Intelligence artificielle : nos entreprises prennent-elles du retard ?

Dans toute révolution industrielle ou technologique, il y a les early adopters et à l’autre bout de la chaîne, les réfractaires. C’est la même chose avec l’intelligence artificielle ; certaines entreprises embarquent cette immense révolution, dont personne ne connaît in fine les conséquences réelles, et d’autres l’ignorent superbement.

Selon une enquête réalisée par OpinionWay et le groupe Dékuple (1), près de quatre entreprises sur dix en France n'auraient encore rien fait pour intégrer l’intelligence artificielle générative (IAG) dans leur activité. Et seul un tiers la développe ou l’a pleinement intégrée, souvent depuis une bonne année. Ils sont pourtant tous convaincus que cette technologie risque de bouleverser leur environnement économique et concurrentiel.

D’ailleurs, près de six entreprises sur dix prévoient de l’intégrer dans leurs process au cours des deux prochaines années, et seulement une sur dix compte ne rien faire du tout. L’intégration de l’IAG nécessitant des investissements et des réorganisations internes lourds, ceci explique peut-être cette frilosité.

D’ailleurs, lorsqu’on les interroge sur les budgets qu’elles sont prêtes à consacrer à cette innovation, près de la moitié répond cinq millions ou plus. Deux entreprises sur dix mobiliseraient plus de dix millions.

L'étude d’OpinionWay fait un autre constat : les très grandes entreprises, où les normes et procédures sont généralement plus lourdes qu’ailleurs, sont les plus lentes à intégrer l'intelligence artificielle générative. Un tiers n'a d’ailleurs programmé aucune formation pour les employés.

C’est bien là que réside le danger, celui d’un décrochage concurrentiel pour les entreprises retardataires ou réfractaires à l’IAG. Elles risquent d’être dépassées par des concurrents dont les produits seront moins chers, plus rapidement mis sur le marché, voire de meilleure qualité, à cause justement de leur recours à l’IAG.

Dans l’automobile, comme le rappelle Soraya Anrar, directrice des activités de la plateforme Guichet Carte Grise dans une récente chronique, "l'intégration de ChatGPT dans les véhicules devient progressivement une réalité. Au-delà de l'assistance vocale, l'IA joue un rôle crucial dans le développement de dispositifs avancés comme le régulateur de vitesse adaptatif intelligent, la gestion optimisée de l'énergie des véhicules, la maintenance prédictive".

Sans parler des milliers de données dont les véhicules regorgent et qui permettront de générer, à terme, des milliards d’économies d’une part et de revenus de l’autre, via leur exploitation.

Depuis mars 2024, DS Automobiles embarque cette technologie dans 18 pays. Peugeot souhaite faire de même pour ses modèles. Mercedes-Benz teste depuis une année l’intelligence artificielle à bord de ses véhicules, via son système d’infodivertissement MBUX aux États-Unis. Renault, General Motors, Volkswagen ou encore Skoda sont aussi dans la course.

La question n'est pas tant de savoir si l'IA révolutionnera l'automobile, mais à quelle vitesse et avec quelle ampleur. En espérant toutefois que la filière ne s’égarera pas dans le superflu pour se concentrer sur l’essentiel.

Arrêter les expérimentations à tout bout de champ et se concentrer sur deux ou trois chantiers approfondis : c’est en tout cas la recommandation faite aux entreprises il y a quelques semaines par le cabinet McKinsey dans Les Échos (2). "En dix-huit mois, McKinsey a accompagné 150 projets d'IA générative dans les fonctions cœur et support de ses clients. Une frénésie d'expérimentation qui a été précédée de milliers de tests d'IA analytique de précédente génération depuis 2015. Mais 90 % d'entre eux en restent au stade de l'expérimentation", rappelle le quotidien économique.

L’Arval Mobility Observatory

(1). Enquête OpinionWay et groupe Dékuple, réalisée du 12 au 26 avril 2024 auprès de 300 décisionnaires et membres du comité exécutif dans les entreprises de plus de 250 salariés en France sur un échantillon représentatif, interrogés par un questionnaire auto-administré en ligne.

(2). "IA : les entreprises vont dans le mur prévient McKinsey", Les Échos 28 avril 2024.