Les entreprises sont nombreuses  à promouvoir leur usage des technologies d’intelligence artificielle et de machine learning.

Mais les expériences technologiques et opérationnelles sont souvent bien différentes.

Le spécialiste de la gestion des données, Cloudera, présente le rapport  « New Opportunity in the Age of Machines ».

Réalisé par le cabinet Loudhouse auprès de 200 décisionnaires IT travaillant dans des entreprises de plus de 500 salariés en France, au Royaume-Uni, en Allemagne et en Espagne, ce rapport présente une photographie de l’usage du machine learning (ML) en entreprise, avec les freins et les bénéfices perçus.

89% des répondants revendiquent une compréhension basique du ML mais seulement la moitié en comprend les usages ou se définit comme un expert.

Seules 29% des entreprises ayant participé disposent d’une équipe de data scientists disposant de compétences en ML , près de la moitié se contentant d’un savoir  acquis à partir de sites web technologiques !

Malgré ces connaissances limitées, les entreprises se lancent dans ces nouvelles démarches : ainsi, 47% investissent déjà dans le ML.

Par priorité, les décisionnaires informatiques y voient un intérêt dans la réduction des coûts (51%), la transformation numérique (51%) et l’amélioration de l’expérience client (50%), devant l’augmentation des revenus (42%) et l’augmentation des marges (41%).

Dans ces conditions, rien de surprenant que les entreprises investissent dans le ML : elles le perçoivent comme un moyen d’améliorer l’efficacité opérationnelle (52%) et de découvrir de nouvelles informations à partir des données (43%).

Bien que le ML ne se résume finalement qu’à une analyse de données pour améliorer la performance des systèmes, l’un des premiers freins à son adoption trouve son origine dans la rivalité homme-machine.

-         Ainsi, un grand nombre de décisionnaires IT continuent de douter de la capacité des machines à remplacer l’humain dans le processus de décision.

Mais 84% des répondants sont convaincus que le ML leur permettra de se démarquer de la concurrence (43% pensent même qu’ils pourront se démarquer fortement).

-         Les quatre principaux freins à l’adoption du ML sont : le manque de ressources (34%), le manque de connaissances (25%), le coût (24%) et la résistance culturelle (20%).

Les technologies les plus innovantes requièrent souvent d’importants investissements humains et financiers.

Les entreprises qui souhaitent sauter le pas ont donc tout intérêt à s’entourer de partenaires capables de mettre à leur disposition compétences et technologies.

Source : Global Security Mag