Étude SAS : l'IA n'en est qu'à ses débuts
Manque de connaissances
Le goulot d'étranglement ne réside pas dans la technologie - les solutions appropriées sont généralement déjà disponibles, selon la conviction de la majorité des participants. Pour la plupart des participants à l'étude, le manque de savoir-faire en matière de science des données, les raisons organisationnelles et le manque d'acceptation sociale constituent des obstacles bien plus importants. Pour 55 % des personnes interrogées, le plus grand défi réside dans le changement du monde du travail - c'est-à-dire la perte potentielle d'emploi due à l'IA d'une part et les nouveaux profils professionnels autour de l'IA d'autre part. Les facteurs éthiques sont cités en deuxième position. Il reste beaucoup à faire en matière de savoir-faire dans l'entreprise : Seules 20 % des entreprises interrogées ont indiqué être bien préparées à l'IA avec leurs équipes de science des données, tandis que 19 % n'ont pas encore de telles équipes. 28 pour cent des entreprises prévoient des programmes de personnel et des mesures organisationnelles correspondantes, tandis que 32 pour cent veulent s'attaquer à l'acquisition de connaissances en IA par le biais de mesures de formation continue. Toutefois, la confiance des entreprises en matière d'IA n'est pas encore très marquée. Près d'une personne interrogée sur deux (49 %) manque de confiance dans les résultats que l'IA peut fournir - cela vaut en outre de manière générale pour les technologies, qui représentent pour la plupart une "boîte noire".
Manque d'infrastructures adaptées
L'étude a également examiné si les entreprises disposaient déjà des infrastructures nécessaires. Il en ressort une division en trois groupes : ceux qui estiment que leur infrastructure et eux-mêmes sont prêts pour l'IA (24%), le groupe qui estime que des mises à jour et des changements sont nécessaires (24%) et ceux qui ne disposent pas encore d'une plate-forme adaptée à l'IA (29%). "L'IA a fait d'énormes progrès ces derniers temps. Aujourd'hui, les algorithmes sont capables d'effectuer avec une précision impressionnante des tâches qui étaient auparavant réservées à l'homme", explique Oliver Schabenberger, Executive Vice President et Chief Technology Officer de SAS. "Autrefois, c'était impensable : Un algorithme a battu le meilleur joueur de go du monde. Nous avions toujours pensé que le jeu ne pouvait pas être reproduit par ordinateur - du moins pas par des programmeurs humains. Maintenant, une machine y est parvenue. Une fois que le système a compris la règle, il a appris à jouer - mieux que ne peut le faire le meilleur joueur humain. Nous pouvons utiliser ces connaissances pour résoudre des tâches commerciales mieux que ne le font les systèmes statiques d'aujourd'hui. Nous pouvons développer des systèmes qui apprennent des règles commerciales et les améliorent ensuite de manière autonome. C'est ce à quoi nous travaillons intensivement chez SAS". Pour les Étude a été menée auprès de cadres responsables de 100 entreprises des secteurs de la banque, de l'assurance, de l'industrie de production et du commerce, ainsi que de représentants de l'administration publique dans toute l'Europe.
