Un nouveau rapport du MIT Technology Review Insights explore les avancées en matière d'intelligence des données qui permettront aux DSI d'atteindre leurs priorités en matière de données et d'IA générative dans sept secteurs d'activité, à savoir la vente au détail et les biens de consommation emballés, les soins de santé et les sciences de la vie, la fabrication, les services financiers, les télécommunications, les médias et le divertissement, et le secteur public.
Le rapport, intitulé "Bringing breakthrough data intelligence to industries", est produit en partenariat avec Databricks, la société spécialisée dans les données et l'IA, et s'appuie sur une enquête mondiale menée auprès de 600 DSI, directeurs techniques, CDO et responsables technologiques de grandes entreprises et d'organisations du secteur public, ainsi que sur des entretiens approfondis avec des cadres de haut niveau. Parmi les organisations représentées figurent AT&T, AXA, Condé Nast, Databricks, Dell Technologies, General Motors, Morgan Stanley, Regeneron Genetic Center, United States Postal Service et Walmart.
Les conclusions sont les suivantes :
· L'analyse en temps réel et le partage sécurisé sont des priorités dans tous les secteurs d'activité pour véritablement libérer le pouvoir des données.
64% des DSI déclarent que la capacité à partager et en continu et en toute sécurité des données et des produits 'IA entre les plateformes est “très importante”. Dans tous les secteurs, les dirigeants considèrent comme prometteur le partage de données auprès de leur écosystème, via une technologie agnostique, soutenant les modèles d'IA et des opérations de base qui permettront d'obtenir des résultats plus précis, plus pertinents et plus rentables. Pour favoriser davantage l'innovation en EMEA, la région doit donner la priorité à l'activation de l'analyse en temps réel, car seulement 67 % des DSI sont convaincus qu'ils capitalisent sur ce point, contre 79 % en Amérique du Nord et 73 % dans l'APJ.
· Toutes les industries visent à unifier leurs modèles de gouvernance des données et de l'IA pour à la fois protéger et permettre l'innovation : 60 % des DSI déclarent qu'un modèle de gouvernance intégré unique pour les données et l'IA est " très important ", ce qui suggère que de nombreuses organisations luttent contre une architecture de données fragmentée ou cloisonnée. Dans la région EMEA, seulement 56 % des DSI sont d'accord avec ce sentiment. Compte tenu des besoins divers et uniques des différents pays de la région EMEA, la région risque de prendre du retard dans la tendance mondiale à la consolidation des systèmes et à la gouvernance unifiée - essentielles pour une mise à l'échelle efficace. Pour y remédier, chaque secteur devra parvenir à cette gouvernance unifiée dans le contexte de ses pipelines de données et de ses exigences en matière de sécurité et de conformité.
· Les exigences propres à chaque industrie détermineront la priorisation et le rythme d'adoption des cas d'usages de l'IA générative. L'optimisation de la chaîne d'approvisionnement est le cas d'utilisation d'IA générative ayant la plus grande valeur dans l'industrie manufacturière. Dans le même temps, il s'agit de l'analyse des données en temps réel et des insights pour le secteur public, de la personnalisation et de l'expérience client pour M&E, et du contrôle de la qualité pour les télécommunications. L'adoption de l'IA générative ne sera pas unique et chaque secteur suivra sa propre voie. Néanmoins, dans tous les cas, la création de valeur dépendra de l'accès aux données et à l'IA dans tous les rôles au sein de l'organisation.
Préserver la flexibilité des données et de l'IA en tirant parti du multi-cloud et de l'open source est essentiel pour gérer les risques et accélérer l'innovation. 63% des DSI estiment que l'exploitation de plusieurs fournisseurs de cloud est au moins quelque peu importante, tandis que 70 % sont du même avis en ce qui concerne les normes et les technologies open source. Compte tenu de l'évolution rapide du paysage de l'IA et de l'incertitude de l'environnement réglementaire, les dirigeants croient fermement en la valeur de la flexibilité stratégique.
La région EMEA est en avance sur le reste du monde lorsqu'il s'agit d'adopter une nouvelle plateforme permettant l'adoption de technologies émergentes. 68 % des DSI de la région EMEA considèrent qu'il est "très important" de disposer d'une plateforme permettant l'adoption de technologies émergentes au cours des deux prochaines années, avec en tête Israël (80 %), les Pays-Bas (73 %) et l'Allemagne (70 %).
« Les membres du Comex dans tous les secteurs d'activité de la région EMEA, voire à l'échelle mondiale, comprennent que les données et l'IA doivent être à la base de toutes les actions menées par l'organisation. Cela implique de construire des fondations de données solides et démocratiser les données à travers l’organisation afin que l'IA générative puisse commencer à générer des résultats commerciaux tangibles », déclare Samuel Bonamigo, SVP et GM, EMEA chez Databricks. « Investir dans une architecture de données moderne qui est construite sur des normes ouvertes avec un modèle de gouvernance robuste, sera un pivot de la réussite pour tous les leaders de l'industrie en 2024 et au-delà. »
« Les leaders technologiques d'aujourd'hui le disent clairement : un modèle de gouvernance unifié pour les données et l'IA n'est pas seulement une priorité, c'est une nécessité », déclare Laurel Ruma, directrice mondiale du contenu personnalisé pour MIT Technology Review. « À mesure que nous avançons, il est évident que les analyses en temps réel, le partage sécurisé des données et les écosystèmes agnostiques sur le plan technologique joueront un rôle central dans le façonnement de l'avenir de l'innovation dans toutes les industries. »
Le rapport, intitulé "Bringing breakthrough data intelligence to industries", est produit en partenariat avec Databricks, la société spécialisée dans les données et l'IA, et s'appuie sur une enquête mondiale menée auprès de 600 DSI, directeurs techniques, CDO et responsables technologiques de grandes entreprises et d'organisations du secteur public, ainsi que sur des entretiens approfondis avec des cadres de haut niveau. Parmi les organisations représentées figurent AT&T, AXA, Condé Nast, Databricks, Dell Technologies, General Motors, Morgan Stanley, Regeneron Genetic Center, United States Postal Service et Walmart.
Les conclusions sont les suivantes :
· L'analyse en temps réel et le partage sécurisé sont des priorités dans tous les secteurs d'activité pour véritablement libérer le pouvoir des données.
64% des DSI déclarent que la capacité à partager et en continu et en toute sécurité des données et des produits 'IA entre les plateformes est “très importante”. Dans tous les secteurs, les dirigeants considèrent comme prometteur le partage de données auprès de leur écosystème, via une technologie agnostique, soutenant les modèles d'IA et des opérations de base qui permettront d'obtenir des résultats plus précis, plus pertinents et plus rentables. Pour favoriser davantage l'innovation en EMEA, la région doit donner la priorité à l'activation de l'analyse en temps réel, car seulement 67 % des DSI sont convaincus qu'ils capitalisent sur ce point, contre 79 % en Amérique du Nord et 73 % dans l'APJ.
· Toutes les industries visent à unifier leurs modèles de gouvernance des données et de l'IA pour à la fois protéger et permettre l'innovation : 60 % des DSI déclarent qu'un modèle de gouvernance intégré unique pour les données et l'IA est " très important ", ce qui suggère que de nombreuses organisations luttent contre une architecture de données fragmentée ou cloisonnée. Dans la région EMEA, seulement 56 % des DSI sont d'accord avec ce sentiment. Compte tenu des besoins divers et uniques des différents pays de la région EMEA, la région risque de prendre du retard dans la tendance mondiale à la consolidation des systèmes et à la gouvernance unifiée - essentielles pour une mise à l'échelle efficace. Pour y remédier, chaque secteur devra parvenir à cette gouvernance unifiée dans le contexte de ses pipelines de données et de ses exigences en matière de sécurité et de conformité.
· Les exigences propres à chaque industrie détermineront la priorisation et le rythme d'adoption des cas d'usages de l'IA générative. L'optimisation de la chaîne d'approvisionnement est le cas d'utilisation d'IA générative ayant la plus grande valeur dans l'industrie manufacturière. Dans le même temps, il s'agit de l'analyse des données en temps réel et des insights pour le secteur public, de la personnalisation et de l'expérience client pour M&E, et du contrôle de la qualité pour les télécommunications. L'adoption de l'IA générative ne sera pas unique et chaque secteur suivra sa propre voie. Néanmoins, dans tous les cas, la création de valeur dépendra de l'accès aux données et à l'IA dans tous les rôles au sein de l'organisation.
Préserver la flexibilité des données et de l'IA en tirant parti du multi-cloud et de l'open source est essentiel pour gérer les risques et accélérer l'innovation. 63% des DSI estiment que l'exploitation de plusieurs fournisseurs de cloud est au moins quelque peu importante, tandis que 70 % sont du même avis en ce qui concerne les normes et les technologies open source. Compte tenu de l'évolution rapide du paysage de l'IA et de l'incertitude de l'environnement réglementaire, les dirigeants croient fermement en la valeur de la flexibilité stratégique.
La région EMEA est en avance sur le reste du monde lorsqu'il s'agit d'adopter une nouvelle plateforme permettant l'adoption de technologies émergentes. 68 % des DSI de la région EMEA considèrent qu'il est "très important" de disposer d'une plateforme permettant l'adoption de technologies émergentes au cours des deux prochaines années, avec en tête Israël (80 %), les Pays-Bas (73 %) et l'Allemagne (70 %).
« Les membres du Comex dans tous les secteurs d'activité de la région EMEA, voire à l'échelle mondiale, comprennent que les données et l'IA doivent être à la base de toutes les actions menées par l'organisation. Cela implique de construire des fondations de données solides et démocratiser les données à travers l’organisation afin que l'IA générative puisse commencer à générer des résultats commerciaux tangibles », déclare Samuel Bonamigo, SVP et GM, EMEA chez Databricks. « Investir dans une architecture de données moderne qui est construite sur des normes ouvertes avec un modèle de gouvernance robuste, sera un pivot de la réussite pour tous les leaders de l'industrie en 2024 et au-delà. »
« Les leaders technologiques d'aujourd'hui le disent clairement : un modèle de gouvernance unifié pour les données et l'IA n'est pas seulement une priorité, c'est une nécessité », déclare Laurel Ruma, directrice mondiale du contenu personnalisé pour MIT Technology Review. « À mesure que nous avançons, il est évident que les analyses en temps réel, le partage sécurisé des données et les écosystèmes agnostiques sur le plan technologique joueront un rôle central dans le façonnement de l'avenir de l'innovation dans toutes les industries. »
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