Les entreprises ont toujours du mal à trouver de la valeur dans les projets d’intelligence artificielle générative (Gen AI). Un tiers des initiatives finiront par être abandonnées, selon un rapport récent de l’analyste Gartner.
« Après le battage médiatique de l’année dernière, les dirigeants sont impatients de voir les retours sur les investissements de l’IA générative. Mais les organisations ont du mal à trouver de la valeur. Le fardeau financier du développement et du déploiement des modèles d’IA générative se fait de plus en plus sentir » explique Rita Sallam, analyste chez Gartner.
Le rapport indique qu’au moins 30 % des projets d’IA générative seront abandonnés d’ici à la fin de 2025.
Des coûts de départ exorbitants
Rita Sallam cite les coûts des projets comme une pression importante sur le déploiement, avec des investissements initiaux allant de 5 à 20 millions de dollars.
Gartner
Par exemple, au bas de l’échelle, l’utilisation d’une API d’Intelligence Artificielle générative, qui permet à un utilisateur de consommer un modèle Gen AI hébergé dans le cloud public, pour des tâches telles que l’assistance au codage, signifie qu’une entreprise pourrait dépenser environ 100 000 à 200 000 dollars au départ, et jusqu’à 550 dollars supplémentaires par utilisateur et par an, selon les estimations de Gartner.
À l’extrémité supérieure de l’échelle, les dépenses pour affiner les modèles d’IA « de base » ou construire des modèles personnalisés à partir de zéro peuvent coûter de 5 à 20 millions de dollars au départ, plus 8 000 à 21 000 dollars par utilisateur et par an.
Les bénéfices peuvent être difficiles à mesurer
Bien que l’étude de Gartner identifie des défis importants, il n’y a pas que des mauvaises nouvelles pour la Gen AI. Certaines entreprises déclarent avoir déjà bénéficié des avantages de la technologie, comme l’augmentation des revenus, la réduction des coûts et l’amélioration de la productivité.
Toutefois, ces avantages s’accompagnent d’un autre avertissement. Selon le Gartner, les bénéfices peuvent être difficiles à mesurer. « L’IA générique exige une plus grande tolérance à l’égard des critères d’investissement financier indirect et futur qu’à l’égard du retour sur investissement immédiat », a déclaré M. Sallam.
« De nombreux directeurs financiers ne sont pas à l’aise avec l’idée d’investir aujourd’hui pour une valeur indirecte à venir. Cette réticence peut biaiser l’allocation des investissements vers des résultats tactiques plutôt que stratégiques. »
« Contrôles de risque inadéquats » et « données médiocres »
Outre les coûts, Gartner dit que les facteurs susceptibles de faire échouer les projets d’IA sont des « contrôles de risque inadéquats » et des « données médiocres ».
A noter que les craintes d’abandon exprimées dans l’étude contrastent avec d’autres enquêtes qui suggèrent que le déploiement de l’IA progresse.
Par exemple, une récente enquête de Bloomberg Intelligence indique que le pourcentage d’entreprises « travaillant sur » le déploiement de programmes de « co-pilotage » de l’IA générative a doublé entre décembre de l’année dernière et juillet 2024.