Guide à l'usage des dirigeants pour investir dans l'intelligence artificielle : comprendre la proposition de valeur en 2025
L'AI automatizzerà 300M posti lavoro equivalenti globalmente, 92M eliminati entro 2030 (WEF), 60% lavori paesi alto reddito influenzati—ma saldo netto positivo: 170M nuovi ruoli emergeranno (+78M totale). Lavori più suscettibili: amministrativi 46% attività automatizzabili, back-office, call center, contabilità. Risultati settoriali già misurabili: finanza -40% costi operativi +40% efficienza gestione rischio, sanità -30-50% tempi diagnosi con scoperta farmaci da 5 anni a <1 anno (-60% costi), software -56% tempi sviluppo con +30-60% accelerazione time-to-market, manifattura -80% downtime con +8% profitti annui, marketing +30% conversioni con -30% costi acquisizione clienti. Polarizzazione salariale estrema: avvocati con competenze AI guadagnano +49% vs colleghi tradizionali. Italia caso demografico: gap 5.6M posti lavoro entro 2033, automazione 3.8M diventa necessità vs rischio. Competenze 2025: pensiero analitico, creatività, intelligenza sociale—94% responsabili marketing riporta impatto positivo vendite, 91% aziende con AI assumerà nel 2025. Questione centrale: non se AI sostituirà umani ma quali umani si adatteranno vs resisteranno cambiamento.
Alors que les tendances en matière d'investissement dans l'IA évoluent à l'horizon 2025, les dirigeants sont de plus en plus contraints de prendre des décisions stratégiques sur la mise en œuvre de l'IA. Avec l'adoption rapide des outils d'IA par les entreprises - 22 % les mettent en œuvre de manière intensive et 33 % les utilisent de manière limitée - il est devenu essentiel de comprendre comment évaluer et mettre en œuvre les solutions d' IA pour conserver un avantage concurrentiel. Dans le livre"The Executive Guide to Artificial Intelligence" d'Andrew Burgess, l'auteur fournit un guide complet pour les dirigeants d'entreprise qui souhaitent comprendre et mettre en œuvre des solutions d'IA dans leur organisation.
Cet ouvrage a été publié en 2017 par Springer International Publishing et offre un aperçu pratique de la manière dont les entreprises peuvent tirer parti de l'intelligence artificielle. Qu'est-ce qui a changé aujourd'hui ?
Tendances actuelles de l'investissement dans l'IA 2025
Le paysage de l'IA connaît une croissance sans précédent, les organisations réalisant des investissements plus importants pour rester compétitives.
L'essentiel :
Burgess a souligné l'importance de commencer par définir des objectifs clairs alignés sur la stratégie de l'entreprise, un principe qui reste valable aujourd'hui. Dans son livre, il identifie huit capacités essentielles de l'IA :
Reconnaissance d'images
Reconnaissance vocale
Recherche et extraction d'informations
Regroupement
Compréhension du langage naturel
Optimisation
Prédiction
Comprendre (aujourd'hui)
Évolution de 2018 à 2025 :
Depuis la rédaction du livre, l'IA est passée du statut de technologie émergente à celui de technologie grand public. La capacité de "compréhension" que Burgess considérait comme futuriste a connu des avancées significatives avec l'avènement des grands modèles de langage (LLM) et des technologies d'IA générative, qui n'avaient pas encore vu le jour en 2018.
cadre stratégique pour les décisions d'investissement dans l'IA
Les quatre questions essentielles
Lors de l'évaluation des investissements dans l'IA, il est essentiel de se concentrer sur ces questions cruciales :
Définir le problème de l'entreprise
Indicateurs de réussite
Exigences de mise en œuvre
Évaluation des risques
Note : Ce cadre en quatre questions est issu des connaissances actuelles et n'est pas explicitement présenté dans le livre de Burgess.
Élaborer une stratégie efficace en matière d'IA
Le cadre d'adoption :
Burgess propose un cadre détaillé pour la création d'une stratégie en matière d'IA qui comprend
Alignement sur la stratégie de l'entreprise - Comprendre comment l'IA peut soutenir les objectifs existants de l'entreprise
Comprendre les ambitions de l'AI - Définir si nécessaire :
Améliorer les processus existants
Transformer les fonctions de l'entreprise
Créer de nouveaux services/produits
Évaluation de la maturité de l'IA - Déterminer le niveau de maturité actuel de l'organisation sur une échelle de 0 à 5 :
Mise en œuvre tactique d'outils d'automatisation (niveau 3)
Mise en œuvre tactique de diverses technologies d'automatisation (niveau 4)
Automatisation stratégique de bout en bout (niveau 5)
Création d'une carte thermique de l'AI - Identification des domaines où les opportunités sont les plus grandes
Élaborer un dossier commercial - Évaluer les avantages "tangibles" et "intangibles
Gestion du changement - Planifier l'adaptation de l'organisation
Développer une feuille de route IA - Créer un plan à moyen et long terme
Évolution de 2018 à 2025 :
Le cadre de Burgess reste étonnamment pertinent aujourd'hui, mais il doit être complété par des considérations sur :
L'éthique et les réglementations en matière d'IA (comme la loi européenne sur l'IA)
Durabilité environnementale de l'IA
Stratégies d'IA responsables
Intégration des technologies émergentes telles que l'informatique quantique
Mesurer le retour sur investissement de l'IA
Les facteurs déterminants du retour sur investissement :
Burgess identifie différents types d'avantages de l'IA, classés en "hard" et "soft" :
Des avantages indéniables :
Réduction des coûts
Éviter les coûts
Satisfaction des clients
Conformité
Atténuation des risques
Atténuation des pertes
Atténuation des pertes de revenus
Génération de revenus
Avantages doux :
Changement culturel
Avantage concurrentiel
Effet de halo
Permettre d'autres avantages
Permettre la transformation numérique
La mesure du retour sur investissement de l'IA est devenue plus sophistiquée, avec des cadres spécifiques pour évaluer l'impact de l'IA générative, qui n'existaient pas lorsque Burgess a écrit son livre.
Approches techniques de la mise en œuvre de l'IA
Types de solutions :
Burgess a présenté trois approches principales pour la mise en œuvre de l'IA :
Logiciels d'IA prêts à l'emploi - Solutions prêtes à l'emploi
Plateformes d'IA - fournies par de grandes entreprises technologiques
Développement d'IA sur mesure - Solutions personnalisées
Pour les premières étapes, il a suggéré d'envisager :
Preuve de concept (PoC)
Prototypes
Produit minimum viable (MVP)
Test de l'hypothèse la plus risquée (TAP)
Pilote
Ce qui a changé :
Depuis 2018, nous avons assisté à :
démocratisation des outils d'IA avec des solutions sans code/à faible code
Amélioration spectaculaire des plateformes d'IA en nuage
Croissance de l'IA générative et des modèles tels que GPT, DALL-E, etc.
Montée en puissance des solutions AutoML qui automatisent certaines parties du processus de science des données
Prise en compte des risques et des défis
Les risques de l'intelligence artificielle :
Burgess a consacré un chapitre entier aux risques de l'IA, en soulignant :
Qualité des données
Manque de transparence - la nature "boîte noire" des algorithmes
Préjugés non intentionnels
Naïveté de l'IA - Limites de la compréhension du contexte
Dépendance excessive à l'égard de l'IA
Mauvais choix de technologie
Actes de malveillance
Évolution de 2018 à 2025 :
Depuis l'écriture du livre :
Les préoccupations relatives à la partialité des algorithmes sont devenues une question cruciale (en attente)
La sécurité de l'IA est devenue essentielle face à l'augmentation des menaces
La réglementation de l'IA est devenue un facteur clé
Les risques liés aux deepfakes et à la désinformation générative par l'IA sont devenus importants
Les préoccupations en matière de protection de la vie privée se sont accrues avec l'utilisation plus généralisée de l'IA
Créer une organisation efficace de l'AI
Extrait du livre de Burgess (2018) :
Burgess a proposé :
Construire un écosystème de l'IA avec les fournisseurs et les partenaires
Mise en place d'un centre d'excellence (CoE) avec des équipes dédiées
Envisager des rôles tels que celui de responsable des données (CDO) ou de responsable de l'automatisation (CAO).
Évolution de 2018 à 2025 :
Depuis lors :
Le rôle de responsable en chef de l'IA (CAIO) est devenu courant
L'IA est désormais souvent intégrée dans l'ensemble de l'organisation au lieu d'être isolée dans un centre d'expertise.
La démocratisation de l'IA a conduit à des modèles opérationnels plus distribués
L'importance de la maîtrise de l'IA pour tous les employés est apparue
Conclusion
Extrait du livre de Burgess (2018) :
Burgess a conclu en soulignant l'importance de :
Ne croyez pas au battage médiatique, mais concentrez-vous sur les véritables problèmes de l'entreprise
Commencer le parcours de l'AI dès que possible
Préparer l'avenir de l'entreprise en comprenant l'IA
Adopter une approche équilibrée entre optimisme et réalisme
Évolution de 2018 à 2025 :
L'appel de Burgess à "ne pas croire au battage médiatique" reste incroyablement pertinent en 2025, en particulier avec le battage médiatique excessif autour de l'IA générative. Cependant, la vitesse d'adoption de l'IA est devenue encore plus critique, et les entreprises qui n'ont pas encore entamé leur parcours en matière d'IA se trouvent maintenant dans une position très désavantageuse par rapport à celles qui ont suivi le conseil de Burgess de commencer tôt (en 2018 !).
Le paysage de l'IA en 2025 est plus complexe, plus mature et plus intégré à la stratégie de l'entreprise que ce que l'on aurait pu prédire en 2018, mais les principes fondamentaux d'alignement stratégique, de création de valeur et de gestion des risques énoncés par Burgess restent étonnamment valables.
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