Fivetran a annoncé les résultats d’une enquête montrant que si 87 % des organisations considèrent l’intelligence artificielle (IA) comme vitale pour la survie de leur entreprise, 86 % affirment qu’elles auront du mal à faire pleinement confiance à l’IA pour prendre toutes les décisions commerciales sans intervention humaine. 90 % des personnes interrogées déclarent que leurs organisations continuent de s’appuyer sur des processus de données manuels.

Menée par Vanson Bourne, l’enquête en ligne auprès de 550 professionnels seniors de l’informatique et de la science des données aux États-Unis, au Royaume-Uni, en Irlande, en France et en Allemagne a également révélé que seulement 14 % des organisations considèrent que leur maturité informatique est « avancée », ce qui signifie qu’elles utilisent des applications à usage général. IA. pour faire automatiquement des prédictions et des décisions commerciales. 41 % des personnes interrogées ont admis qu’il y avait une grande marge d’amélioration dans la manière dont leur organisation utilisait l’IA. Ce nombre a grimpé à 64% en ne regardant que les répondants américains.

« Cette étude met en évidence des lacunes importantes dans le mouvement efficace et l’accès aux données entre les organisations. Un programme d’IA réussi dépend d’une base de données solide, en commençant par un entrepôt de données cloud ou un lac de données comme base », a-t-il déclaré. George FraserPDG de Fivetran. « Les équipes d’analyse utilisant une pile de données moderne peuvent plus facilement étendre la valeur de leurs données et maximiser leurs investissements dans l’IA et la science des données. »

Des processus de données inefficaces réduisent les percées de l’IA et les gains de revenus

Les organisations semblent jeter les bases de projets d’IA plus sophistiqués et prévoient d’y consacrer 13 % de leurs revenus annuels mondiaux au cours des trois à cinq prochaines années, contre 8 % aujourd’hui. Presque toutes les organisations interrogées collectent et utilisent déjà les données des systèmes d’exploitation, mais leur capacité à utiliser ces données pour les modèles d’IA est entravée par des problèmes de données profonds :

  • 71 % ont des difficultés à accéder à toutes les données nécessaires pour exécuter des programmes, des charges de travail et des modèles d’IA.
  • Au moins 73 % considèrent que chacune des étapes d’extraction, de chargement et de transformation des données, jusqu’à ce que leur traduction en conseils pratiques pour les décideurs, soit un défi.
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Ces processus de données inefficaces obligent les entreprises à s’appuyer sur la prise de décision humaine 71 % du temps. Les programmes d’IA sous-performants nuisent également financièrement aux organisations, les personnes interrogées estimant qu’elles perdent en moyenne 5 % de leurs revenus annuels mondiaux en raison de modèles construits avec des données inexactes ou de mauvaise qualité.

Le talent de l’IA reste inexploité

La prévalence de données de mauvaise qualité, isolées et obsolètes signifie que les scientifiques des données, employés par toutes les grandes organisations interrogées, passent moins d’un tiers de leur temps à construire des modèles d’IA, consacrant le reste à des tâches en dehors de leur fonction professionnelle. .

En conséquence, 87 % conviennent que les scientifiques des données au sein de leur organisation ne sont pas utilisés à leur plein potentiel. Cependant, le recrutement est cité (par 39 %) comme le plus grand obstacle à l’adoption de l’IA, soulignant la responsabilité des organisations de tirer parti de toute urgence des talents dont elles disposent déjà.