De plus en plus d’entreprises misent sur l’intelligence artificielle (IA) pour stimuler leur croissance, mais peinent encore à exploiter efficacement leurs propres données internes.
C’est ce que révèle un rapport publié le 16 avril par Snowflake, en collaboration avec Enterprise Strategy Group (ESG), qui s’est penché sur les performances des investissements en IA générative.
Des retours sur investissement tangibles
L’étude, menée auprès de 1 900 dirigeants et responsables informatiques répartis dans neuf pays, montre que si l’adoption de l’IA génère déjà des retours sur investissement tangibles, la question de l’accès et de l’utilisation optimale des données internes reste un frein majeur à son déploiement à grande échelle.
Malgré les défis liés à l’exploitation des données internes, les entreprises se montrent largement satisfaites de leurs initiatives en matière d’intelligence artificielle générative. Selon le rapport publié par Snowflake, 93 % des décideurs interrogés estiment que leur stratégie IA est un succès total ou partiel.
Plus des deux tiers des entreprises affirment mesurer concrètement le retour sur investissement de leurs projets, avec un rendement moyen évalué à 1,41 dollar pour chaque dollar investi. Ce ROI varie toutefois selon les régions et les capacités technologiques propres à chaque pays.
Si les entreprises se montrent de plus en plus confiantes dans le potentiel de l’intelligence artificielle, elles n’en demeurent pas moins confrontées à une série de défis qui freinent une adoption pleinement stratégique.
Des défis organisationnels et technologiques
Selon le rapport de Snowflake, 71 % des dirigeants interrogés se disent dépassés par la complexité de leur environnement professionnel, notamment en raison de la diversité des tâches et du risque accru d’erreurs de jugement. Plus de la moitié (54 %) pointent également l’absence de critères objectifs — comme la faisabilité — pour guider leurs initiatives en IA. Autre signal d’alerte : 59 % expriment des inquiétudes quant à la sécurité de leur emploi face à l’automatisation croissante.
Le rapport souligne enfin une tendance majeure : la montée en puissance de l’usage des données pour renforcer l’efficacité des modèles IA. Près de 80 % des entreprises affinent désormais leurs modèles avec leurs propres données internes, et 71 % utilisent des ensembles de données massifs pour l’entraînement de leurs systèmes. Autrement dit, l’enjeu ne se limite plus à adopter l’IA, mais à l’alimenter pour en libérer tout le potentiel.
« À mesure que l’adoption de l’IA se développe, l’importance de la gestion de l’intégration des données devient primordiale », a souligné Artin Avanes, responsable de la plateforme de données chez Snowflake. « Grâce à une plateforme de données unique, nous offrons les bases nécessaires pour créer un environnement d’IA à la fois facile à utiliser et conforme, tout en garantissant un retour sur investissement rapide. »