«L’accélération de la recherche de nouvelles molécules en santé, l’automatisation du contrôle qualité avec des solutions de vision par ordinateur dans l’automobile, l’optimisation du réseau en logistique, l’anticipation des ventes et des capacités de fabrication, le service client… .»Les usages de l’intelligence artificielle (IA) sont nombreux selon Baptiste Bannier, associé en charge du conseil en opérations chez PwC France et Maghreb. Et l’IA générative remet sur le devant de la scène cette technologie, soit en permettant de nouveaux usages, soit en facilitant l’utilisation de certaines solutions grâce à une interface de communication en langage naturel.
Le cabinet de conseil et d’audit PwC France et Magrheb a mené une étude, publiée le 22 mai, auprès de plusieurs secteurs industriels dans une trentaine de pays pour évaluer le réel impact de l’IA dans l’industrie. Malgré la diffusion de ce terme dans la société, «toutes les entreprises interrogées n’utilisent pas encore de l’IA ou le font sans le savoir, tempère Baptiste Bannier. Notamment les plus petites».
Le décalage entre les bénéfices actuels et attendus
Seulement 4% des entreprises déclarent avoir déjà atteint des bénéfices financiers significatifs et un retour sur investissement (ROI) notable. Une réalité qui contraste très fortement avec les promesses liées à l’usage de l’IA... car la majorité des entreprises anticipent des bénéfices dans les années à venir grâce à l’utilisation de ces technologies : 70% s’attendent à une hausse de leur marge opérationnelle d’au moins trois points d'ici à 2030 ; plus de 40% anticipent une augmentation de cinq points ou plus.
Comment expliquer ce décalage ? Surtout que moins d’un tiers des entreprises déclarent ne pas avoir dépassé la phase de recherche ou de projet pilote et seuls 8% des répondants utilisent des solutions d’IA à l’échelle de l’entreprise et élargissent son usage.
«Le manque de recul» par rapport à l’émergence des dernières innovations dans l’IA générative est souligné par Baptiste Bannier puisque cela fait «deux à trois ans que ces outils apparaissent dans le monde de l’entreprise donc beaucoup d’entre eux sont encore en phase d’exploration». Et certains usages se feront aussi directement via l’utilisation des outils numériques du quotidien comme les suites bureautiques, les ERP ou autre CRM. Mais pour cela, encore faut-il que les éditeurs logiciels aient intégrés ces briques technologiques et que les utilisateurs s’en emparent. La difficulté à quantifier les bénéfices est aussi mise en avant : certains outils libèrent du temps aux salariés mais l’organisation du travail n’a pas encore été repensée pour prendre ce facteur en compte.
La qualité de la donnée, premier frein au déploiement
Dans les freins au déploiement, la qualité des données arrive en premier (43%) suivie de leur disponibilité (23%). «Les PoC peuvent mettre en lumière ces freins, s’empresse de préciser Baptiste Bannier. La mise en place des fondations nécessaires à la généralisation demande de l’argent puisque les entreprises doivent mettre en place une architecture IT robuste et sécuriser les données.»
Un investissement conséquent qui pourrait être rentabilisé par la suite par une multitude d’usages. Les industriels anticipent une réduction des coûts opérationnels (44%), une prise de décision améliorée (près de 44%), une amélioration des ventes ou une réduction des dépenses externes (31%), la génération de nouveaux revenus grâce à des produits ou services ou à l’augmentation des prix de leurs produits (25%). Des bénéfices potentiels qui valent le coup d'investir dans l'intelligence artificielle.
