17Deux décennies après que les entreprises ont commencé à déployer des solutions d’IA, on peut affirmer qu’elles ont peu progressé dans la réalisation de gains significatifs d’efficacité et de rentabilité par rapport au battage médiatique qui a motivé leurs attentes initiales.

À première vue, des données récentes soutiennent les sceptiques de l’IA. Près de 90% des projets de science des données n’arrivent jamais en production et les entreprises qui ont développé une stratégie d’IA à l’échelle de l’entreprise constatent des taux d’échec allant jusqu’à 50%.

Mais les 25 dernières années n’ont été que la première phase de l’évolution de l’IA d’entreprise, ou ce que nous pourrions appeler l’IA d’entreprise 1.0. 

Cependant, les entreprises à la pointe de l’innovation en IA sont passées à la prochaine génération, qui définit la décennie à venir du Big Data, de l’analyse et de l’automatisation. 

La différence entre ces deux générations d’IA d’entreprise n’est pas académique. Pour les dirigeants de tous les secteurs d’activité, de la santé au commerce de détail en passant par les médias et la finance, l’évolution de la version 1.0 à la version 2.0 est une chance d’apprendre et de s’adapter aux échecs passés, de créer des attentes concrètes pour les utilisations futures et de justifier l’investissement croissant dans l’IA que nous constatons dans tous les secteurs.

Dans deux décennies, lorsque les chefs d’entreprise se tourneront vers les années 2020, les entreprises qui ont d’abord réalisé l’AI d’entreprise 2.0 seront les grandes gagnantes de l’économie, ayant différencié leurs services, gagné des parts de marché et étant positionnées pour une innovation continue.