Nous voulons l'IA maintenant. Mais savons-nous à quoi elle sert ? 

Une bande dessinée a circulé il y a quelques semaines et a attiré mon attention. Un petit personnage demande « Qui sommes-nous ? » et plusieurs autres répondent « Les PDG ». « Et ce que nous voulons ? ». Ils répondent : « L'IA ! ». « L'intelligence artificielle pour faire quoi ? ». Et ils répondent : « Nous ne savons pas ! ». « Mais quand voulons-nous ça ? ». Et ils répondent : « Maintenant ! »

La blague est un reflet total de la réalité, non seulement de ce que nous voyons au quotidien, mais aussi de ce qui ressort du rapport « The GenAI Divide: State of AI in Business 2025 », publié par l'initiative Networked AI Agents in Decentralized Architecture (NANDA, soit des agents d'IA en réseau dans une architecture décentralisée) du MIT, aux États-Unis.

L'étude révèle qu'à bien des égards, bien que l'IA générative promette agilité, résolution de problèmes et même rentabilité pour le monde des affaires, la plupart des initiatives n'ont pas encore atteint des niveaux importants de succès. 

Le rapport indique qu'environ 5% seulement des programmes pilotes d'IA ont réussi à accélérer de manière notable les recettes. La plupart des initiatives sont restées stagnantes, ce qui a généré peu ou pas d'impact mesurable sur les bénéfices ou les pertes. 

Dans une interview accordée à Fortune, Aditya Challapally, principale autrice du rapport et collaboratrice du projet NANDA du MIT, a expliqué quels programmes pilotes de grandes entreprises et de jeunes startups se sont démarqués avec l'IA générative ces dernières années. « Ils choisissent un problème précis, le résolvent efficacement et nouent des partenariats stratégiques avec des entreprises qui utilisent leurs outils », a-t-elle ajouté. 

Pour le paragraphe 95% des entreprises incluses dans le rapport, la simple mise en œuvre d'une solution d'IA générative n'a pas suffi. Le problème central ne résiderait pas dans la qualité des modèles et des outils, mais plutôt dans « l'écart d'apprentissage ». 

Le texte de Fortune indique que, bien que les dirigeants imputent la faute à la réglementation ou aux performances du modèle, l'enquête du MIT pointe du doigt des lacunes dans l'intégration des entreprises. 

Autrement dit, la solution d'IA existe, mais des problèmes ont été rencontrés dans la routine de travail des autres éléments de ce processus : les humains. 

Les outils d'usage plus générique, comme ChatGPT, sont excellents pour les individus grâce à leur flexibilité, mais ils ne font pas de miracle en entreprise car ils n'apprennent ni ne s'adaptent aux flux de travail, a expliqué Challapally.

J'en ai parlé précisément dans plusieurs conférences et conversations. Les outils d'IA sont un excellent soutien, mais pas une solution rapide. L'IA est excellente pour accélérer les tests, affiner les idées, vérifier les données ou même effectuer une tâche complexe, comme si elle maîtrisait un logiciel ou une application dédiée.

Comme le rapport l'indique, les entreprises qui ont bien choisi leur agent d'IA ont sélectionné une question problématique ou un point de friction et ont réussi à résoudre, ou au moins à accélérer, ce processus, ce qui a naturellement conduit à une augmentation de la productivité et de la rentabilité.

Une bonne question à se poser avant de se joindre au chœur du « Nous voulons l'IA dans tout, maintenant » est la suivante : quelles sont les outils et solutions disponibles qui peuvent aider à répondre aux besoins de l'entreprise ? 

Il est possible qu'il n'y ait pas encore de produits et d'applications prêts à répondre aux grandes questions. Toutefois, si vous parvenez à accélérer un processus ou à fournir une base plus solide pour que vos collaborateurs prennent de meilleures décisions, ce sera le meilleur soutien IA pour votre entreprise pour le moment. 

La décision finale est toujours humaine, y compris pour dire jusqu'où l'intelligence artificielle aidera. Et comme toute technologie, nous sommes dans une phase d'évolution et d'amélioration. Par conséquent, votre décision peut également changer dans les six mois.

Henri Calandra Il est fondateur de WallJobs, une entreprise de technologie brésilienne proposant des solutions automatisées pour les contrats de stage, auteur du livre "Intelligence Artificielle Générative pour Débutants", chroniqueur à l'ABStartups et conférencier dans de grands écosystèmes comme InovaBRA et Distrito.