En détaillant l’accélération du marché de l’intelligence artificielle dans une étude, le cabinet de conseil Sopra Steria Next met également en garde : alors qu’un algorithme sur sept seulement atteint la phase de production, il faut débloquer les capacités d’industrialisation.
La trajectoire exponentielle du marché de l’IA ne devrait pas s’arrêter. Selon l’étude présentée par Sopra Steria Next, cabinet de conseil en management de l’ESN française, après avoir quadruplé depuis 2019, le marché devrait passer de 540 à 1270 milliards d’euros d’ici 2028. Bien que l’IA au sens large s’insinue dans l’ensemble des secteurs, Fabrice Asvazadourian, directeur général de Sopra Steria Next, observe une mutation des investissements, de la mobilité ou de la finance, vers l’IA générative spécifiquement. “Cette technologie de rupture concentre la moitié (51 %) des investissements dans l’IA sur le premier semestre 2024”, précise-t-il.
Mais pour le cabinet de conseil, l’analyse du marché de l’IA, qui a gonflé trois fois plus vite que le marché de l’IT depuis 2019, doit se faire en distinguant quatre archétypes : IA pour les humains, IA pour les machines, IA pour les processus et IA pour les logiciels. « Cette approche donne aux dirigeants une boussole stratégique dans l’univers multiple de l’IA”, indique Fabrice Asvazadourian. “Cette structuration du marché permet de s’assurer qu’ils n’ont pas d’angle mort dans leur exploration des différentes potentialités de l’IA. »
– AI for Software
L’IA appliquée au développement informatique comprend l’ensemble des outils d’automatisation du processus de développement et d’assistance à la génération de code. Ce marché, permettant entre 10 et 40 % de diminution du nombre de bugs, selon l’étude, devrait tripler d’ici 2028. “Aujourd’hui, on ne peut plus faire de développement logiciel sans IA générative”, assure Yves Nicolas, directeur du programme IA au sein du Groupe Sopra Steria. “C’est essentiel pour avoir une première étape et ensuite affiner le codage.”
– AI for Human
L’IA au service des humains englobe à la fois les générations successives d’outils d’aide à la décision et les différents types d’assistants virtuels (Copilot, HuggingFace, ChatGPT…). “On devrait distinguer trois cas d’usage que sont le service client, la gestion des connaissances et la création augmentée”, indique Yves Nicolas. Présent dans les secteurs de la finance, de la santé et des médias, ce marché va connaître la plus importante croissance, passant de 130 à 380 milliards d’euros d’ici quatre ans.
– AI for Machine
L’IA industrielle va impacter les usines, permettant une plus grande intelligence des machines et de la supply chain au global. La technologie phare de l’IA industrielle devrait être les jumeaux numériques et leur mise en réseau dans le métavers industriel. L’IA industrielle devrait croître de 13 % par an pour atteindre 330 milliards de dollars en 2028.
– AI for Process
L’automatisation intelligente des processus se focalise sur les activités de gestion, permettant une nouvelle vague d’automatisation de ces processus, principalement dans les fonctions supports. Cet archétype de l’IA pourrait culminer à 390 milliards de dollars en 2028, grâce à une croissance de 18 % par an sur la période.
“La malédiction des POC”
Les “Proof of Concept”, qui servent à démontrer la viabilité d’une solution, fourmillent dans les entreprises à l’arrivée de nouvelles technologies. Mais selon le directeur général de Sopra Steria Next, beaucoup tombent aux oubliettes car ils n’assument pas le passage à l’échelle. “Aujourd’hui, seulement un algorithme sur sept atteint une phase de production”, assure Fabrice Asvazadourian. Selon lui, la responsabilité réside souvent dans la qualité des données nécessaires pour entraîner le modèle, parfois trop éloignée de la réalité du terrain, en raison d’un manque de gouvernance chez les clients, ce qui impacte nettement les résultats du modèle.
Pour industrialiser correctement l’IA au sein de leur organisation, Sopra Steria Next recommande aux entreprises de relever simultanément quatre défis :
- Concentrer 80 % de leurs efforts sur les cas d’usage déjà à maturité dans leur industrie, en évitant les angles morts et en exploitant la complémentarité entre l’IA prédictive et l’IA générative.
- Moderniser les plateformes technologiques Data/IA pour gérer en masse des données non structurées, voire synthétiques, et s’équiper des solutions IA pertinentes.
- Intégrer de nouveaux algorithmes d’IA dans les processus industriels de l’IT sans dégrader leurs performances, en garantissant leur traçabilité et évolutivité dans le temps.
- Sécuriser le recrutement et la montée en compétence des talents tech en IA, et créer les conditions de prise en main en confiance de ces nouveaux outils par l’ensemble des collaborateurs et collaboratrices.
Enfin, un zoom est à faire sur l’importance des talents pour porter les différentes solutions à l’échelle industrielle. “Il faut acculturer les employés et en faire passer certains au statut d’ambassadeurs pour améliorer les liens entre les métiers”, indique Fabrice Asvazadourian, précisant la nécessité de former deux ambassadeurs par département au sein des entreprises. “La victoire, c’est l’adoption”, conclut-il devant les journalistes et experts de l’IA présents au siège parisien de Sopra Steria.