Un nouveau rapport de Snowflake intitulé « Data Strategies for AI Leaders » et réalisé en partenariat avec MIT Technology Review révèle que les la majorité des entreprises interrogées n’ont pas de fondation de données assez solide pour pouvoir tirer intégralement parti de l’intelligence artificielle.
Le MIT Technology Review Insights a mené une enquête au printemps dernier interrogeant 276 répondants d’équipes de direction qui représentent une large gamme d’industries et travaillent dans des organisations du monde entier.
Malgré des ambitions élevées pour l’IA générative, les entreprises interrogées n’ont pas une stratégie de données solide qui reste essentielle pour maximiser le potentiel de l’IA. En effet, 78 % des entreprises échouent à tirer parti de l’IA générative à cause de fondations de données inadéquates.
D’après le rapport, seuls 22 % des dirigeants se disent “très prêts” à adopter l’IA, tandis que 53 % se disent “quelque peu prêts”. Une meilleure préparation s’accompagne d’une réduction des obstacles liés à la puissance de calcul évolutive, aux silos de données, aux problèmes d’intégration et à la gouvernance des données. Malgré leur confiance dans les résultats que l’IA peut apporter, les dirigeants réalisent que la clé pour débloquer rapidement et efficacement la valeur de l’IA réside dans les données.
Une autre difficulté pour les entreprises est le déploiement à grande échelle de l’IA. 95 % des répondants rapportent des obstacles lors de la mise en œuvre de l’IA. Parmi eux, 59 % citent la gouvernance, la sécurité ou la confidentialité des données comme principaux défis, suivis de la qualité et la rapidité des données (53 %) ainsi que des coûts en ressources ou en investissements (48 %). Les décisions d’investissement, y compris celles liées à l’amélioration des fondations de données, sont un défi pour toute technologie. Cependant, le coût de l’IA générative diminue, les entreprises commençant à construire des modèles de langage plus petits et moins coûteux, tout en étant tout aussi performants.
