IA en entreprise : 4 scénarios pour en faire un levier de performance

Une segmentation axée sur les usages

Jusqu'à présent, l'analyse du marché de l'IA reposait essentiellement sur des critères technologiques tels que le traitement automatique du langage naturel, l'apprentissage automatique ou encore le deep learning. Or, cette approche ne permettait pas aux entreprises d'intégrer l'IA de manière cohérente dans leur stratégie. Sopra Steria Next propose ainsi une nouvelle grille de lecture fondée sur les usages concrets et les bénéfices métiers.

Fabrice Asvazadourian, CEO de Sopra Steria Next, explique dans le communiqué : « Autrefois considérée comme un sujet technique délégué aux data scientists, l'IA a fait son entrée dans les comités exécutifs et les conseils d'administration. Nos clients avaient besoin d'une boussole stratégique pour optimiser leurs investissements et maximiser la performance business. »

Cette approche permet d'orienter les décisions en fonction de l'impact attendu sur les organisations, en différenciant quatre types d'applications de l'IA.

4 scénarios de l'IA et leurs implications économiques

L'étude identifie quatre grands archétypes d'IA, chacun répondant à des enjeux spécifiques et offrant un potentiel de rentabilité distinct.

1- L'IA industrielle (AI for Machine)

L'IA appliquée aux systèmes industriels permet d'optimiser la conception des usines, des machines et des chaînes logistiques. L'essor des jumeaux numériques et du métavers industriel renforce cette dynamique en offrant une capacité de simulation avancée. Ce segment est particulièrement stratégique pour l'industrie manufacturière, l'énergie et la défense.

2- L'automatisation intelligente des processus (AI for Process)

Ce type d'IA concerne principalement l'optimisation des processus administratifs, financiers et opérationnels. La convergence entre RPA (Robotic Process Automation), OCR (Reconnaissance optique de caractères), BPM (Business Process Management) et ERP favorise l'efficacité des fonctions supports et des services financiers. Cette catégorie inclut également des applications dans la gestion des anomalies et la détection de fraudes.

3- L'IA au service des humains (AI for Human)

L'IA appliquée à l'optimisation des interactions humaines comprend les assistants virtuels, la gestion des connaissances et les outils d'aide à la décision. L'IA générative, notamment utilisée dans la finance, la santé et le commerce, accélère la transformation des modèles d'affaires et améliore la relation client.

4- L' IA pour le développement informatique (AI for Software)

L'IA appliquée aux infrastructures IT et au développement logiciel transforme les pratiques de codage grâce aux solutions low-code et no-code. Ce levier permet de réduire les erreurs, d'accélérer la mise en production et d'optimiser la gestion des systèmes informatiques.

Une croissance exponentielle du marché de l'IA d'ici 2028

Selon l'étude, le marché mondial de l'IA, estimé à 540 milliards de dollars en 2023, connaîtra une croissance de 19 % par an pour atteindre 1 270 milliards de dollars en 2028. Cette expansion repose sur des dynamiques spécifiques à chaque archétype :

Pour l'IA industrielle : les prévisions correspondent à 330 milliards de dollars en 2028 (+13 % par an), soit 26 % du marché.

Pour celle sur l'automatisation des processus : 390 milliards de dollars (+18 % par an), soit 31 % du marché.

L' IA au service des humains : 380 milliards de dollars (+24 % par an), soit 30 % du marché.

Et l' IA pour le développement logiciel : 170 milliards de dollars (+25 % par an), soit 13 % du marché.

Les facteurs clés de cette croissance incluent le déploiement des réseaux 5G/6G, la généralisation des capteurs connectés, l'intégration des outils d'automatisation des processus, ainsi que l'adoption croissante des assistants virtuels et de l'IA générative, précise l'étude.

Comment piloter les investissements en IA dans les différents secteurs ?

L'étude propose une approche différenciée par secteur, mettant en évidence les priorités d'investissement selon les besoins spécifiques des entreprises :

Pour le secteur financier : il s'agira d'arriver à un équilibre entre l'IA pour les processus, l'IA au service des humains et l'IA pour le développement logiciel.

Pour l' industrie manufacturière et énergie : priorité à l'IA industrielle pour optimiser la production et la maintenance.

Pour le domaine de la santé et la pharmaceutique : il s'agira d'allier une combinaison entre IA industrielle et IA au service des humains pour améliorer la recherche clinique et la personnalisation des soins.

Le défi de l'industrialisation de l'IA en entreprise

L'une des grandes difficultés rencontrées par les entreprises est le passage de la phase d'expérimentation à l'industrialisation. Aujourd'hui, seulement 15 % des algorithmes développés en entreprise sont réellement déployés à l'échelle.

« Seul un projet IA sur sept aboutit à une mise en production généralisée. L'enjeu est d'optimiser ce ratio en structurant l'IA autour des cas d'usage les plus matures et en limitant les angles morts » détaille Fabrice Asvazadourian, CEO de Sopra Steria Next.

Pour réussir cette transition, Sopra Steria Next identifie quatre leviers stratégiques :

Le premier, se focaliser les investissements sur les cas d'usage matures afin d'éviter les expérimentations coûteuses et inefficaces. Le second moderniser les plateformes Data/IA pour améliorer la gestion des données non structurées et garantir une scalabilité optimale. Le troisième, intégrer l'IA dans les processus IT industriels tout en assurant une traçabilité et une conformité réglementaire. Et le dernier, développer les compétences internes en IA et faciliter l'adoption des outils par les collaborateurs.

L'IA au service de la stratégie d'entreprise

L'intelligence artificielle est à mener à représenter un levier stratégique incontournable pour les entreprises. Toutefois, son adoption efficace repose sur une approche ciblée et alignée sur les besoins métiers.

Alors que le marché de l'IA connaît une croissance rapide, les entreprises qui sauront adapter leurs stratégies d'investissement et industrialiser efficacement leurs initiatives IA disposeront d'un avantage concurrentiel majeur dans les années à venir.