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Vultr, la plus grande plateforme de cloud privé au monde, a publié un nouveau rapport intitulé The New Battleground : Unlocking the Power of AI Maturity with Multi-Model AI. Cette étude inédite révèle une corrélation évidente entre la maturité d’une organisation en matière d’IA et sa capacité à obtenir de bons résultats commerciaux, en surpassant ses concurrents en termes de croissance du chiffre d’affaires, de parts de marché, de satisfaction de la clientèle et d’efficacité opérationnelle.
Commandée par Vultr et menée par S&P Global Market Intelligence, l’étude a permis de sonder plus de 1 000 décideurs informatiques et spécialistes de la transformation numérique responsables de la stratégie d’IA de leur organisation dans différents secteurs, notamment la santé et les sciences de la vie, les administrations et le secteur public, la vente au détail, l’industrie manufacturière et les services financiers. Parmi les répondants interrogés, près des trois quarts (72 %) se situent à des niveaux supérieurs de maturité de l’utilisation de l’IA. Le rapport comprend également une perspective qualitative sur l’utilisation de l’IA par des entreprises de différentes tailles grâce à des entretiens approfondis avec des décideurs et des praticiens de l’IA.
" Les organisations à travers le monde capitalisent sur des investissements stratégiques dans l’IA, et nous voulions examiner l’état de maturité de l’IA ", déclare Kevin Cochrane, CMO de Constant, la société mère de Vultr. "Ce que nous avons constaté, c’est que les organisations “transformationnelles” gagnent les cœurs, les esprits et le portefeuille, tout en améliorant leurs marges d’exploitation. La maturité de l’IA est la nouvelle arme concurrentielle, et les entreprises doivent investir dès maintenant pour accélérer les modèles d’IA, la formation et la mise à l’échelle en production."
Le nombre de modèles activement utilisés au sein d’une organisation est une mesure fiable de ses capacités d’IA déployées et de sa maturité globale en matière d’IA. Les données révèlent que les utilisateurs avertis de l’IA exploitent simultanément une multitude de modèles dans le cadre d’une approche multi-modèle.
En moyenne, le nombre de modèles d’IA distincts actuellement opérationnels s’élève à 158, et les projections suggèrent que ce nombre passera à 176 modèles d’IA au cours de l’année prochaine. Cette croissance met en évidence une accélération remarquable de l’adoption de l’IA dans tous les secteurs, comme le montrent les 89 % d’organisations qui prévoient une utilisation avancée de l’IA d’ici deux ans.
L’IA est sur le point de s’infiltrer dans l’ensemble de l’entreprise, avec une adoption de 80 % dans toutes les fonctions d’ici 24 mois. Elle sera alors intégrée dans toutes les applications et toutes les unités opérationnelles.
Au fur et à mesure que l’IA s’implante dans les entreprises, elle aura un impact considérable sur les performances de l’ensemble de l’entreprise. Selon le rapport, les entreprises ayant adopté des pratiques transformationnelles en matière d’IA ont déclaré avoir obtenu de meilleurs résultats que leurs homologues à des niveaux plus élevés. Plus précisément, 50 % des entreprises ayant mis en place des pratiques de transformation par l’IA obtiennent des résultats "nettement meilleurs" par rapport à leurs pairs du secteur que ceux des niveaux opérationnels, tandis qu’une grande majorité des organisations pilotées par l’IA déclarent avoir amélioré leurs performances 2022/2023 d’une année sur l’autre en matière de satisfaction client (90 %), de chiffre d’affaires (91 %), de réduction des coûts/d’expansion des marges (88 %), de risque (87 %), de marketing (89 %) et de parts de marché (89 %). Par ailleurs, près de la moitié (40-45 %) des organisations affirment que l’IA a un impact "majeur" sur la part de marché, le chiffre d’affaires, la satisfaction de la clientèle, les améliorations en matière de marketing et la réduction des coûts et des risques.
"L’impact transformateur de l’IA est indéniable : elle envahit les secteurs d’activité et devient omniprésente dans toutes les facettes des opérations commerciales. Cela nécessite une nouvelle ère technologique, étayée par une pile composable et une ingénierie de plateforme pour mettre à l’échelle ces innovations de manière efficace", ajoute Kevin Cochrane.
Pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA, 88 % des entreprises interrogées ont l’intention d’augmenter leurs dépenses en IA en 2025, 49 % d’entre elles prévoyant des augmentations modérées à importantes. Les conclusions relatives aux infrastructures clés, aux partenaires et aux stratégies de mise en œuvre sont les suivantes :
Pour les applications cloud-native, deux tiers des organisations construisent leurs modèles sur mesure ou utilisent des modèles open-source pour fournir des fonctionnalités.
En 2025, la pile d’infrastructure d’IA sera de type cloud hybride, 35 % de l’inférence se faisant sur site et 38 % dans le cloud/multi-cloud.
En raison de la pénurie de compétences, 47 % des entreprises font appel à un partenaire pour les aider dans la stratégie et la mise en œuvre, ainsi que dans le déploiement de l’IA à grande échelle. Seules 15 % d’entre elles s’appuient sur des hyperscalers tels qu’AWS, GCP ou Azure.
L’ouverture, la sécurité et la conformité sont les principales caractéristiques des plateformes cloud pour l’extension de l’IA à l’ensemble de l’organisation, aux zones géographiques et à la périphérie.
"Pendant des années, les hyperscalers ont dominé le marché de l’infrastructure, en s’appuyant sur leur échelle, leurs ressources et leur expertise technologique, mais tout cela est sur le point de changer", poursuit Kevin Cochrane. "Au cours de la prochaine décennie, tout sera reconstruit avec l’IA au cœur, les organisations intégrant les principes du cloud engineering dans leurs opérations. En conséquence, nous assisterons à la montée en puissance des spécialistes et des indépendants de l’IA, qui permettront aux organisations d’accomplir un travail de transformation et d’acquérir un avantage concurrentiel."
La course à l’IA s’accélère, mais elle ne se fera pas sans heurts. Les limitations budgétaires, la création ou l’obtention d’algorithmes d’IA, le manque de personnel qualifié et la qualité des données figurent parmi les principaux obstacles que les organisations disent devoir résoudre pour passer à la phase suivante.
Pour ceux qui ont atteint un niveau de maturité transformationnel, la gouvernance (30 %) devient un problème beaucoup plus important, tandis que la culture d’entreprise est le problème le plus important pour ceux qui en sont encore au stade de l’accélération.
