Comment les entreprises maintiennent un équilibre entre l'innovation en matière d'IA et la protection face aux risques

Les dépenses mondiales pour l'IA générative (GenAI) devraient atteindre 644 milliards USD en 2025, ce qui représente une augmentation spectaculaire de 76 % par rapport à 2024. Le message est clair : Les entreprises estiment que si elles tardent à adopter l'IA, leur existence sera menacée. Cependant, malgré sa généralisation, l'IA présente encore des défis pour les dirigeants d'entreprise, comme les risques de sécurité ou les problèmes opérationnels. 

Il y a toujours eu une incertitude quant à savoir si les risques et les inconvénients potentiels de l'IA valaient les avantages prétendus. L'innovation promet d'améliorer l'expérience client et l'efficacité, mais l'intégration indissociable de l'IA aux opérations existantes pourrait entraîner des risques importants.

Les responsables techniques doivent maintenir un équilibre délicat : Comment les entreprises peuvent-elles poursuivre l'innovation en matière d'IA à grande échelle sans s'exposer à des niveaux de risque inacceptables ?

Une nouvelle étude commanditée par Akamai et menée par Forrester fournit des réponses sur la façon dont les entreprises atteignent cet équilibre aujourd'hui. Interrogeant 400 décideurs seniors en matière de stratégie cloud d'entreprise et d'IA, l'étude révèle comment les entreprises évoluent suffisamment vite pour exploiter la valeur de l'IA, tout en mettant en place les garde-fous nécessaires pour protéger leurs activités.

L'étude de Forrester montre clairement que les dirigeants d'entreprise intègrent l'IA directement dans les objectifs stratégiques clés, ce qui en fait le pilier de leur stratégie commerciale. Malgré cela, ils veillent à privilégier les applications à faible risque et à rendement élevé. 

Les personnes interrogées ont identifié trois principaux objectifs favorisant l'investissement dans l'IA :

1. Amélioration de l'expérience client (76 %)
2. Amélioration de l'efficacité opérationnelle (76 %)
3. Renforcement de la fidélisation des clients (71 %)

D'autres études ont régulièrement montré que l'amélioration de l'expérience client est directement corrélée à l'augmentation du chiffre d'affaires, à la réduction de l'attrition et au renforcement de l'avantage concurrentiel.

Selon McKinsey & Company, par exemple, « 80 % de la valeur créée par les entreprises à forte croissance les plus performantes au monde provient de leur cœur de métier, principalement en générant de nouveaux revenus auprès de leurs clients existants. »

Ainsi, au lieu d'utiliser l'IA parce qu'elle est nécessaire pour rester compétitive, les dirigeants d'entreprise font attention à associer la nouvelle technologie à des résultats mesurables qui affectent le chiffre d'affaires et la croissance. Cela explique pourquoi les cas d'utilisation de l'IA les plus prioritaires sont ceux qui sont les plus proches des clients. 

Plus de la moitié des entreprises utilisent des applications d'IA pour la personnalisation (53 %), l'automatisation des processus de résolution client (53 %) et la réponse aux questions des clients (52 %). Ces applications offrent un risque relativement faible par rapport à des cas d'utilisation plus expérimentaux, mais offrent un retour sur investissement rapide et tangible.

En se concentrant sur les améliorations immédiates de l'expérience client, les entreprises peuvent générer des rendements qui financent de nouvelles explorations, tout en préparant les équipes et les infrastructures à des initiatives plus ambitieuses.

La cybersécurité était une préoccupation pour 63 % des personnes interrogées. Les systèmes d'IA introduisent de nouvelles surfaces d'attaque et élargissent celles qui existent, au profit des acteurs malveillants. Dans la pratique, on observe déjà des menaces telles que l'empoisonnement du modèle, l'injection rapide et l'exfiltration des données. Lorsque les applications orientées client s'appuient sur l'IA pour la prise de décision, même les petites vulnérabilités peuvent entraîner des violations majeures.

À mesure que les gouvernements promulguent de nouvelles réglementations pour l'IA, telles que le Règlement européen sur l'IA, les cadres américains et les directives spécifiques au secteur, les entreprises rencontrent des obstacles liés à la non-conformité lorsqu'elles étendent l'usage de l'IA. Contrairement aux logiciels traditionnels, l'IA introduit des défis spécifiques tels que l'explicabilité, l'auditabilité et la réduction des biais. Ne pas respecter les réglementations peut entraîner des sanctions, une exposition juridique et l'interruption des déploiements.

Les défaillances de l'IA ont tendance à être rendues publiques. Un moteur de recommandation biaisé ou un chatbot sujet aux hallucinations peuvent rapidement faire la une des journaux. La confidentialité des données des clients peut être compromise. Pour les cas d'utilisation en contact direct avec les clients, une erreur dépasse le simple problème technique : elle peut nuire à la marque. Restaurer la confiance dans les entreprises peut s'avérer coûteux.

Une IA mal mise en œuvre peut entraîner une perte de clients, d'opportunités et d'investissement. Par exemple, si un chatbot IA de commerce de détail donne des conseils financiers trompeurs, l'entreprise peut être confrontée non seulement à des amendes réglementaires et à des poursuites judiciaires, mais aussi au rejet de la part des utilisateurs, ce qui compromettrait les gains de rétention que les systèmes IA étaient censés apporter en premier lieu.

Les conséquences de ces risques ont la capacité de provoquer des perturbations commerciales critiques pour une entreprise, c'est pourquoi les dirigeants doivent faire attention à l'adoption de l'IA et doivent soigneusement équilibrer les risques et les avantages de l'innovation.

Au lieu de se lancer dans des projets d'IA générative ambitieux, de nombreuses entreprises commencent à petite échelle. En déployant l'IA dans des cas d'utilisation contrôlés (comme l'automatisation du service client), elles gagnent de l'expérience sans compromettre leurs opérations critiques. Ce modèle itératif leur permet de tester, d'apprendre et d'évoluer de manière responsable.

La création et la maintenance d'une infrastructure d'IA sont complexes et les entreprises s'appuient de plus en plus sur des services gérés pour la formation et l'inférence de modèles. Cela réduit la charge opérationnelle et rend l'expertise spécialisée plus accessible. 

En externalisant les tâches à risque élevé, les entreprises réduisent également l'exposition tout en accélérant le déploiement. L'essentiel est de choisir des services d'entreprises ayant des normes de sécurité et d'atténuation des risques comparables à celles de votre propre entreprise.

Les données de l'enquête montrent également que les entreprises expérimentent les technologies d'IA natives dans le cloud et open source. Les architectures natives du cloud offrent une évolutivité et une résilience, tandis que la technologie open source offre une flexibilité et une rapidité, deux éléments nécessaires à l'adoption de l'IA et aux mises à jour technologiques. L'avantage est l'agilité sans dépendance à long terme vis-à-vis d'un seul fournisseur.

Compte tenu de la complexité de l'adoption de l'IA, de nombreuses entreprises privilégient les fournisseurs dotés d'une expertise éprouvée en matière d'IA. Ces partenaires accompagnent les entreprises non seulement concernant les aspects technologiques, mais aussi pour les enjeux de conformité, de sécurité et d'évolutivité. Un solide écosystème de fournisseurs prend en charge les stratégies d'atténuation des risques de l'IA.

Plus important encore, les entreprises reconnaissent que la gouvernance de l'IA ne peut pas reposer uniquement sur les équipes informatiques. Les grandes entreprises créent dès le départ des cadres de gouvernance interfonctionnels impliquant des équipes de conformité, juridiques et de sécurité. Cette approche globale garantit que l'innovation en matière d'IA s'aligne sur les exigences réglementaires et les normes éthiques en matière d'IA.

Les données ont montré avant tout que les entreprises parviennent à un équilibre grâce à une structuration solide : elles construisent une ossature qui permet à l'innovation et à la gestion des risques de progresser en parallèle.

Outre la structure opérationnelle, l'adoption équilibrée de l'IA nécessite une infrastructure solide. En fait, selon l'étude Forrester, 55 % des entreprises citent les lacunes en matière de technologie et de plateforme comme le principal obstacle à l'adoption de l'IA. 

Les plateformes cloud traditionnelles n'ont pas été conçues pour répondre aux exigences uniques des charges de travail d'IA sensibles aux performances, telles que l'inférence à grande échelle. La latence, l'inefficacité des coûts et les contrôles de localisation des données inadéquats créent tous des risques, qu'il s'agisse d'une expérience client dégradée ou d'une exposition accrue aux audits de conformité.

Les entreprises repensent leurs stratégies d'infrastructure en explorant des solutions conçues spécifiquement pour les performances de l'IA. Pour ce faire, elles utilisent des plateformes optimisées pour les charges de travail distribuées, l'inférence à faible latence et la sécurité intégrée dès la conception. 

En d'autres termes, l'infrastructure n'est pas seulement la base de la technologie d'IA, elle fait partie intégrante de l'équation des risques. Le choix d'une base incorrecte peut amplifier les vulnérabilités. En choisissant la bonne stratégie, l'IA peut devenir un avantage concurrentiel durable, plutôt qu'un risque potentiel.

Le parcours de l'IA d'entreprise évolue rapidement. L'adoption précoce s'est axée sur des cas d'utilisation étroits, puis la vague de l'IA générative s'est étendue à la création de contenu, à l'analyse et à l'automatisation. 

Passons maintenant à la phase suivante : l'IA agentique. L'IA agentique crée des systèmes autonomes qui agissent pour le compte des humains et prennent des décisions en fonction du contexte existant. Cette évolution promet de nouveaux gains, mais aussi, bien sûr, des risques sans précédent.

Chaque phase de l'IA augmente à la fois le potentiel de réussite et les risques d'échec. Les entreprises qui réussiront seront celles qui développent actuellement une maîtrise organisationnelle de l'IA grâce à une adoption itérative, en investissant dans une infrastructure résiliente et optimisée pour les performances, tout en intégrant la gouvernance et la conformité dès le départ.

C'est le moment, pour les décideurs techniques de réévaluer les solutions d'IA et les stratégies cloud, en particulier leurs choix d'infrastructure, pour s'assurer qu'ils peuvent évoluer de manière responsable et en gardant à l'esprit les considérations éthiques.

Pour en savoir plus sur la façon dont 400 décideurs seniors abordent le développement et l'adoption de l'IA, téléchargez le rapport complet de Forrester, State of Enterprise AI: Gaining Experience and Managing Risks (État des lieux de l'IA d'entreprise : acquérir de l'expérience et gérer les risques.