Une enquête NTT DATA met en lumière le potentiel de transformation de l'IA générative et son impact sur les fonctions essentielles

Plus de 500 dirigeants et décisionnaires d'entreprises manufacturières issus de 34 pays ont été interrogés dans le cadre de cette enquête, dont voici les principales conclusions :
• 95 % des répondants estiment que l'IA générative contribue d'ores et déjà directement à améliorer l'efficacité et les résultats nets.
• 94 % d'entre eux pensent que l'intégration de données de l'Internet des Objets (IoT/edge) au sein des modèles d'IA devrait considérablement améliorer l'efficacité et la pertinence des outputs d'IA.
• 91 % des sondés estiment que la combinaison de jumeaux numériques avec l'IA générative devrait renforcer à la fois la performance des actifs physiques et la résilience de la chaîne d'approvisionnement.
• Les cas d'usage d'IA les plus fréquemment cités par les répondants concernent la chaîne d'approvisionnement et la gestion des inventaire, la gestion de la connaissance, le contrôle qualité, la recherche et le développement, ainsi que l'automatisation des processus.
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• « L'IA permet d'optimiser les processus et de repousser les frontières des possibles sur l'ensemble de la chaîne de valeur. Cela va des prédictions portant sur la chaîne d'approvisionnement au contrôle qualité, » commente Prasoon Saxena, Global President and Co-Lead, Products Industries, NTT DATA, Inc. « L'IA générative permet aux entreprises de gagner en flexibilité dans un contexte de transformation rapide du marché, en particulier au regard du climat d'incertitude qui entoure actuellement les tarifs douaniers dans le monde entier. »
Les défis à relever pour garantir la réussite des projets d'IA
Au cours de l'année écoulée, le taux de satisfaction lié aux projets d'IA est grimpé en flèche. Néanmoins, les fabricants font toujours face à des défis de taille dans les domaines suivants :
• L'infrastructure : 92 % des fabricants considèrent les technologies obsolètes comme un frein qui les empêche de mener à bien des projets cruciaux. Néanmoins, moins de la moitié d'entre eux affirment avoir mené une évaluation complète.
• La complémentarité technologique : 94 % des répondants pensent que l'intégration des données de l'Internet des Objets (IoT/edge) au sein des modèles d'IA générative permettra d'améliorer considérablement la précision et la pertinence des outputs d'IA. Pourtant, ils n'ont pas tous confiance dans leur capacité à mener à bien de telles intégration.
• Des cadres de gouvernance responsables : Alors que l'IA éthique est au cœur des débats, seuls 47 % des dirigeants d'entreprises industrielles sont tout à fait convaincus que leur entreprise est dotée d'un cadre robuste permettant de trouver un équilibre entre prise de risques et création de valeur.
• La préparation de la force de travail : Deux fabricants sur trois affirment que leurs collaborateurs ne disposent pas des compétences nécessaires pour exploiter efficacement l'IA générative, ce qui représente un désavantage et un risque sur le plan fonctionnel comme opérationnel.
• La gestion des données : Seuls 41 % des fabricants sont tout à fait convaincus de disposer de capacités de stockage et de traitement des données suffisantes pour prendre en charge les workloads d'IA générative, des lacunes qui nuisent à la réussite des projets d'IA.

« Les entreprises industrielles les plus performantes ont d'ores et déjà intégré l'IA générative au sein de leurs opérations essentielles, » ajoute Prasoon Saxena. « Les acteurs du secteur qui ne consacrent pas de temps à la planification et au déploiement stratégique de l'IA générative ou à la mise en place un cadre de gouvernance ne sont pas seulement désavantagé, mais pourraient bel et bien être voués à l'échec. »