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Quels défis pour une bonne adoption de l'Intelligence Artificielle dans les Entreprises?

Quels défis pour une bonne adoption de l'Intelligence Artificielle dans les Entreprises?

Quels défis pour une bonne adoption de l'Intelligence Artificielle dans les Entreprises?

Au cours de la dernière décennie, la discussion autour de l'intelligence artificielle a fait des vagues et a attiré plus d'attention. Les entreprises s'efforcent d'adopter l'IA pour exploiter son potentiel, mais elle comporte ses défis.

L'intelligence artificielle est désormais un sujet de discussion brûlant dans le monde des affaires, avec de gros canons comme Google, Netflix, Amazon, etc., bénéficiant largement des solutions d'IA et des algorithmes d'apprentissage automatique. Pas seulement les grandes entreprises, mais aussi les petites et moyennes entreprises.

En fait, d'ici 2025, le marché mondial de l'IA devrait atteindre près de 126 milliards de dollars, maintenant c'est énorme.

Des pressions ont été exercées sur les entreprises pour qu'elles adoptent des solutions d'IA pour progresser. Avec une pléthore d'articles prouvant pourquoi il est important d'intégrer l'IA dans les pratiques commerciales. Parce que l'IA s'est avérée bénéfique pour le bon fonctionnement des entreprises.

Un rapport d'Accenture a révélé que l'IA pouvait augmenter la productivité de l'entreprise de 40% et augmenter la rentabilité de 38%.

Cependant, nous ne pouvons pas être aveugles aux défis que l'adoption de l'IA a posés aux entreprises. Ces défis font que l'idée d'une intégration réussie de l'IA semble exagérée voire irréalisable.

Une enquête Alegion a révélé que près de 8 entreprises sur 10 actuellement engagées dans des projets d'IA et de ML sont au point mort.

La même étude a également révélé que 81% des répondants admettent que le processus de formation de l'IA avec des données est plus difficile que prévu.

Cela a montré que les attentes des entreprises adoptant l'IA peuvent être différentes de la réalité.

Vous trouverez ci-dessous les 7 principaux défis auxquels les entreprises sont confrontées dans le cadre de la mise en œuvre de l'IA.

1. Défis des données

Je parie que vous l'avez vu venir car l'IA se nourrit fortement de données.

Cependant, de nombreux problèmes peuvent survenir avec les données requises pour l'IA. Des facteurs tels que le volume de données, la collecte de données, l'étiquetage des données et l'exactitude des données entrent en jeu.

Parce que, pour des solutions d'IA réussies, la qualité et la quantité de données comptent. L'IA a besoin de grandes quantités de données pour des performances optimales et d'un ensemble de données raffiné pour arriver à des prédictions précises.

Selon un rapport publié en 2019 par O’Reilly, la question des données était le deuxième pourcentage le plus élevé dans le classement des obstacles à l'adoption de l'IA.

Les modèles d'IA ne peuvent fonctionner que selon les normes des données fournies, ils ne peuvent pas aller au-delà de ce qu'ils ont été nourris.

Les entreprises doivent relever différents défis en matière de données. Commençons par le volume de données.

Volume de données

La quantité de données requise par l'IA pour prendre des décisions intelligentes est au-delà de la compréhension.

Sans aucun doute, les entreprises génèrent désormais plus de données qu'avant, mais la question se pose: les entreprises ont-elles suffisamment de données pour alimenter l'IA?

Les entreprises ne disposent pas de suffisamment de données pour satisfaire l'IA, en particulier lorsque la collecte de données est limitée en raison de problèmes de confidentialité et de sécurité.

Le même rapport Allegion a révélé que 51% des répondants ont déclaré ne pas disposer de suffisamment de données.

Cela remet en question l'infrastructure de données de la plupart des entreprises. Les entreprises doivent désormais générer plus de données que d'habitude

Pour résoudre ce problème, les entreprises devraient se demander: leur volume actuel de données est-il suffisant pour le modèle d'IA? Comment peuvent-ils générer plus de données?

Les entreprises doivent connaître leur acquisition de données actuelle et les moyens d'acquérir plus de données pour répondre aux exigences de leur modèle d'IA.

Les entreprises peuvent acquérir plus de données grâce à l'utilisation de sources de données externes comme Knoema, qui fournit 100 millions de séries de données chronologiques. En outre, l'utilisation de données synthétiques soigneusement créées est utile.

Évaluer le volume actuel de données qu'une entreprise génère par rapport aux besoins de l'IA ouvrirait la voie à des idées d'expansion des données.

Collecte de données

Il existe un certain nombre de problèmes liés à la collecte de données.

Des problèmes tels que des réponses inexactes, des représentants insuffisants, des opinions biaisées, des lacunes et l'ambiguïté des données sont des facteurs majeurs qui affectent les décisions de l'IA.

Par exemple, la controverse sur le biais de l'IA qui a suscité de graves préoccupations.

Gartner a prédit que 85% des projets d'IA donneront des résultats erronés en raison de biais dans les données, les algorithmes, les équipes qui les gèrent, etc.

Il y a eu un tollé selon lequel l'IA était biaisée contre les femmes, les personnes de couleur, etc. Cependant, l'IA n'est pas un être conscient et ne peut pas se forger une opinion, elle agit uniquement sur la base des données disponibles.

C'est donc la faute des humains, car les données sont fournies par des personnes et les personnes peuvent être biaisées et stéréotypées.

Cela se produit généralement en raison du mode de collecte des données, les données collectées ne peuvent pas représenter tout le monde.

Cela limite la richesse des données dont dispose l'IA, ce qui conduit à des décisions inexactes.

Les modèles ML nécessitent des ensembles de données sans erreur pour fournir des prédictions précises pour des solutions d'IA réussies.

Les entreprises doivent utiliser des techniques et des processus efficaces pour collecter des données.

Étiquetage des données

L'IA s'appuie sur l'apprentissage supervisé de ML pour parvenir à des conclusions. Par conséquent, les données doivent être étiquetées, classées et correctes pour utiliser des modèles d'IA.

Les exigences en matière de données de l'IA rendent difficile l'étiquetage efficace des données, 96% des entreprises (insidebigdatadotcom) ont rencontré des problèmes avec l'étiquetage des données requis pour former l'IA.

L'utilisation d'outils d'étiquetage de données en ligne peut être employée. Par exemple, l'outil d'annotation de vision par ordinateur (CVAT), qui aide à annoter des images et des vidéos.

2. Défis de transparence

En termes simples, comment fonctionne l'IA? Il arrive à des conclusions et fait des prédictions avec les données fournies à l’aide des algorithmes de ML.

Cela semble simple, non? Eh bien, ce n’est pas tout.

Pour les décisions complexes en matière d'IA, les entreprises commenceront à rencontrer le problème de la boîte noire, c'est là que l'image devient floue.

Le modèle de la boîte noire n'est pas clair sur la façon dont il est arrivé à une certaine conclusion, cela conduit à la méfiance et à des doutes sur la précision de l'IA.

En raison de la validité de la prédiction ou de la suggestion actuelle est remise en question.

La justification des décisions de l'IA doit être transparente afin de renforcer la confiance avec les entreprises.

1. C'est pourquoi ils ont besoin d'une IA explicable continue de croître, car cela rend l'adoption de l'IA difficile pour les entreprises

et doit recevoir plus d'attention.

Cependant, l'approche LIME (explications locales interprétables indépendamment du modèle) a été utile pour résoudre ce problème.

3. Défis de l'accueil de la main-d'œuvre

La main-d'œuvre non technique peut trouver l'intégration de l'IA intimidante car son utilisation nécessite une formation avancée.

L'utilisation transparente et la normalité de l'IA sur le lieu de travail sont donc un objectif difficile à atteindre.

L'adoption par AI peut créer un état de confusion parmi les employés. Des questions comme quel est le besoin d'IA? Comment utiliser cette technologie? Laquelle de leurs responsabilités l'IA va-t-elle prendre le relais? surgit.

Malgré de nombreuses idées sur la façon dont l'IA n'est pas l'ennemi et n'est pas là pour remplacer les gens, le rôle de l'IA reste mal compris.

Dès qu'une entreprise adopte l'IA, les employés se sentent menacés et incompétents.

Les employés commencent à ressentir une pression soudaine pour prouver leur pertinence. Ils auront l'impression d'être en concurrence constante avec une machine, ce qui affecte négativement l'ambiance du lieu de travail.

Éduquer les employés sur ce que l'adoption de l'IA signifie pour l'entreprise et pour eux en général aidera à prévenir les fausses hypothèses ou les troubles parmi le personnel.

4. Défis de la rareté de l'expertise

La rareté de l'expertise est un défi majeur dans l'adoption de l'IA pour les entreprises. En outre, il est difficile d'embaucher les bonnes personnes, car la plupart des adoptants ne connaissent pas les aspects techniques de l'IA.

Selon l'étude mondiale de Deloitte sur les adopteurs précoces de l'IA, 68% signalent un déficit de compétences en IA de modéré à extrême.

L'IA est une technologie en pleine croissance et en évolution, suivre ses complexités et ses besoins est un problème majeur pour les futurs adoptants.

La rareté de l'ensemble des compétences de l'IA est celle qui empêche l'adoption réussie des solutions d'IA par les entreprises.

Une enquête menée par Gartner a révélé que le plus grand défi de l'adoption de l'IA était le manque de compétences

Selon Deloitte, d'ici 2024, les États-Unis devraient faire face à une pénurie de 250 000 data scientists, sur la base de l'offre et de la demande actuelles.

Une condition préalable à une adoption réussie de l'IA est l'utilisation de Data Scientists.

Cependant, en embaucher un est un défi, sauf qu'une entreprise décide d'externaliser ses projets d'IA.

De plus, les entreprises peuvent utiliser des plates-formes d'IA sans avoir besoin d'un data scientist, sinon elles devront investir avec précaution et prudence dans un data scientist.

L'une des solutions à ce problème est l'éducation, la formation de l'équipe technique ouvrira l'opportunité d'avoir des data scientists citoyens.

Les entreprises doivent donner la priorité à se renseigner sur cette industrie technologique si elles souhaitent une adoption réussie de l'IA.

5. Attentes vs défis de la réalité

Il y a beaucoup de battage médiatique sur les possibilités qu'offre l'IA pour les entreprises. Lorsque les propriétaires d'entreprise consomment les vastes informations contenant les promesses de l'IA, leurs attentes dépassent la réalité.

Ils oublient que l'IA est un voyage, pas une destination. Cela rend les entreprises ignorantes des défis liés à l'adoption de l'IA.

La confusion s'installe ensuite sur les solutions d'IA dont leur entreprise a réellement besoin, il est important de savoir que l'IA continue de croître et qu'elle n'est pas là pour tout faire pour votre entreprise.

Malheureusement, de nombreuses entreprises se lancent dans le train de l'adoption de l'IA sans aucune idée de ce pour quoi elles ont besoin de l'IA.

De plus, dans quelle mesure sont-ils préparés à mettre en œuvre l'IA dans leurs activités?

Une stratégie commerciale d'IA doit inclure les possibilités d'IA qui correspondent à ses objectifs commerciaux actuels et préparer l'entreprise à adopter l'IA.

Des facteurs tels que la capacité et l'expertise actuelles de la technologie d'entreprise et de l'infrastructure de données sont essentiels pour héberger avec succès des modèles d'IA.

Si cette partie d'une entreprise est faible et manque de l'efficacité nécessaire, leur réalité ne correspondra pas à leurs attentes.

6. Défis des cas d'utilisation commerciale

Donner la priorité au domaine de l'application de l'IA dans l'entreprise est l'un des défis communs lors de l'adoption de l'IA.

Les solutions d'IA sont vastes, cependant, les entreprises ont du mal à hiérarchiser ou à sélectionner le problème le plus important pour commencer et voir le retour sur investissement.

Une enquête de Gartner a révélé que l'IA était principalement utilisée soit pour améliorer l'expérience client, soit pour lutter contre la fraude.

Dans le but de jouer la sécurité et d'expérimenter, les entreprises limitent l'IA à une petite partie de l'entreprise qui a très peu d'impact sur les revenus de l'entreprise. Cela conduit à l'incapacité de voir le retour sur investissement de l'IA en entreprise.

Un rapport de RELX a révélé que 30% des répondants citent un retour sur investissement (ROI) non prouvé dans l'adoption de l'IA.

Car adopter les solutions de l'IA et du Machine Learning est un investissement sérieux, et avec de grandes attentes d'un haut niveau de ROI.

Selon IDC, les principaux cas d'utilisation de l'IA basés sur la part de marché de 2019 étaient les agents de service client automatisés, l'automatisation des processus de vente et les systèmes automatisés de prévention et de renseignement sur les menaces.

7. Défis liés aux contraintes budgétaires

Toutes les entreprises n'ont pas les ressources nécessaires pour investir dans des modèles d'IA.

Selon un rapport de Harvard Business Review, 40% des dirigeants disent qu'un obstacle aux initiatives d'IA est que les technologies et l'expertise sont trop chères.

Le même rapport RELX a également révélé que 50% des entreprises qui n'ont pas encore adopté l'IA citent les contraintes budgétaires comme raison principale.

Les petites entreprises peuvent puiser dans des solutions d'IA simples gratuites et payantes. Les grandes entreprises qui souhaitent créer des solutions sur mesure adaptées à leurs cas d'utilisation métier,

Mais pour les entreprises qui cherchent à créer des solutions sur mesure adaptées à leurs cas d'utilisation métier, elles sont obligées de rencontrer des contraintes budgétaires.

L'une des solutions pour gérer les problèmes de budget de l'IA est d'externaliser les projets d'IA plutôt que de les réaliser à la maison.

En outre, les fournisseurs de logiciels d'entreprise et les fournisseurs de cloud fournissent des services d'IA prêts à l'emploi pour réduire les coûts d'infrastructure.

Conclusion

L'adoption de l'IA est un défi pour les entreprises, mais cela en vaut vraiment la peine, car l'IA est là pour rester.

Ces défis cesseront de devenir des obstacles à mesure que l'IA deviendra normalisée et priorisée au fil du temps.

Les promesses et les possibilités de l'IA peuvent être à la fois excitantes et dérangeantes. Ne soyez donc pas trop enthousiaste à l'idée de ne pas créer un chemin clairement défini pour réaliser ces solutions.

Avant d'investir du temps et de l'argent dans l'IA, il est important de préparer votre entreprise de toutes les manières possibles à travailler avec l'IA.

Préparer votre entreprise aux changements et aux perturbations que l'IA est sur le point d'apporter est crucial.

Nous sommes des êtres habituels, sortir les employés de leur routine de travail pour adopter l'IA est un défi, d'où la nécessité d'une stratégie planifiée.

Avoir une compréhension profonde et saine de ce que l'IA signifie pour votre entreprise est un bon signe de votre volonté d'adopter l'IA.

Enfin, l'application de l'IA dans les principales parties de votre entreprise vous aidera à suivre et à mesurer le retour sur investissement de la mise en œuvre de l'IA pour vous donner une image claire des contributions de l'IA à votre entreprise.

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