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Depuis l’arrivée de ChatGPT, l’IA générative a explosé, mais une désillusion croissante pousse désormais les entreprises à douter de son efficacité réelle.
Bien que les organisations souhaitent continuer à utiliser l’IA, elles réalisent que leurs attentes initiales étaient trop optimistes.
Les fournisseurs et les entreprises espéraient une amélioration immédiate de 30 à 40 % de la productivité. Cependant, les résultats obtenus ne sont pas à la hauteur de ces promesses. En réalité, certaines entreprises ont même subi des pertes de productivité inattendues. De plus, les modèles d’IA continuent de produire des « hallucinations », avec des erreurs non contrôlées.
Les fournisseurs ont multiplié les promesses en mettant en avant les bienfaits de l’IA avec agressivité. Cette pression concurrentielle a poussé certains acteurs à surestimer les performances de leurs produits. Les entreprises, influencées par ce battage marketing, ont pris des décisions hâtives. Elles sont souvent motivées par des émotions plutôt que par des évaluations rigoureuses.
La mise en œuvre de l’IA génère également des défis de gouvernance complexes. Garantir la confidentialité, la sécurité et l’explicabilité des modèles demande un travail minutieux. Beaucoup d’entreprises n’avaient pas anticipé ces efforts supplémentaires. En outre, le traitement de données non structurées, combiné aux modèles d’IA, nécessite une infrastructure solide et du temps.
Adoption plus lente mais pas d’abandon
Bien que la désillusion ralentisse l’adoption, les entreprises n’abandonnent pas l’IA générative pour autant. Elles deviennent plus exigeantes et rigoureuses dans leurs essais et évaluations. Elles cherchent désormais à mieux comprendre le retour sur investissement avant de s’engager pleinement. L’adoption continue, mais elle repose désormais sur des analyses approfondies plutôt que sur l’engouement initial.
Pour surmonter cette désillusion, je pense que les fournisseurs doivent adapter leur stratégie commerciale. À mes yeux, ils devraient vendre leurs produits en mettant en avant leurs capacités réelles et en démontrant clairement leur valeur. Intégrer la sécurité et la confidentialité dans leurs solutions faciliterait aussi l’implémentation pour les clients. De plus, les défis liés aux données peuvent être transformés en opportunités. Par exemple, des outils d’automatisation pourraient optimiser l’étiquetage et la classification des données non structurées.
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Quel rapport avac l’IA generative ?