L’intelligence artificielle, c’est payant

Par La rédaction | 21 juin 2017 | Dernière mise à jour le 15 août 2023
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Les entreprises qui ont adopté des stratégies d’innovation en matière d’intelligence artificielle (IA) génèrent davantage de valeur, selon une étude d’Accenture.

Pour le déterminer, la firme a mesuré le « Quotient d’intelligence artificielle » (QIA) des entreprises figurant dans le classement Global 100 du magazine Fortune et dans le classement Intelligent 100 d’Accenture, qui regroupe les entreprises pionnières en matière d’IA sur la période 2010-2016. Ce QIA tient compte du niveau des capacités internes et des investissements dans l’IA, ainsi que de la collaboration avec des partenaires externes.

Seules 17 % des entreprises se classent dans la catégorie la plus performante des « Inventeurs collaboratifs », révèle l’étude, alors qu’une grande majorité de sociétés (57 %) obtiennent simplement le statut d’« Observateurs » avec des niveaux relativement bas d’innovation interne et de collaboration externe en matière d’IA.

Les inventeurs collaboratifs ont vu la valeur de leur entreprise progresser de 4,2 % en moyenne depuis 2013, contre seulement 2,3 % pour le reste de l’échantillon. Accenture Research estime que le passage du statut d’« Observateur » à celui d’« Inventeur collaboratif » pourrait entraîner, en moyenne, une croissance de 90 % de la valeur d’entreprise.

PASSER À L’ÉTAPE SUIVANTE

« De nombreuses entreprises sont prêtes à aller au-delà de la phase expérimentale de l’IA et à s’en servir pour améliorer la productivité et créer de nouvelles sources de revenus, affirme Paul Daugherty, directeur de la technologie et de l’innovation chez Accenture. Si elles veulent compter parmi les plus performantes, elles devront à la fois développer leurs propres capacités en matière de technologie, de données et de personnes, et s’impliquer complètement dans le vaste écosystème de l’IA. »

L’étude montre que les entreprises doivent réunir et intégrer trois facteurs clés pour obtenir un QIA élevé : des technologies et des applications propriétaires qui leur permettront de se démarquer sur le marché, des données nombreuses et structurées ainsi que des employés possédant un large éventail de compétences en matière de mathématiques, de sciences des données, de neuroscience, de psychologie comportementale et de linguistique, entre autres.

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