Intelligence Artificielle : une enquête de SAS fait la part entre le buzz et la réalité dans les entreprises

Du manque de compétences aux problèmes éthiques, les défis à relever sont nombreux. Une enquête menée par SAS auprès de dirigeants de 100 entreprises européennes.

  • 55% des dirigeants s’interrogent sur l'avenir des emplois humains face à l'automatisation et à l'autonomie offertes par cette technologie.
  • Seules 20% des entreprises jugent leurs équipes de data science suffisamment préparées, et 19 % d'entre elles ne possèdent pas d’équipe de data scientists.
  • 76% des entreprises estiment ne pas disposer d'une infrastructure adaptée à l'IA, 29% ne disposent d'aucune plate-forme spécifique.

L'intelligence artificielle (IA) donne lieu à un grand battage médiatique. Néanmoins, pour la plupart des entreprises européennes interrogées dans le cadre d'une récente enquête de SAS, le leader de l'analytique, l'adoption de l'IA n'en est encore qu'à ses balbutiements, voire au stade du projet. La bonne nouvelle, c'est qu'il en est question dans la majorité d'entre elles, certaines ayant même commencé à mettre en place des projets. Le potentiel de l'intelligence artificielle suscite beaucoup d'optimisme même si, de leur propre aveu, peu d'entreprises sont déjà prêtes à en tirer parti.

Le frein à l'adoption de l'IA n'est pas tant le déficit technologique – la plupart des dirigeants admettent d'ailleurs que les options disponibles sont nombreuses – que le manque de compétences en science des données pour valoriser cette technologie naissante, sans parler des obstacles organisationnels et sociétaux.          

Enjeux de société

Selon 55 % des personnes interrogées, le principal défi de l'intelligence artificielle concerne l'avenir des emplois humains face à l'automatisation et à l'autonomie offertes par cette technologie. Les destructions d'emplois, mais aussi le développement de nouvelles professions exigeant des compétences liées à l'IA, font partie des effets potentiels sur le marché du travail les plus cités.

Le deuxième problème avancé concerne les questions éthiques : 41 % des participants se demandent si les robots et les systèmes d'intelligence artificielle doivent œuvrer « pour le bien de l'humanité » ou au service d'une seule entreprise, et s'interrogent sur le devenir des personnes qui auront perdu leur emploi en raison de ces systèmes.

Les data scientists sont-ils prêts à relever le défi de l'intelligence artificielle ?

Les entreprises ne sont que 20 % à juger que leurs équipes de data science sont suffisamment préparées, tandis que 19 % d'entre elles ne possèdent aucune structure de ce type.

Si 28 % d'entre elles ont prévu de recruter des data scientists pour développer des compétences organisationnelles, elles sont 32 % à vouloir développer les compétences de leurs équipes d'analystes actuelles par le biais de formations, de conférences et d'ateliers.

D'autre part, la confiance est aujourd'hui un problème majeur dans la plupart des entreprises.

Près de la moitié des dirigeants (49 %) font d'ailleurs état de difficultés d'ordre culturel dues à un manque de confiance dans l'intelligence artificielle et plus généralement dans les solutions « black box ».

Préparation des plates-formes

L'étude cherchait également à évaluer la préparation des entreprises quant à l’infrastructure nécessaire à l'intelligence artificielle. Un contraste est apparu entre les dirigeants qui estiment disposer d'une infrastructure adaptée à l'IA (24 %) et ceux qui pensent avoir besoin de renouveler et d'adapter leur plate-forme actuelle (24 %), voire ne disposent d'aucune plate-forme spécifique (29 %).

Selon Oliver Schabenberger, Executive Vice President et Chief Technology Officer chez SAS, « les progrès accomplis par les algorithmes qui exécutent – avec une précision époustouflante – des tâches réalisables par l'être humain sont incroyables. » Et d’ajouter : « Le fait qu'un algorithme puisse battre le meilleur joueur de go au monde est extraordinaire. Nous pensions que le jeu de go était impossible à informatiser – par l'homme – mais une machine l'a fait pour nous. Après avoir assimilé les règles, le système a appris à jouer, et il a dominé le meilleur représentant de notre espèce. Nous pouvons utiliser ces connaissances pour créer des systèmes qui répondent aux problèmes des entreprises aussi bien, voire mieux, que les systèmes statiques dont nous nous servons aujourd'hui. Nous pouvons créer des systèmes qui assimilent des règles métiers, puis apprennent à les respecter et finissent par les améliorer. C'est précisément l'objectif de SAS. »

Pour connaître les autres conclusions de l'enquête, téléchargez le compte rendu complet 

Analytics Experience Amsterdam

Cette annonce a été réalisée dans le cadre de la conférence « Analytics  Experience» organisée par SAS à Amsterdam les 17 et 18 octobre derniers. Celle-ci a réuni des milliers de participants à la fois sur site et en ligne.

 

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