Pourquoi 95 % des projets d’IA échouent encore aujourd’hui

Les entreprises font toujours face au défi des données pour l’IA

Pourquoi l’intelligence artificielle fait ressurgir les problèmes du Big Data

Il y a quelques années, le mot à la mode dans le monde de la technologie était le « Big Data » — cette collecte massive d'informations censée révolutionner la manière dont les entreprises fonctionnent et prennent des décisions stratégiques.

Aujourd'hui, une autre technologie fait parler d'elle : l’intelligence artificielle (IA). Toutefois, les défis rencontrés à l’époque du Big Data refont surface. En effet, sans résoudre les problématiques liées à la qualité et à l’intégration des données, les projets d’IA risquent l’échec, comme l’indique une étude du MIT révélant que 95 % des projets d’IA échouent.

Les obstacles empêchant l’IA de tenir ses promesses

Le principal frein à l’adoption réussie de l’IA est la qualité des ressources de données utilisées. Pour illustrer cette problématique, observons les types de données générés quotidiennement dans les entreprises.

Dans une PME typique :

• Fichiers Excel sur les ordinateurs, Google Sheets, ou Office 365.
• CRM – plateformes de gestion de la relation client.
• Échanges d’e-mails internes et externes.
• Documents Word, PDF et formulaires en ligne.
• Applications de messagerie (Slack, Teams, etc.).

Dans une grande entreprise :

• Toutes les sources ci-dessus, ainsi que :
• Systèmes ERP (Enterprise Resource Planning).
• Flux de données en temps réel.
• Lacs de données (data lakes).
• Bases de données multiples et parfois cloisonnées.

Ce panorama illustre la diversité et la complexité des sources d'information actuelles. Pour que l’IA fonctionne correctement, ces données doivent être combinées et structurées de manière à être exploitées efficacement par des algorithmes.

Données prêtes pour l’IA : une nécessité encore lointaine

Selon le Hype Cycle 2024 de Gartner, la donnée « AI-Ready » ne sera utilisée à son plein potentiel que dans deux à cinq ans. La majorité des entreprises ne disposent pas encore des bases solides pour en tirer profit à grande échelle.

Les raisons sont nombreuses : données disparates, incohérentes, parfois obsolètes ou biaisées. Certaines sont même sensibles ou confidentielles, rendant leur usage délicat sans garde-fous.

Comment transformer vos données pour réussir vos projets IA

Pour rendre les données exploitables par l’IA, les entreprises doivent investir dans des plateformes de traitement de données modernes. Ces solutions permettent :

• Une harmonisation des formats et des standards.
• Un nettoyage et une validation intelligente des données.
• Le respect des réglementations en vigueur (RGPD, confidentialité...).
• La réduction des biais via des mécanismes de contrôle intégrés.

Il est recommandé de démarrer par des projets pilotes ou ciblés pour tester l’efficacité des outils et solutions disponibles.

L’IA exige des données à jour et en temps réel

Contrairement au Big Data, souvent perçu comme un actif statique, les données pour l’IA doivent être continuellement mises à jour. La réussite repose sur une alimentation quasi instantanée de données fiables et pertinentes.

Trouver le bon équilibre entre opportunité, risque et coût

À l’ère de l’IA, chaque entreprise doit trouver le juste équilibre entre le potentiel de croissance qu’offre l’IA, les risques liés à une mauvaise gestion des données, et les coûts des solutions technologiques. Le choix du bon prestataire devient alors stratégique pour toute organisation moderne.

Participez aux événements de référence sur l’IA et le Big Data

Pour approfondir vos connaissances et découvrir les dernières innovations en intelligence artificielle et en Big Data, participez à l’AI & Big Data Expo à Amsterdam, Californie ou Londres. Cet événement fait partie du TechEx et regroupe plusieurs salons technologiques de renom.

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Source : “Inside the business school” par Darien et Neil, sous licence CC BY-NC 2.0.

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