Futures

Défis et Priorités du Déploiement d’Applications d’Intelligence Artificielle en Entreprise, (from page 20230303.)

External link

Keywords

Themes

Other

Summary

Le déploiement d’applications d’intelligence artificielle (IA) et l’utilisation de modèles de langage à grande échelle (LLM) nécessitent une infrastructure numérique robuste et des compétences spécialisées. Une étude d’Informatica révèle que, bien que l’adoption de l’IA générative soit en cours, des défis majeurs persistent, notamment la qualité des données et la fragmentation des sources de données. En France, 43 % des responsables de données identifient la qualité des données comme un obstacle clé. Malgré cela, 73 % envisagent d’utiliser l’IA pour automatiser et améliorer le retour sur investissement. La résistance interne et le manque de soutien des dirigeants sont également cités comme des freins à l’implémentation efficace des stratégies de données. Ainsi, les priorités évoluent vers une meilleure préparation des données pour l’IA et une culture axée sur les données.

Signals

name description change 10-year driving-force relevancy
Adoption variée de l’IA générative Les taux d’implémentation de l’IA générative varient considérablement selon les pays. Passage d’une adoption limitée à une adoption plus généralisée de l’IA générative dans divers pays. Une adoption mondiale accrue et harmonisée de l’IA générative dans les entreprises, avec des standards communs. La nécessité d’améliorer la productivité et le retour sur investissement pousse à une adoption plus large. 4
Préparation des données comme priorité L’amélioration de la préparation des données est devenue un axe majeur pour les CDO. Changement de focus sur la préparation des données plutôt que sur l’utilisation des données dans les décisions. Une culture d’entreprise axée sur la donnée, facilitant l’implémentation de l’IA dans les processus décisionnels. Les défis liés à la qualité des données et la nécessité d’une efficacité accrue dans l’usage de l’IA. 5
Augmentation des sources de données Une augmentation prévue du nombre de sources de données à gérer par les entreprises. Passage d’une gestion relativement simple des données à une gestion complexe et multi-sources. Des systèmes avancés de gestion des données intégrant l’IA pour automatiser la consolidation et l’analyse des données. La numérisation croissante et la diversité des données générées dans les entreprises. 4
Résistance interne aux changements Une résistance significative au changement au sein des organisations affecte l’implémentation de l’IA. Des obstacles internes empêchant une transition fluide vers l’intégration de l’IA dans les opérations. Une culture organisationnelle transformée, favorisant l’innovation et l’adoption des technologies avancées. Un besoin croissant d’alignement entre les unités opérationnelles pour réussir l’intégration de l’IA. 4
Importance de la gouvernance des données Une gouvernance des données robuste est essentielle pour l’implémentation de l’IA générative. Changement de la perception des données comme ressources chaotiques à des éléments stratégiques bien gérés. Des frameworks de gouvernance des données standardisés permettant une intégration efficace de l’IA dans les entreprises. Les préoccupations croissantes en matière de sécurité, de confidentialité et d’éthique des données. 5

Concerns

name description relevancy
Quality of Data Poor data quality is a significant barrier to effective AI implementation, affecting decision-making and operational efficiency. 5
Data Fragmentation Increasing complexity and fragmentation of data sources create challenges for managing and integrating information, impacting AI application effectiveness. 4
Internal Resistance Resistance within organizations hampers AI strategy execution, driven by lack of support and alignment among teams. 4
Ethical Concerns The need for governance related to data privacy and ethical use of AI technologies remains a paramount issue amidst rapid adoption. 5
Need for Specialized Skills The requirement for human expertise in AI and data management can create bottlenecks in deployment and innovation. 4
Scalability Challenges Infrastructure scalability may not meet evolving business needs, leading to potential inefficiencies in AI applications. 3

Behaviors

name description relevancy
High-Quality Connectivity A necessity for optimal user experience and quick responses in AI application deployment, emphasizing the need for low-latency connections. 5
Data Quality Focus An emphasis on improving data quality is crucial, with many professionals citing it as a primary barrier to AI implementation. 5
Increased Data Source Management The expectation of managing more than 1,000 data sources indicates a shift towards handling complex data environments. 4
Specialized Skills Requirement A growing need for specialists in software engineering, data science, and AI for effective development and maintenance of AI applications. 5
Cultural Shift towards Data A shift in organizational culture focusing on data reliability and coherence tailored for generative AI applications. 4
Resistance to Change Internal resistance and lack of executive support identified as major obstacles to effective data strategy execution. 4
Strategic Data Preparation Prioritizing data preparation for AI and analytics as a key indicator of data strategy effectiveness. 5
Collaborative Governance Increased collaboration among teams is vital for effective communication and coordination in AI integration. 4
Scalable Infrastructure Development The importance of scalable infrastructures that can adapt to evolving business needs in AI deployment. 4

Technologies

name description relevancy
Intelligence Artificielle (IA) Générative Utilisation d’algorithmes d’IA pour générer automatiquement des contenus, permettant une automatisation et une augmentation de la productivité. 5
Modèles de Langage à Grande Échelle (LLM) Modèles avancés de traitement du langage naturel permettant des interactions plus complexes et une meilleure compréhension contextuelle. 5
Pipeline de Données Systèmes permettant le traitement organisé et efficace des données pour l’IA et l’analytique. 4
Calcul Haute Performance Infrastructures capables de gérer des charges de travail importantes liées à l’inférence d’IA. 4
Outils de Gestion des Données Applications destinées à gérer et à analyser des volumes croissants de données provenant de multiples sources. 4

Issues

name description relevancy
Quality of Data The quality of data continues to be a major barrier to the implementation of generative AI applications, impacting decision-making and effectiveness. 5
Data Fragmentation and Complexity As organizations deal with an increasing number of data sources, managing and integrating these becomes a significant challenge. 5
Internal Resistance Resistance within organizations, including lack of leadership support and alignment, hampers the implementation of data strategies. 4
Need for Skilled Specialists There is a growing demand for specialists in software engineering, data science, and AI to develop and maintain applications. 4
Data Governance and Ethics Ensuring data governance, security, and ethical considerations is becoming increasingly important with the rise of AI applications. 5
AI Strategy and Planning Organizations must establish clear and structured strategies for AI deployment to maximize benefits and address challenges. 4
Change in Success Metrics The focus on improving data preparation for AI and analytics reflects a shift in how organizations measure success. 3
Scalability of Infrastructure The ability to scale infrastructure and applications according to evolving business needs is essential for effective AI integration. 4