IA Générative: 40 Mrds $ brulés, 95% des entreprises sans retour

Les entreprises américaines ont investi entre 35 et 40 milliards de dollars dans des initiatives d’Intelligence Artificielle Générative. Pourtant, un rapport récent de l’initiative NANDA (Networked Agents and Decentralized AI) du MIT révèle une dure réalité : 95 % des entreprises n’ont pratiquement obtenu aucun retour sur ces investissements substantiels. Seuls 5 % des organisations ont réussi à intégrer des outils d’IA à grande échelle dans leurs opérations, ce qui a conduit les auteurs de l’étude à parler de « fossé GenAI ».

Cette évaluation alarmante est basée sur une analyse complète, tirée de 52 entretiens structurés avec des dirigeants d’entreprise, de l’examen de plus de 300 initiatives et annonces publiques en matière d’IA, et d’une enquête auprès de 153 professionnels du secteur. Le rapport, rédigé par Aditya Challapally, Chris Pease, Ramesh Raskar et Pradyumna Chari, attribue cet écart significatif non pas à un manque d’infrastructure, de formation ou de talent, mais plutôt à une limitation fondamentale des systèmes d’IA actuels : leur incapacité à retenir les données, à s’adapter et à apprendre efficacement au fil du temps.

Le « fossé GenAI » est le plus prononcé en termes de taux de déploiement. Les outils d’IA d’entreprise personnalisés, spécifiquement conçus pour un usage interne, peinent à dépasser les phases pilotes, seuls cinq pour cent atteignant la production complète. Bien que les chatbots destinés aux consommateurs puissent initialement réussir grâce à leur facilité d’essai et leur flexibilité, leur manque de mémoire et de personnalisation les rend souvent inefficaces dans les flux de travail critiques des entreprises. Comme l’a dit candidement un directeur de l’information anonyme lors d’un entretien avec les auteurs : « Nous avons vu des dizaines de démos cette année. Peut-être une ou deux sont réellement utiles. Les autres sont des coquilles vides ou des projets scientifiques. » Ce sentiment fait écho à d’autres recherches récentes indiquant un déclin de la confiance des dirigeants d’entreprise concernant leurs initiatives en matière d’IA.

Malgré la sous-performance généralisée, le rapport NANDA reconnaît qu’une petite fraction d’entreprises a trouvé l’IA Générative bénéfique, en particulier dans les secteurs de la technologie et des médias et télécommunications, où la technologie a eu un impact tangible. Cependant, pour la majorité des industries – y compris les services professionnels, la santé et la pharmacie, la consommation et la vente au détail, les services financiers, les industries avancées et l’énergie et les matériaux – l’IA Générative s’est jusqu’à présent avérée insignifiante. Un directeur des opérations anonyme d’une entreprise manufacturière de taille moyenne a résumé cette déconnexion en déclarant : « Le battage médiatique sur LinkedIn dit que tout a changé, mais dans nos opérations, rien de fondamental n’a bougé. Nous traitons certains contrats plus rapidement, mais c’est tout ce qui a changé. »

Le paysage de l’emploi en évolution est un domaine où l’influence de l’IA Générative devient plus évidente, en particulier dans les secteurs de la technologie et des médias. Le rapport note que plus de 80 % des dirigeants de ces industries anticipent une réduction des volumes d’embauche au cours des deux prochaines années. Ces réductions d’effectifs se produisent en grande partie dans les activités commerciales non essentielles qui sont fréquemment externalisées, telles que le support client, le traitement administratif et les tâches de développement standardisées. Ces rôles étaient déjà vulnérables en raison de leur nature externalisée et de la standardisation des processus, même avant la mise en œuvre de l’IA, le rapport suggérant qu’entre cinq et 20 % des rôles de support et de traitement administratif dans les secteurs concernés ont déjà été impactés. Cette tendance s’aligne sur des observations industrielles plus larges, où des entreprises comme Oracle et IBM auraient eu du mal à équilibrer les dépenses d’investissement en IA ou auraient été accusées d’utiliser l’IA comme prétexte pour délocaliser des emplois.

Une conclusion essentielle du rapport est la mauvaise allocation des budgets d’IA, environ 50 % étant généralement consacrés au marketing et aux ventes. Les auteurs préconisent un changement stratégique, exhortant les entreprises à investir dans des activités qui génèrent des résultats commerciaux significatifs. Cela inclut les processus de front-end comme la qualification des leads et la fidélisation des clients, et les efficacités de back-end telles que l’élimination de l’externalisation des processus métier, la réduction des dépenses d’agences de publicité et la rationalisation des vérifications de risque des services financiers.

Curieusement, l’étude souligne que les outils génériques comme ChatGPT d’OpenAI surpassent souvent les solutions d’entreprise sur mesure, même lorsque ces dernières utilisent les mêmes modèles d’IA sous-jacents. La raison principale, selon le rapport, est la familiarité et l’accessibilité des utilisateurs, conséquence du « shadow IT » – les employés adoptant des outils de manière indépendante. Une avocate d’entreprise interrogée pour l’étude a parfaitement illustré cela, exprimant son insatisfaction face à un outil spécialisé d’analyse de contrats de 50 000 $. « Notre outil d’IA acheté fournissait des résumés rigides avec des options de personnalisation limitées », a-t-elle raconté. « Avec ChatGPT, je peux guider la conversation et itérer jusqu’à obtenir exactement ce dont j’ai besoin. La différence fondamentale de qualité est notable, ChatGPT produit constamment de meilleurs résultats, même si notre fournisseur prétend utiliser la même technologie sous-jacente. »

Le rapport conclut que les entreprises qui naviguent avec succès le « fossé GenAI » abordent l’acquisition d’IA non pas comme des clients de logiciels en tant que service standard, mais plutôt comme des clients d’externalisation de processus métier. Elles exigent une personnalisation poussée, favorisent l’adoption par les équipes de première ligne et tiennent les fournisseurs responsables des métriques commerciales mesurables. En fin de compte, traverser ce fossé nécessite un véritable partenariat, pas seulement un achat.