Etude Infosys IA d’entreprise : plus de 50% des cas d’usage génèrent désormais un impact

L’Infosys Knowledge Institute (IKI), l’entité de recherche d’Infosys (NSE, BSE, NYSE : INFY), leader mondial des services et du conseil numériques de nouvelle génération, dévoile sa plus vaste étude sur l’efficacité de l’IA à ce jour.

Intitulé Infosys AI Business Value Radar, ce rapport repose sur une enquête menée auprès de 3 240 entreprises à travers le monde, couvrant 132 cas d’usage IA dans différents secteurs. Il met en évidence une évolution significative dans le déploiement de l’IA : de plus en plus d’organisations passent de l’expérimentation à une adoption à grande échelle, en raison de la diminution des coûts et de l’augmentation des taux de réussite.

L’étude révèle que 19 % des cas d’usage IA atteignent pleinement leurs objectifs commerciaux, tandis que 32 % les atteignent partiellement. Elle indique que les organisations qui privilégient des cas d’usage IA à forte valeur transformationnelle ont plus de chances d’atteindre leurs objectifs. À mesure que les coûts de l’IA continueront de baisser, ces cas d’usage transformationnels devraient générer des résultats commerciaux encore plus probants. De plus, des stratégies de gestion du changement bien conçues, associées à des programmes de formation solides, augmentent le taux de réussite des déploiements IA jusqu’à 18 points de pourcentage.

Ces résultats soulignent le potentiel croissant de l’IA d’entreprise pour générer de la valeur, à condition d’adopter des mesures fortes, notamment en redéfinissant les processus métiers, en renforçant la formation des employés et en optimisant l’architecture des données.

Voici les principaux résultats du rapport Infosys AI Business Value Radar :

• Les industries les plus performantes
  • Les secteurs à forte expertise intellectuelle et technique, tels que les services professionnels, les sciences de la vie, les hautes technologies, les télécommunications et l’assurance, enregistrent les meilleurs résultats avec l’IA.
  • Les services financiers sont l’unique secteur « intellectuel » dont la performance IA est légèrement inférieure à la moyenne, en raison des contraintes réglementaires et des défis liés à la modernisation des data.
  • En revanche, certains secteurs peinent à obtenir des résultats constants avec l’IA, notamment le tourisme et l’hôtellerie, l’industrie manufacturière, la grande distribution et le secteur public.
• Cas d’usage les plus courants
  • L’IT, les opérations, ainsi que la gestion des installations et des infrastructures sont les cas d’usage IA les plus répandus, adoptés par 38 % des entreprises interrogées.
  • Ils sont suivis par la cybersécurité, la résilience et le développement logiciel, qui concernent 30 % des répondants. Les cas d’usage dans ces catégories ont 10 à 15 % de chances supplémentaires de réussir.
  • Viennent ensuite les applications en marketing, service client et ventes.
  • Enfin, les applications spécifiques à chaque industrie – telles que le traitement des sinistres dans l’assurance ou les essais cliniques dans la recherche médicale – ont un fort impact sur l’amélioration des opérations métier. Ces cas d’usage nécessitent généralement une transformation en profondeur des données et de l’architecture technique.
• Gestion du changement
  • Seules 16 % des entreprises ont mis en place une gestion du changement et une formation des employés efficaces en matière d’IA.
  • Les entreprises qui ont déjà engagé des actions en faveur de l’IA peuvent doubler leurs chances de succès en investissant pleinement dans la préparation des collaborateurs.

Voici les principales recommandations mises en avant dans le rapport ; ce dernier propose cinq étapes essentielles pour devenir une entreprise AI-first et maximiser la valeur de ses déploiements IA :

1. Accélérer l’adoption de l’IA agentique pour transformer les modèles opérationnels.
2. Accélérer l’innovation en expérimentant simultanément à travers un modèle d’AI Foundry et d’AI Factory.
3. Former les employés pour améliorer le succès des cas d’usage IA (jusqu’à +18 points)
4. Adopter une approche Produit pour soutenir les modèles opérationnels IA.
5. Créer un comité de gouvernance IA afin de réduire les risques et améliorer la responsabilité.

Satish H C, EVP, Chief Delivery Officer, Infosys, déclare : "L’IA d’entreprise est prête à être mise à l’échelle. En exploitant efficacement l’architecture des données, les modèles opérationnels et la préparation des employés, les entreprises peuvent accélérer l’adoption de l’IA et obtenir des résultats mesurables. Nos recherches indiquent que l’IA agentique est essentielle à la transformation des modèles opérationnels. Nous nous attendons à une évolution significative dans l’année à venir, l’IA agentique devenant le moteur principal de la transformation d’entreprise en remodelant les processus métiers, les modèles d’exploitation et les architectures techniques."

Jeff Kavanaugh, Directeur de l’Infosys Knowledge Institute, ajoute : "Dans cette étude, la plus vaste étude sur l’IA que nous avons produite à ce jour, nous avons identifié les leviers de succès pour générer de la valeur grâce à l’IA. Les entreprises qui dépassent le stade de l’expérimentation, transforment fondamentalement leur modèle opérationnel et soutiennent activement leurs employés sont celles qui prospéreront dans l’ère de l’IA d’entreprise."

L’étude complète est disponible à ce lien.

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