L’investissement en intelligence artificielle de l’entreprise est sans précédent, IDC prévoyant des dépenses mondiales sur l’IA et le Genai pour doubler à 631 milliards de dollars d’ici 2028. Pourtant, sous les allocations budgétaires impressionnantes et l’enthousiasme de la salle de conférence réside une réalité troublante: la plupart des organisations ont du mal à traduire leurs ambitions de l’IA dans le succès opérationnel.
Les statistiques qui donnent à réfléchir derrière la promesse de l’IA
Le rapport de référence de la gouvernance de l’IA de ModeloP 2025, basé sur les contributions de 100 rendements en IA et des données de Fortune 500 Enterprises, révèle une déconnexion entre l’aspiration et l’exécution.
Alors que plus de 80% des entreprises ont 51 projets d’IA génératifs ou plus en phases de proposition, seulement 18% ont réussi à déployer plus de 20 modèles en production.
L’écart d’exécution représente l’un des défis les plus importants auxquels l’entreprise a été confrontée aujourd’hui. La plupart des projets d’IA génératifs nécessitent encore de 6 à 18 mois pour être mis en ligne – s’ils atteignent la production.
Le résultat est un retard de retour sur investissement, des parties prenantes frustrées et une diminution de la confiance dans les initiatives de l’IA dans l’entreprise.
La cause: barrières structurelles et non techniques
Les plus grands obstacles empêchant l’évolutivité de l’IA ne sont pas des limites techniques – ce sont des inefficacités structurelles qui sévisent les opérations d’entreprise. Le rapport de référence ModeloP identifie plusieurs problèmes qui créent ce que les experts appellent un «bourbier de temps sur le marché».
Les systèmes fragmentés implémentent la mise en œuvre. 58% des organisations citent des systèmes fragmentés comme le premier obstacle à l’adoption des plateformes de gouvernance. La fragmentation crée des silos où différents départements utilisent des outils et des processus incompatibles, ce qui rend presque impossible de maintenir une surveillance cohérente dans les initiatives de l’IA.
Les processus manuels dominent malgré la transformation numérique. 55% des entreprises reposent toujours sur les processus manuels – y compris les feuilles de calcul et les e-mails – pour gérer l’apport de cas d’utilisation de l’IA. La dépendance à l’égard des méthodes désuets crée des goulots d’étranglement, augmente la probabilité d’erreurs et rend difficile la mise à l’échelle des opérations de l’IA.
Le manque de standardisation entrave les progrès. Seulement 23% des organisations mettent en œuvre des processus standardisés d’apport, de développement et de gestion des modèles. Sans ces éléments, chaque projet d’IA devient un défi unique nécessitant des solutions personnalisées et une coordination approfondie par plusieurs équipes.
La surveillance au niveau de l’entreprise reste rare Seulement 14% des entreprises effectuent une assurance d’IA au niveau de l’entreprise, augmentant le risque d’efforts dupliqués et de surveillance incohérente. L’absence de gouvernance centralisée signifie que les organisations découvrent souvent qu’elles résolvent les mêmes problèmes plusieurs fois dans différents départements.
La révolution de la gouvernance: de l’obstacle à l’accélérateur
Un changement se déroule dans la façon dont les entreprises voient la gouvernance de l’IA. Plutôt que de le voir comme un fardeau de conformité qui ralentit l’innovation, les organisations avant-gardistes reconnaissent la gouvernance comme un facteur de catalyseur important de l’échelle et de la vitesse.
L’alignement du leadership signale un changement stratégique. Les données de référence ModeloP révèlent un changement dans la structure organisationnelle: 46% des entreprises attribuent désormais la responsabilité à la gouvernance de l’IA à un directeur de l’innovation – plus de quatre fois le nombre qui placent la responsabilité en vertu de la légalité ou de la conformité. Ce repositionnement stratégique reflète une nouvelle compréhension que la gouvernance ne concerne que la gestion des risques, mais peut permettre l’innovation.
L’investissement suit la priorité stratégique. Un engagement financier envers la gouvernance de l’IA souligne son importance. Selon le rapport, 36% des entreprises ont budgété au moins 1 million de dollars par an pour les logiciels de gouvernance de l’IA, tandis que 54% ont alloué des ressources spécifiquement pour l’intelligence du portefeuille AI pour suivre la valeur et le retour sur investissement.
Ce que font les organisations très performantes différemment
Les entreprises qui ont réussi à combler le «lac d’exécution» partagent plusieurs caractéristiques dans leur approche de la mise en œuvre de l’IA:
Processus standardisés du premier jour. Les principales organisations mettent en œuvre des processus standardisés d’apport, de développement et de révision des modèles dans les initiatives de l’IA. La cohérence élimine la nécessité de réinventer les workflows pour chaque projet et garantit que toutes les parties prenantes comprennent leurs responsabilités.
Documentation centralisée et inventaire. Plutôt que de permettre aux actifs d’IA de proliférer dans les systèmes déconnectés, les entreprises réussies maintiennent des stocks centralisés qui offrent une visibilité sur le statut, les performances et la posture de conformité de chaque modèle.
Points de contrôle de gouvernance automatisés. Les organisations hautement performantes intégrent les points de contrôle de gouvernance automatisés tout au long du cycle de vie de l’IA, contribuant à garantir que les exigences de conformité et les évaluations des risques sont traitées systématiquement plutôt que comme une réflexion.
Traçabilité de bout en bout. Les principales entreprises maintiennent la traçabilité complète de leurs modèles d’IA, y compris les sources de données, les méthodes de formation, les résultats de validation et les mesures de performance.
Impact mesurable de la gouvernance structurée
Les avantages de la mise en œuvre de la gouvernance complète de l’IA s’étendent au-delà de la conformité. Les organisations qui adoptent des plateformes d’automatisation du cycle de vie auraient vu des améliorations spectaculaires de l’efficacité opérationnelle et des résultats commerciaux.
Une société de services financiers profilée dans le rapport Modeope a connu une réduction de moitié du temps à la production et une réduction de 80% du temps de résolution des problèmes après la mise en œuvre des processus de gouvernance automatisés. De telles améliorations se traduisent directement en un temps de valeur plus rapide et une confiance accrue parmi les parties prenantes de l’entreprise.
Les entreprises avec des cadres de gouvernance robustes rapportent la capacité à plusieurs fois plus de modèles simultanément tout en maintenant la surveillance et le contrôle. Cette évolutivité permet aux organisations de poursuivre des initiatives d’IA dans plusieurs unités commerciales sans submerger leurs capacités opérationnelles.
Le chemin vers l’avant: de coincé à l’échelle
Le message des leaders de l’industrie que l’écart entre l’ambition et l’exécution de l’IA est résoluble, mais il nécessite un changement d’approche. Plutôt que de traiter la gouvernance comme un mal nécessaire, les entreprises devraient se rendre compte qu’elle permet l’innovation de l’IA à grande échelle.
Articles d’action immédiate pour les dirigeants de l’IA
Les organisations qui cherchent à échapper au « Quagmire de mise en marché » devraient hiérarchiser ce qui suit:
- Audit l’état actuel: Effectuer une évaluation des initiatives d’IA existantes, en identifiant les processus fragmentés et les goulots d’étranglement manuels
- Standardiser les workflows: Mettre en œuvre des processus cohérents pour l’apport, le développement et le déploiement des cas d’utilisation de l’IA dans toutes les unités commerciales
- Investir dans l’intégration: Déployer des plates-formes pour unifier des outils et des systèmes disparates dans un seul cadre de gouvernance
- Établir une surveillance de l’entreprise: Créez une visibilité centralisée dans toutes les initiatives d’IA avec des capacités de surveillance et de rapport en temps réel
L’avantage concurrentiel de faire les choses
Les organisations qui peuvent résoudre le défi d’exécution seront en mesure d’apporter des solutions d’IA sur le marché plus rapidement, de mettre à l’échelle plus efficacement et de maintenir la confiance des parties prenantes et des régulateurs.
Les entreprises qui se poursuivent avec les processus fragmentés et les flux de travail manuels se retrouveront désavantagés par rapport à leurs concurrents plus organisés. L’excellence opérationnelle ne concerne pas l’efficacité mais la survie.
Les données montrent que les investissements en IA de l’entreprise continueront de croître. Par conséquent, la question n’est pas de savoir si les organisations investiront dans l’IA, mais si elles développeront les capacités opérationnelles nécessaires pour réaliser un retour sur investissement. L’occasion de diriger dans l’économie axée sur l’IA n’a jamais été plus grande pour ceux qui souhaitent adopter la gouvernance en tant que catalyseur et non un obstacle.
(Source de l’image: Unplash)
