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Les entreprises françaises affichent une forte maturité numérique en Europe, avec une forte adoption du cloud et une stratégie centrée sur la gestion des données. Malgré cela, l’adoption de l’intelligence artificielle en France est très en retard par rapport aux autres pays européens.
C’est le constat d’un rapport d’IDC (sponsorisé par Microsoft) signé par Cyrille Chausson, Research Manager, IDC Europe.
« 60 % des entreprises françaises (contre 51 % en Europe) se décrivent comme des entreprises dont le modèle économique repose sur le numérique ou qui se sont construites naturellement avec et sur le cloud (« cloud-native ») », explique-t-il. -il. Mais « ils [ne] sont aujourd’hui [que] 48 % déclarent utiliser l’IA, quel que soit le cas d’utilisation, contre près de 68 % pour les entreprises en Europe.
Ce retard s’observe également dans l’adoption de l’IA générative.
Une approche française de l’IA plus prudente, transversale et pragmatique
Cette prudence pourrait s’expliquer en partie par la volonté d’identifier des cas d’usage pertinents.
« Près d’une entreprise française sur deux a structuré sa stratégie en connectant l’IA à de réelles attentes en termes de résultats commerciaux », confirme Cyrille Chausson. L’innovation, l’amélioration de l’expérience client et l’agilité sont les principaux objectifs visés.
Les entreprises françaises privilégieraient donc une approche pragmatique, mais aussi transversale. Les organisations françaises « ne sont que 28 % à placer ce budget entre les seules mains de la DSI, contre 42 % en Europe », chiffre l’analyste.
« Cette approche à forte proximité IT/métier permet aux entreprises françaises d’avoir une approche agile […] et de modifier la structure budgétaire en fonction des progrès de l’IA dans l’entreprise et des gains commerciaux apportés », poursuit Cyrille Chausson.
41 % des entreprises en France envisageraient d’avoir cette démarche dans les deux prochaines années, tandis que 33 % ont déjà géré leur budget IA de cette manière en France.
Un retard aussi dans l’IA responsable
Reste que les entreprises locales accuseraient un autre retard : dans la gouvernance d’une IA responsable. “Seulement 26% ont constitué un comité de gouvernance, alors qu’une entreprise sur trois l’a déjà mis en place en Europe.”
En même temps, cette gouvernance est considérée comme le meilleur moyen de s’adapter aux contraintes réglementaires. C’est un autre point de friction majeur. « Les réglementations freinent les progrès de l’IA en France », écrit Cyrille Chausson.
« La réglementation freine la progression de l’IA en France. »
Cyrille ChaussonIDC Europe
« Dans l’attente de réglementations européennes ou nationales, liées notamment à la souveraineté numérique, ou par méconnaissance des contraintes imposées par ces lois, les entreprises françaises retardent la mise en œuvre de l’IA », constate-t-il. « Toutefois, le très attendu règlement européen AI Act, dont le texte a été publié en décembre 2023, devrait contribuer à fixer les règles d’utilisation des données. Il devrait structurer davantage les stratégies des entreprises, en les rassurant sur leur intégration de l’IA dans leurs processus métiers », ajoute-t-il.
Coûts, manque de compétences et de formation
Mais les principaux obstacles restent les coûts, le manque de compétences et le manque de formation des salariés en IA.
Cependant, « du personnel spécialisé (tel que des « ingénieurs prompts » ou des « modélisateurs d’IA ») et des employés compétents et formés [sont] deux composantes essentielles à la propagation de l’IA dans les processus métiers et dans une culture d’entreprise », souligne Cyrille Chausson.
Malgré ces obstacles, les entreprises françaises prévoient d’augmenter leurs investissements dans l’IA dans les prochains mois, notamment via le cloud.
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Côté revenus pour rattraper ce retard, IDC confirme les pistes d’autres rapports (BCG, Datasulting, Crayon, etc.)
Les ingrédients préconisés par Cyrille Chausson sont, pêle-mêle :
définir une stratégie claire avec des objectifs mesurables (avec des KPI pour optimiser le ROI),
choisir entre « making » et « making » (en anglais « Make or Buy »),
adopter un modèle opérationnel agile et flexible (pour encourager l’expérimentation),
avoir le soutien de la haute direction,
considérer le développement de logiciels et le développement de données et d’IA de manière intégrée,
investir dans la formation (avec des programmes internes) et le recrutement (pour se doter des compétences nécessaires en IA), créer un cadre de gouvernance solide (qui implique la mise en place de processus, de contrôles et d’une organisation dédiée à la conformité, à la sécurité, à la protection de la vie privée et à l’éthique), collaborer avec des partenaires de confiance (notamment les fournisseurs de cloud), et enfin anticiper l’évolution des réglementations (grâce à la veille).
NB Cyrille Chausson a été l’un des fondateurs de MagIT, dont il a été rédacteur en chef pendant plusieurs années. Il n’exerce plus aucune fonction au titre aujourd’hui.
