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Les déploiements de projets d'intelligence artificielle (IA) ou de Machine Learning en entreprise vont doubler d'ici 2020. C'est ce que révèle une étude menée par les analystes de Gartner.
Selon un sondage mené par les analystes de Gartner en décembre 2018, environ 59% des entreprises ont déjà déployé l'intelligence artificielle dans leur activité à l'heure actuelle. En moyenne, chaque entreprise concernée aurait quatre projets IA ou Machine Learning. Ces deux termes englobent une large variété de technologies telles que les chatbots, l'automatisation de tâches ou la reconnaissance d'objets.
Toujours d'après l'étude de Gartner, les entreprises qui ont déjà déployé l'IA et le Machine Learning prévoient de doubler leur nombre de projets d'ici 2020. Certaines comptent ajouter jusqu'à six projets à leur éventail dans le courant des douze prochains mois.
En se projetant plus loin dans l'avenir, les entreprises interrogées envisagent d'ajouter jusqu'à 15 projets au cours des trois ans à venir. En moyenne, une entreprise pourrait donc mettre en oeuvre jusqu'à 35 projets IA d'ici 2022.
Les déploiements IA freinés par plusieurs obstacles
Pour 56% des entreprises, l'IA est principalement utilisée en interne et notamment pour l'assistance à la prise de décision ou pour recommander des taches aux employés. De manière générale, l'intelligence artificielle est perçue comme un précieux outil pour accélérer les processus business et réduire les workloads grâce à l'automatisation des tâches. Ainsi, l'automatisation est citée comme la principale raison de déployer l'IA par 20% des entreprises interrogées.
En revanche, plusieurs barrières à l'adoption sont à déplorer. Pour 56% des entreprises interrogées par Gartner, le manque de profils qualifiés est le plus grand défi auquel il faut faire face lors de l'implémentation de projets IA ou ML. La qualité des données est quant à elle mentionnée par 34% des participants. Face à l'augmentation exponentielle des projets IA déployés, Gartner estime que les entreprises doivent se réorganiser en interne pour s'assurer que les projets soient correctement financés et confiés par des profils compétents.
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