L'avenir de l'IA en europe repose sur les données : un appel à une gouvernance plus forte et à davantage d'investissement dans les compétences

L'IA promet des gains majeurs, mais son adoption nécessite sécurité, qualité des données, compétences, et une stratégie européenne agile.

L'intelligence artificielle (IA) promet de révolutionner les performances des organisations de toutes tailles et de tous secteurs, toutefois, cette promesse est menacée. La mauvaise qualité des données et les vulnérabilités en matière de sécurité freinent son adoption à grande échelle. Une récente étude révèle que les risques liés à la sécurité et à la conformité sont considérés comme des obstacles majeurs à l'adoption de l'IA pour 74 % des répondants, soulignant l'impératif crucial pour les organisations d’implémenter des mesures de sécurité robustes pour protéger à la fois les données et les algorithmes. 

Le manque de formation et de compétences pour gérer les outils d'IA ne fait qu'exacerber ces défis. Sans une main-d'œuvre qualifiée capable de créer et de maintenir des systèmes d'IA sécurisés, les organisations restent dangereusement vulnérables aux cyberattaques et aux violations de données. La qualité des données, la sécurité et les compétences ne sont pas des questions isolées, mais plutôt une triade étroitement imbriquée qui exige une gouvernance au niveau de l’entreprise. Relever ces défis de front est essentiel pour instaurer la confiance et garantir une adoption responsable de l'IA.

L'empreinte économique de l'IA

Le potentiel de l'IA à générer des gains de productivité se trouve au cœur du débat économique actuel. Un rapport complet de l'OCDE détaille les mécanismes clés à l'origine des gains de l'IA, plus précisément pour l’automatisation des tâches récurrentes, l’augmentation des capacités humaines, l’optimisation des processus et la personnalisation.

L'automatisation alimentée par l'IA permet de rationaliser les tâches récurrentes, libérant ainsi du temps aux collaborateurs pour qu'ils se concentrent sur des activités plus créatives, stratégiques et complexes. McKinsey estime que les technologies d'automatisation, y compris l'IA, pourraient automatiser 30 % des activités professionnelles mondiales d'ici 2030 ; un changement important dans la nature du travail qui nécessite une transition et un accompagnement de la main-d'œuvre.

En outre, l’IA donne accès à de vastes informations, identifie des modèles et améliore la prise de décision. Toutefois, cela nécessite une collaboration efficace entre l'humain et l'IA, en veillant à ce que les outils d'IA soient conçus pour compléter et améliorer les compétences humaines, plutôt que de les remplacer. Les algorithmes d'IA optimisent également les systèmes et les processus complexes, identifient les opportunités de réduction et améliorent l'efficacité, ce qui permet de réaliser d'importantes économies.

Enfin, l'IA permet de personnaliser les produits et les services pour répondre aux besoins individuels des clients, ce qui accroît la satisfaction et la fidélité. Cela nécessite un examen minutieux de la confidentialité et une utilisation éthique des données.

Libérer le potentiel de l'IA : un cadre stratégique pour réussir

La mise en œuvre réussie de l'IA nécessite une approche stratégique. Pour ce faire, les organisations doivent renforcer leurs efforts autour de quatre piliers fondamentaux : la maîtrise des données; l’autonomisation des collaborateurs; la mise en œuvre d’une IA éthique et sécurisée; et bien-sûr, une intégration transparente.

Grâce à une stratégie de données solide, les entreprises peuvent s'assurer qu'elles ont accès à des données pertinentes et de qualité, ainsi qu'à l'infrastructure nécessaire pour les gérer et les analyser efficacement. Cela nécessite un audit rigoureux des données afin d'identifier et de rectifier les défauts dans la qualité des données, ainsi que l’utilisation de données fiables afin d'optimiser la découverte et l'accessibilité. L'IA doit être considérée comme un élément indispensable de l'infrastructure informatique globale d'une organisation, exigeant une planification et une exécution méticuleuses pour garantir un flux de données et une interopérabilité sans faille. L'adoption de normes et d'architectures ouvertes peut faciliter cette intégration.

Ces développements seraient vains sans un investissement important dans la formation pour cultiver une main-d'œuvre qualifiée capable de mettre en œuvre et de gérer l'IA de manière responsable. À cette fin, il est nécessaire de mettre en place des programmes internes de formation à l'IA, mais surtout d'établir des partenariats avec des universités afin de constituer un vivier de professionnels de l'IA qualifiés.

En outre, les organisations doivent élaborer des lignes directrices en matière d'éthique et déployer des mesures de sécurité robustes pour garantir que l'IA est utilisée de manière responsable et que ses bénéfices sont partagés équitablement. Pour maximiser la valeur de l'IA, il est fortement recommandé de commencer par quelques cas d'usage clés et d’étendre progressivement les initiatives au fur et à mesure que les entreprises acquièrent de l'expérience et de l'expertise.

L'impératif stratégique de l'Europe : un appel à l'innovation, à l'adaptabilité et à la collaboration

La compétitivité future de l'Europe repose sur sa capacité à stimuler l'innovation et à adopter les technologies de l'IA. Pour surmonter les défis liés à la qualité des données, à la sécurité et aux compétences et exploiter pleinement les possibilités offertes par l'IA, l'Europe doit créer un écosystème fertile pour l'innovation en matière d'IA, englobant l'accès au financement, aux talents et à l'infrastructure. En outre, l'Europe doit favoriser la collaboration entre les chercheurs, les entreprises et les gouvernements, en faisant la promotion du partage des données, en établissant des normes communes et en créant un paysage réglementaire propice à l'innovation.

L’Union européenne l’a bien compris, puisqu’elle a présenté début avril un plan ambitieux pour stimuler l'industrie de l'intelligence artificielle dans un contexte concurrentiel accru. Intitulé “AI Continent Action Plan”, il vise de nombreux objectifs, allant de la construction d’une infrastructure de données et de calcul de l'IA à grande échelle à la simplification de la réglementation, y compris la loi européenne sur l'IA (AI Act). Néanmoins, ce plan doit être mis en œuvre le plus tôt possible étant donné les évolutions rapides de la technologie, les entreprises ne pouvant pas se permettre de rester à la traîne.

Il est essentiel que les organisations  fassent preuve d'agilité pour s'adapter à un marché dynamique en perpétuelle évolution et soient en mesure de déployer des solutions d'IA dans divers environnements. Cette adaptabilité implique un besoin de solutions d'infrastructure flexibles, disponibles sur différents modèles de déploiement (sur site, cloud, hybride) et sans le verrouillage des fournisseurs, offrant ainsi une flexibilité et un contrôle inégalés.