Dans le contexte des dépenses mondiales pour l'intelligence artificielle (IA) qui devraient atteindre 644 milliards de dollars en 2025, représentant une augmentation de 76,4 % par rapport à 2024 selon Gartner, il est clair que les entreprises considèrent l'IA comme essentielle. Mais quelles applications les entreprises envisagent-elles lorsqu'elles investissent dans l'IA ?
Nous nous sommes associés à Forrester pour le découvrir. Nous avons mené une étude en double aveugle auprès de 400 décideurs seniors responsables de l'IA et de la stratégie cloud d'entreprise. Parmi les participants interrogés figuraient des directeurs, des vice-présidents et des cadres supérieurs des secteurs de la technologie, des services financiers, des médias, du commerce de détail, de la fabrication et de la santé.
L'objectif de cette étude était de découvrir comment les entreprises abordent les flux de travail et outils d'IA à court terme et à long terme, en particulier dans les applications orientées client pour lesquelles les attentes sont les plus élevées. L'état des lieux de l'IA d'entreprise : acquérir de l'expérience et gérer les risques (un rapport condensé de Forrester pour comprendre les opportunités) a révélé que l'IA est désormais un impératif stratégique dans tous les secteurs et toutes les régions.
Pour comprendre pourquoi ces résultats sont importants, examinons les moteurs de l'investissement, la manière dont l'adoption de l'IA se manifeste et ce que les organisations et les équipes de développement peuvent faire pour garder une longueur d'avance.
L'IA redéfinit la concurrence
Les données de Forrester montrent que 76 % des entreprises utilisent des solutions et des applications d'IA pour améliorer l'expérience client, 71 % pour renforcer la rétention et 76 % pour améliorer l'efficacité opérationnelle. Il s'agit des principaux moteurs de la croissance du chiffre d'affaires et de l'avantage concurrentiel.
Les entreprises qui déploient l'IA avec succès sont mieux positionnées pour :
- Se démarquer grâce à leur expérience client
- Conquérir et protéger des parts de marché
- Accélérer les cycles d'innovation
- Exploiter l'effet de levier opérationnel
- Se prémunir contre les perturbations futures
Se démarquer grâce à leur expérience client
Les services ou les recommandations personnalisés, les services automatisés plus rapides et la résolution intelligente du service client améliorent directement l'expérience client, et ce bénéfice est le principal facteur d'investissement dans l'IA selon Forrester. Sur les marchés fortement concurrentiels, la qualité des interactions avec les clients est le facteur déterminant de la fidélité et de la rétention.
Conquérir et protéger des parts de marché
En intégrant l'IA générative et d'autres capacités d'IA dans le parcours client, les entreprises créent des expériences plus engageantes, difficiles à reproduire par les concurrents. Cela augmente non seulement la rétention nette, mais également les contraintes d'un changement pour les clients.
Accélérer les cycles d'innovation
Les entreprises qui utilisent l'IA peuvent commercialiser plus rapidement de nouveaux produits et services, en particulier lorsqu'elles intègrent des fonctionnalités avancées telles que la création de contenu procédural, la recherche visuelle et l'analyse prédictive. Dans les secteurs où la rapidité de mise sur le marché est corrélée aux gains de parts de marché, cela constitue un avantage décisif.
Exploiter l'effet de levier opérationnel
L'efficacité portée par l'IA, que ce soit dans l'automatisation des processus ou l'augmentation des compétences du personnel, se traduit par une réduction des coûts, une évolutivité plus rapide et la possibilité d'orienter les efforts vers des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Se prémunir contre les perturbations futures
Comme le souligne Forrester, les entreprises mesurent le succès de l'IA non seulement par l'efficacité, mais également par son impact sur le chiffre d'affaires à long terme et la valeur vie client. Les entreprises qui hésitent à intégrer l'IA risquent d'être dépassées par des concurrents qui l'ont déjà intégrée en tant que capacité fondamentale.
Du point de vue des développeurs, cette transition signifie que l'IA fait désormais partie du parcours stratégique menant aux résultats commerciaux. Le code qui alimente l'IA influence directement des indicateurs comme la valeur vie client et la rétention nette. Cela rend la fiabilité, l'évolutivité et l'éthique plus cruciales que jamais dans la conception de l'IA.
Des cas d'utilisation éprouvés et la prochaine vague d'innovation
Forrester souligne que les cas d'utilisation de l'IA les plus largement adoptés sont ceux qui ont un impact direct sur les points de contact avec les clients : personnalisation (53 %), automatisation de la résolution du service client (53 %) et réponse aux questions des clients (52 %). Ces cas d'utilisation dominent parce qu'ils fournissent des résultats mesurables à court terme.
Un moteur de recommandations qui augmente les conversions ou un chatbot qui réduit l'attrition sont beaucoup plus faciles à justifier pour la direction que des initiatives d'IA abstraites avec un retour sur investissement incertain. Pour les entreprises et leurs équipes de développement, cette priorité se traduit par une demande continue de systèmes capables d'évoluer, de traiter des données en temps réel et de minimiser la latence dans les interactions avec les clients.
Les choix technologiques définiront les gagnants et les perdants dans la course à l'IA
En s'engageant dans cette aventure, les entreprises souhaitent dompter la puissante vague de l'IA sans se laisser submerger. Beaucoup se sont heurtés aux échecs et pièges de l'IA : seule une approche réfléchie et stratégique permet de tirer son épingle du jeu.
Souvent, commencer par des cas d'usage éprouvés, comme un chatbot IA, permet d'obtenir des résultats rapides, de renforcer la confiance dans la stratégie d'IA et de développer une culture de l'IA.
En retour, cette confiance ouvre la voie à des déploiements de l'IA plus complexes ou plus spécialisés, mieux adaptés aux besoins de l'entreprise. Ils auront tendance à varier en fonction du secteur. Par exemple :
Les secteurs du commerce de détail et des voyages se concentrent sur la personnalisation et la recherche visuelle pour améliorer l'expérience client.
Les services financiers accordent une plus grande importance à l'automatisation et à la détection des fraudes.
Le secteur de la santé et des sciences de la vie adopte l'IA avec plus de prudence, en équilibrant l'innovation avec la conformité et la protection contre les risques.
En parallèle de ces cas d'utilisation éprouvés, l'expérimentation est en hausse. Près de la moitié des entreprises (46 %) expérimentent la création de contenu procédural, 40 % testent la recherche visuelle et 37 % explorent la reconnaissance faciale.
Ces expérimentations sont importantes, car les projets secondaires d'aujourd'hui peuvent devenir les standards concurrentiels de demain. Pensez à la façon dont l'enregistrement mobile dans le secteur de l'hôtellerie est passé du statut de nouveauté à celui de nécessité. Les entreprises qui encouragent leurs équipes de développement à tester les technologies émergentes sont mieux préparées à l'essor des outils et solutions basés sur l'IA.
Risques, sécurité et réputation : les coûts cachés de l'IA
L'étude met également en évidence certaines réalités préoccupantes. Au total, 63 % des répondants citent les préoccupations de sécurité comme un obstacle majeur, 55 % s'inquiètent de la conformité et près de la moitié (45 %) craignent des atteintes à la réputation si l'IA ne répond pas aux attentes.
D'un point de vue technique, ces chiffres soulignent la nécessité de cadres de gouvernance pour :
- sécuriser les flux de données et éviter les fuites
- surveiller les modèles pour détecter les dérives ou les biais
- mettre en place des protocoles de test proches des conditions de production
Mais la réduction de ces risques dépasse les seules mesures de protection techniques.
Les entreprises doivent adopter une approche globale de la gestion des risques pour obtenir de nombreux avantages. La sécurité nécessite non seulement une infrastructure renforcée, mais aussi des politiques claires de gestion des données et des audits réguliers pour détecter les vulnérabilités avant les attaquants. La conformité exige une collaboration entre les équipes de développement, les équipes juridiques et les experts en réglementation pour garantir que les modèles respectent les normes sectorielles et régionales en constante évolution. Et le risque d'atteinte à la réputation exige une transparence et une responsabilité.
Les entreprises capables d'expliquer comment leurs systèmes d'IA prennent des décisions et pouvant démontrer leur équité sont beaucoup moins susceptibles de subir des réactions négatives en cas de problème. En d'autres termes, les entreprises ne se contentent pas d'écrire le code de leurs modèles : elles déploient des systèmes critiques pour leur activité qui reflètent leur intégrité.
Pour atténuer les risques, il faut combiner la rigueur technique et la responsabilité organisationnelle, de sorte que la recherche de l'innovation ne se fasse pas au détriment de la sécurité, de la conformité ou de la confiance.
Surmonter les obstacles à l'intégration
Les entreprises se protègent contre les risques en misant sur plusieurs approches technologiques. Forrester indique une forte adoption des technologies cloud natives (81 %), de l'IA open source (72 %) et des services d'IA gérés (77 %). Pourtant, 55 % des entreprises considèrent encore les lacunes technologiques et les problèmes de plateforme comme leur principal défi.
Cette dualité reflète une réalité que les développeurs connaissent bien : les outils existent, mais l'intégration est difficile. Les API propriétaires, les écosystèmes fragmentés et les exigences de conformité inégales ralentissent les progrès. Les entreprises qui créent des architectures hybrides et flexibles, combinant l'innovation open source, des services gérés pour l'évolutivité et des déploiements en périphérie pour des expériences à faible latence, surmontent plus souvent cet obstacle.
Les entreprises qui cherchent à déployer l'IA à l'échelle mondiale à court terme ont besoin de plus qu'une infrastructure cloud : elles ont besoin de partenaires capables d'opérer dans différentes zones réglementaires, de respecter la résidence locale des données et d'assurer des performances constantes.
Les fournisseurs spécialisés en IA arrivent en tête dans les données de Forrester en tant que partenaires privilégiés. Cela correspond à ce que j'observe sur le terrain : les entreprises recherchent des prestataires alliant portée mondiale et expertise technique approfondie.
Cinq étapes que les entreprises peuvent suivre aujourd'hui
L'étude de Forrester met en évidence un point essentiel : l'utilisation de l'IA va durer, et le succès dépend de la manière dont les organisations gèrent à la fois ses opportunités et ses risques. D'après les résultats de l'enquête, voici cinq mesures pratiques à mettre en œuvre dès maintenant :
- Ancrer l'IA dans la valeur client. Chaque mise en œuvre doit être directement liée à des améliorations mesurables de l'expérience client, de la fidélisation ou du chiffre d'affaires.
- Trouver le juste équilibre entre rapidité et gouvernance. Avancez vite, mais intégrez la conformité, les tests et la surveillance dès le début du cycle de développement.
- Investissez dans une architecture flexible. Évitez la dépendance technologique en combinant de manière stratégique des services d'IA gérés, natifs dans le cloud et open source.
- Choisissez judicieusement vos partenaires. Recherchez des fournisseurs qui offrent une portée mondiale, une expertise locale en conformité et une fiabilité éprouvée.
Considérez l'expérimentation comme de la R&D. Ne cloisonnez pas vos projets pilotes. Intégrez les enseignements dans des feuilles de route de l'IA à long terme.
Définir la prochaine ère de l'IA
L'étude de Forrester confirme ce que beaucoup d'entre nous ont déjà observé : L'IA est devenue un élément central de la stratégie d'entreprise. Mais les chiffres mettent également en évidence la tension entre promesse et risque.
Les développeurs, les architectes et les chefs d'entreprise doivent comprendre que le développement de l'IA aujourd'hui implique non seulement de façonner des applications, mais aussi les expériences clients et la réputation des marques de demain. Les entreprises qui ancrent l'IA dans la création de valeur pour les clients, qui adoptent des stratégies technologiques flexibles et qui s'associent pour évoluer, pourront suivre le rythme à l'ère de l'IA et contribueront à en définir les contours.
En savoir plus
Si vous souhaitez en savoir plus sur l'état des lieux de l'IA d'entreprise, lisez le rapport complet.
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