PARIS—Si la nouvelle révolution technologique que représentent l’Intelligence Artificielle (IA) et le machine learning est un levier majeur de compétitivité, toutes les entreprises n’ont pas le même degré d’avancement.
C’est le tableau que dresse la dernière étude internationale conduite par BCG GAMMA, l’entité du Boston Consulting Group (BCG) dédiée à l’IA. Intitulée Mind the (AI) Gap et réalisée auprès de 2 700 dirigeants, cette étude met en lumière les différences entre 7 pays - l’Allemagne, l’Autriche, la Chine, les Etats-Unis, la France, le Japon et la Suisse – et entre industries.
Adoption de l’IA : 20 % des entreprises françaises ont adopté l’IA dans leurs processus quotidiens
Si en matière d’intelligence artificielle (IA) et de machine learning, les « first movers » vont disposer d’un fort avantage concurrentiel, les entreprises françaises semblent aujourd’hui mal positionnées. 20 % ont adopté l’IA dans leurs process quotidiens et 29 % sont en train de développer des initiatives pilotes. Par ailleurs, pour ces entreprises ayant déjà lancé des initiatives d'IA, 36% ont déclaré avoir échoué contre 31 % en Allemagne. Ces deux nations, pourtant moteurs de la dernière révolution industrielle, sont largement distancées par la Chine.
Néanmoins, seules 32 % des entreprises chinoises ont déjà adopté l'IA dans leurs processus quotidiens, les autres s’étant plutôt concentrées sur des projets pilotes.
Si les États-Unis se situent à la deuxième place, c’est notamment grâce à l’adoption de l’IA dans les entreprises de la Silicon Valley et à son écosystème de startups.
« Investir dans l’IA est une nécessité pour les entreprises. Mais elles doivent le faire en passant outre leurs habitudes culturelles et mettre fin notamment au travail en silos. Quand la méthode agile s’applique à l’organisation, les résultats obtenus grâce à l’IA sont extrêmement rapides et ont un vrai impact business» explique Sylvain Duranton, Directeur monde de BCG GAMMA.
Des cycles d’innovation plus courts dynamisent le déploiement de l’IA
Un déploiement réussi de l’IA repose sur des cycles de lancement et d’apprentissage très rapides. Plus le cycle est long, plus le risque d'échouer est élevé. En France, en Allemagne ou au Japon, les entreprises ont un cycle d'innovation moyen compris entre 10 et 14 mois, contre 7,3 mois seulement pour la Chine. C’est une des raisons du creusement de l’écart avec ce pays.
Les entreprises technologiques, leaders dans l’adoption de l’IA
Les entreprises des secteurs de la technologie, de l’informatique, des médias et des télécommunications enregistrent la plus grande part « d’actives players » (71%)- entreprises qui ont intégré l’IA dans leurs processus quotidiens ou dans des projets pilotes. Le secteur de l’énergie arrive en deuxième position (67%), suivi par le secteur industriel (55%) et les services financiers (52%).
Au sein d’une même industrie, de grandes différences sont constatées. Par exemple, dans le secteur automobile connu pour sa forte adoption de l’IA, la part d’« active players » varie nettement : ils sont seulement 27% au Japon, contre environ 65% en Allemagne et en France.
Contrairement aux autres pays du panel pour lequel un secteur domine - le secteur de l’énergie aux Etats-Unis avec 73% d’active players ou le secteur technologie & télécommunication en France avec 63% d’active players - la position dominante de la Chine n’est pas influencée par un secteur en particulier puisque tous les secteurs comptent au moins 80 % d’«active players».
Les managers doivent être audacieux et adapter leur culture d’entreprise pour devenir des « active players » de l’IA
L'IA modifie l’organisation des entreprises en profondeur. Les nouveaux défis qu’elle suscite nécessitent une vision audacieuse pour changer les méthodes de travail établies. Pourtant, travailler en silo semble toujours être la norme pour 66% des Allemands, 72% des Américains et 50% des Chinois. Pour que l’IA soit couronnée de succès, cette méthode doit évoluer vers plus d’agilité. En effet, 41% des « active players » conduisent l'innovation en matière d'IA par le biais d'équipes multidisciplinaires, contre seulement 22% des « observateurs ».
Près de 90% des dirigeants chinois accordent plus d’attention à l’IA qu’aux autres techniques d’innovation, contre seulement 53% des entreprises allemandes et 52% des entreprises françaises. Par opposition, de nombreux dirigeants semblent encore activement décourager les innovations en matière d’IA: 20% managers japonais rapportent qu’ils accordent moins d’attention à l’IA qu’aux autres sujets d’innovation.
«Le management a un rôle clé en matière de choix des sujets et de déploiement des solutions d’IA. Lorsque les dirigeants sont à la manœuvre et pilotent ces sujets, ces initiatives ont beaucoup plus de chances de réussir. C’est le gage ultime de succès » détaille Sylvain Duranton.
Méthodologie :
L’étude a été réalisée en ligne par BCG GAMMA de septembre à octobre 2018 auprès de 2700 managers de 7 pays (Allemagne, Autriche, Chine, Etats-Unis, France, Japon et Suisse). Les répondants devaient avoir un minimum de connaissance des enjeux de l’IA et de son potentiel. Les managers interrogés étaient issus de petites et moyennes entreprises (inférieur à 250 employés) et de grands groupes (50 000 employés ou plus), tous secteurs confondus (grande consommation, énergie, finance, santé, industriel, technologique, télécommunications, secteur public).
Contact :
Boston Consulting Group
Alison Harry
+33 6 17 81 35 59
A propos de BCG GAMMA
Lancé en 2015, BCG GAMMA est l’entité du Boston Consulting Group dédiée à l'Intelligence Artificielle. 450 data scientists, maîtrisant toutes les techniques d'analyse de données (data science, data engineering, optimisation, machine learning) construisent des solutions pour transformer radicalement la performance des plus grands groupes. Chez BCG GAMMA, nous croyons qu'un avantage concurrentiel existe à l'intersection de la data science, de la technologie, et du capital humain. Nos solutions agiles et alimentées par intelligence artificielle assurent une amélioration continue des performances de nos clients.