En 2024, l’IA générative est passée du buzzword à la priorité du comité de direction. Les études montrent que 72 % des organisations utilisent déjà la GenAI dans au moins une fonction métier [1]. Pourtant, malgré cette adoption massive, beaucoup d’entreprises peinent à transformer leur déploiement en résultats concrets.

Selon la dernière analyse de BCG, « sur les 98 % d’entreprises qui expérimentent l’IA, seulement 26 % ont développé les capacités nécessaires pour dépasser les preuves de concept et commencer à en extraire de la valeur. » [2] Ce fossé ne se résume pas à une question de technologie : il représente des milliards de dollars de potentiel inexploité.

D’où vient ce décalage ?

Les obstacles auxquels font face les entreprises se répartissent en deux catégories : organisationnels et techniques.

Côté organisationnel, il s’agit de faire évoluer les façons de travailler, de former les équipes, de mettre à jour les processus. C’est difficile, mais pas nouveau. Les initiatives de transformation digitale de la dernière décennie ont déjà habitué les grandes entreprises à ce type de changement.

Le vrai casse-tête, c’est le volet technique : faire en sorte que l’IA réalise un travail concret, pas seulement générer du texte. C’est là que les entreprises perdent de l’argent.

Voici pourquoi :

1. Les maux de tête de l’intégration

L’IA ne se branche pas simplement sur vos systèmes existants. Chaque action que vous voulez lui confier (consulter des e-mails, mettre à jour des bases de données, envoyer des messages, interroger le CRM) nécessite du code sur mesure. L’intégration est déjà complexe en temps normal, mais ici le développeur doit aussi maîtriser les dernières techniques d’appel d’outils IA, ce qui aggrave un manque de compétences déjà criant.

2. Les cauchemars sécuritaires

Quand l’IA doit accéder aux systèmes de l’entreprise, les choses se compliquent. Les solutions actuelles lui donnent soit trop d’accès (risqué), soit pas assez (inutile). C’est encore plus délicat quand l’IA doit agir au nom de différents collaborateurs ou clients : consulter des agendas individuels, envoyer des e-mails personnalisés ou accéder à un ticket de support.

3. Les problèmes de précision

L’IA hallucine parfois. C’est gênant quand elle rédige un article de blog. C’est catastrophique quand elle manipule des données clients ou prend des décisions métier.

4. D’autres problèmes de sécurité

Personne ne veut son infrastructure IA dans un cloud public. Les données sont trop sensibles pour être confiées au service d’un tiers. Sans compter que la latence et les coûts de transfert de données peuvent vite devenir problématiques. L’avenir de l’infrastructure IA, c’est l’auto-hébergement dans des VPCs.

Le coût de l’attente

Si les obstacles sont réels, le coût de l’inaction, lui, peut être fatal. L’analyse de McKinsey indique que les premiers adoptants de la GenAI enregistrent déjà un avantage de 10 % sur l’EBIT par rapport à leurs concurrents, en très peu de temps [1]. Cet avantage s’accumule, creusant un écart toujours plus grand entre les leaders et les retardataires de l’IA, soit concrètement entre gagnants et perdants dans chaque segment de marché.

Une solution pragmatique

Arcade.dev est conçu pour lever ces obstacles et aider les entreprises à exploiter tout le potentiel opérationnel de l’IA. Arcade fournit unMCP runtimequi permet à l’IA de travailler en toute sécurité avec vos systèmes existants et authentifiés.

Voici comment :

  • Connexions prêtes à l’emploi : Nous avons déjà fait le travail d’intégration avec les outils courants comme Gmail, Slack et Salesforce. Besoin de quelque chose de spécifique ? Notre kit de développement vous permet de le construire en quelques minutes.
  • Accès sécurisé : Nos connecteurs permettent à l’IA d’accéder aux systèmes de l’entreprise sans compromettre la sécurité, en rendant l’authentification basée sur l’utilisateur aussi simple que possible. Avec Arcade, l’IA peut consulter des agendas, envoyer des e-mails et interroger des bases de données, en respectant les permissions de l’utilisateur final.
  • Rapidité et fiabilité : Nous avons tout optimisé pour un usage réel. Les actions s’exécutent en parallèle quand c’est possible, et nous avons intégré des garde-fous pour les situations imprévues.
  • Contrôle de la précision : Nous avons développé des mécanismes pour garder l’IA focalisée et précise, réduisant les réponses inventées qui plombent d’autres systèmes IA.
  • Déploiement flexible : Cloud ou vos propres serveurs, c’est vous qui choisissez. Particulièrement utile si vous avez des exigences de sécurité strictes.

L’essentiel

Les entreprises qui réussissent avec l’IA ne sont pas forcément celles qui ont la technologie la plus sophistiquée. Ce sont celles qui ont trouvé comment faire travailler l’IA concrètement. Arcade vous aide à les rejoindre.

L’écart entre le potentiel de l’IA et la réalité d’aujourd’hui existe bel et bien. Mais il n’est pas permanent. Avec les bons outils, vous pouvez commencer à tirer une vraie valeur de vos investissements IA.

Prêt à lancer votre transformation IA ? Contactez Arcade dès aujourd’hui.

Sources :

  1. « The state of IA in early 2024 : GenAI adoption spikes and starts to generate value » - McKinsey & Company, 2024
  2. « Where’s the Value in IA » - Boston Consulting Group, 2024
  3. « LLM to ROI - How to scale gen IA in retail » - McKinsey & Company, 2024
  4. « Five Functions Where AI Is Already Delivering » - Bain & Company, 2024