidents qu’elles peuvent tirer de l’IA, les entreprises doivent également gérer un certain nombre de défis et de risques. Il s’agit notamment de s’assurer que les résultats de l’IA générative sont fiables pour soutenir les cas d’usages critiques, ou encore maintenir la conformité avec les politiques internes et les réglementations internationales relatives à la sécurité et à la confidentialité des données en entreprise.
Ces résultats soulignent la nécessité d’adopter une approche composite de l’IA, qui consiste à combiner plusieurs types d’IA – générative, prédictive et causale – et différentes sources de données – observabilité, sécurité et événements business. Cette approche apporte de la précision, un contexte et du sens aux résultats fournis par l’IA.
Le rapport The state of AI 2024 : Challenges to adoption and key strategies for organizational success est disponible ICI.
Les conclusions de l’étude
1/ Dans le monde
- 83% des leaders technologiques déclarent que l’IA est devenue incontournable pour suivre la nature dynamique des environnements cloud.
- 82% des leaders technologiques considèrent que l’IA sera essentielle pour détecter, investiguer et résoudre les menaces de sécurité.
- 88% des leaders technologiques s’attendent à ce que l’IA étende l’accès à l’analyse des données aux employés non-techniques via des requêtes en langage naturel.
- 88% des leaders technologiques pensent que l’IA permettra une meilleure rentabilité dans le cloud grâce aux pratiques FinOps.
- 93% des leaders technologiques craignent que l’IA puisse être utilisée à des fins non-approuvées, à mesure que les employés se familiarisent avec des outils tels que ChatGPT.
2/ En France
- 91% des leaders technologiques déclarent que l’IA est devenue incontournable pour suivre la nature dynamique des environnements cloud.
- 90% des leaders technologiques s’attendent à ce que l’IA étende l’accès à l’analyse des données aux employés non-techniques via des requêtes en langage naturel.
- 99% des leaders technologiques craignent que l’IA générative puisse être sujette à des biais involontaires, des erreurs ou des informations erronées.
- 64% des organisations ont d’ores et déjà modifié les rôles et les compétences requises pour les profils qu’elles cherchent à recruter du fait de l’IA.
- 94% des leaders technologiques déclarent que l’IA générative apporterait davantage de bénéfices si elle était enrichie et stimulée par d’autres types d’IA capables de fournir des faits détaillés sur les états actuels et des prédictions précises pour le futur.
« L’IA a pris une place centrale dans la manière dont les organisations gagnent en efficacité, améliorent leur productivité et accélèrent leur innovation, souligne Bernd Greifeneder, CTO chez Dynatrace. La sortie de ChatGPT en fin d’année dernière a déclenché un important buzz médiatique autour de l’IA générative. Les responsables business, du développement, des opérations et de la sécurité, attendent aujourd’hui beaucoup de l’IA générative pour les aider à fournir de nouveaux services avec moins d’efforts et à des vitesses record. Mais plus les organisations essaient d’atteindre les résultats espérés, plus il devient évident que l’IA générative demande des ajustements spécifiques au domaine et une intégration avec d’autres technologies, y compris avec d’autres types d’IA. De plus, les organisations doivent utiliser l’IA de manière sécurisée et responsable, et en monitorer étroitement les usages pour mieux gérer les coûts et l’expérience utilisateur. Elles pourront ainsi fournir des résultats précis, réduire les dépenses et empêcher les collaborateurs d’exposer des données sensibles ou de créer des vulnérabilités dans leurs environnements. »
3/ Parmi les autres résultats de l’étude
- 61% des leaders technologiques augmenteront leurs investissements en IA au cours des 12 prochains mois pour accélérer les développements en générant du code automatiquement.
- 95% des leaders technologiques craignent que l’utilisation de l’IA générative pour créer du code entraîne des fuites et une utilisation inappropriée ou illégale de la propriété intellectuelle.
- 98% des leaders technologiques craignent que l’IA générative puisse être sujette à des biais involontaires, des erreurs ou des informations erronées.
- 62% des organisations ont d’ores et déjà modifié les rôles et les compétences requises pour les profils qu’elles cherchent à recruter du fait de l’IA.
- 95% des leaders technologiques déclarent que l’IA générative apporterait davantage de bénéfices si elle était enrichie et stimulée par d’autres types d’IA capables de fournir des faits détaillés sur les états actuels et des prédictions précises pour le futur.
Bernd Greifeneder conclut : « L’un des plus grands défis auxquels les organisations sont confrontées en matière d’IA générative, c’est d’obtenir des réponses fiables auxquelles les utilisateurs peuvent faire confiance pour résoudre des cas d’usage et des problèmes spécifiques. Il est essentiel d’adopter une approche composite de l’IA, en particulier pour les cas d’usages qui impliquent de l’automatisation et dépendent du contexte des données. Par exemple, l’automatisation de services logiciels, la résolution de vulnérabilités de sécurité, la prévision de besoins de maintenance, ou encore l’analyse de données business, sont autant de cas de figure qui nécessitent une approche composite de l’IA. Cette approche doit fournir la précision à la fois de l’IA causale, qui détermine les causes et les effets sous-jacents des comportements des systèmes, et de l’IA prédictive, qui prédit des événements futurs en fonction des données historiques. L’IA prédictive et l’IA causale non seulement fournissent un contexte essentiel pour les réponses produites par l’IA générative, mais peuvent aussi inciter l’IA générative à garantir que des réponses précises et non probabilistes sont intégrées dans ses résultats. Si les organisations mettent en œuvre leur stratégie correctement, la combinaison de ces différents types d’IA avec des données d’observabilité, de sécurité et d’événements business de haute qualité, peut significativement améliorer la productivité de leurs équipes de développement, d’opérations et de sécurité, et fournir une valeur business durable. »