Pourquoi 95 % des projets IA échouent en entreprise

Une étude du MIT révèle que 95% des projets d’IA générative en entreprise échouent à produire des résultats tangibles, malgré une adoption par 80% des organisations. Ce « GenAI Divide » s’expliquerait par des problèmes opérationnels : les outils manquent de mémoire et d’adaptation, s’intègrent mal aux systèmes existants, et les employés préfèrent leurs comptes personnels ChatGPT jugés plus flexibles.

Résultats intéressants pour trois raisons principales. Si vous pensiez votre organisation en retard, ce n’est probablement pas le cas. En entreprise, l’IA n’est pas particulièrement plus « magique » que d’autres outils, il faut avoir réfléchi ses processus, trouvé un besoin précis, et appliquer l’IA ou elle peut être utile. Finalement, plusieurs des problèmes mentionnés sont déjà partiellement résolus, la question de mémoire par exemple, le domaine continue donc de changer très rapidement et un « échec » est plutôt une étape d’apprentissage qui peut potentiellement être rattrapée et, surtout, bénéfique.

Aussi : Une étude révèle que les outils d’IA ont ralenti de 19 % le travail des développeurs de logiciels open source. Tout comme dans l’article ci-dessus, ce type d’étude nous permet de mieux comprendre les possibilités de l’IA, mais aussi ses limitations. Nous nous trouvons donc dans une phase importante, qui permettra de mieux baliser les projets, tâches et rôles qui peuvent bénéficier de cette technologie, ou non.