Suivez les leaders : Quelles sont les compétences nécessaires à une bonne maîtrise de l'IA ?

Leentje Chavatte

Leentje Chavatte

Microsoft, Digital Transformation

Temps de lecture, 4 min.

Chaque technologie passe par une phase de découverte et une phase de mise en œuvre. Aujourd’hui, l’IA avance à plein régime dans sa phase de mise en œuvre. Les entreprises recourent à cette technologie pour renforcer les capacités de leurs employés, communiquer avec les clients et transformer leurs activités.

« Toutes les grandes entreprises de technologie dépensent de l’argent dans les capacités de l’IA. Elles ont des visions précises visant à maîtriser la pensée et le comportement humains. Combinée à la puissance de calcul, l’IA deviendra incontournable. » – Skandia

Microsoft et EY ont sondé 277 entreprises actives dans 7 secteurs et 15 pays afin de comprendre comment l’IA est utilisée en Europe. Nous avons identifié les huit capacités considérées comme les plus utiles pour générer de la valeur à partir de l’IA. Il a été demandé aux dirigeants d’entreprise qui mènent la tendance dans le domaine de l’IA de classer ces capacités par ordre d’importance.

Les huit capacités les plus importantes

Exploiter le potentiel de l’IA

L’analyse avancée est apparue comme la capacité la plus importante en matière d’IA parmi les entreprises interrogées.

Cela n’est peut-être pas surprenant : L’IA s’appuie sur des esprits intelligents et compétents, capables de comprendre les problèmes des entreprises à un niveau très détaillé et d’utiliser l’IA pour résoudre ces problèmes de manière efficace.

Cette enquête a révélé un manque important de compétences en données techniques pour répondre à la forte croissance de la demande en matière d’IA. Trouver et recruter des experts en IA est devenu extrêmement concurrentiel. Actuellement, les experts en IA touchent sont souvent mieux payés que leurs supérieurs. Dans certains cas, on élabore même de nouvelles politiques de ressources humaines pour tenir compte de l’évolution des besoins.

La gestion des données apparaît en deuxième position. Cette enquête a révélé qu’une part importante du temps que les entreprises consacrent à l’IA est attribuée à des tâches liées à la gestion des données. Les entreprises ont déclaré passer 2 à 3 ans à développer l’infrastructure de données nécessaire à l’IA. Les entreprises dont les visions en matière d’IA sont les plus ambitieuses consacrent encore la plupart de leur temps à peaufiner leur infrastructure.

La troisième capacité la plus importante est le leadership par l’IA. Ce résultat souligne la nécessité pour les dirigeants de comprendre et de formuler une vision claire de l’IA.

La promotion d’une culture ouverte est apparue en quatrième position. Pour mener cela à bien, les dirigeants doivent se montrer transparents concernant les projets d’IA en cours et les résultats souhaités.

Comprendre comment déployer les bonnes technologies émergentes se classe en cinquième position, suivi du développement agile. Une expérimentation rapide et des processus itératifs utilisant des technologies évolutives doivent favoriser un apprentissage interne rapide.

Les alliances externes se classent en avant-dernière position en termes d’importance. Cela est certainement dû au fait qu’il s’agit d’un domaine dans lequel les dirigeants pensent déjà avoir le plus de maîtrise. L’intervention de la science comportementale par le biais de l’intelligence émotionnelle est considérée comme la capacité la moins importante pour l’IA. Cela peut être dû au fait que les entreprises s’attèlent encore à maîtriser les compétences techniques complexes avant de passer à des capacités cognitives humaines plus avancées.

Les secteurs à la pointe

Les secteurs les plus avancés dans l’utilisation de l’IA font état de compétences accrues en analyse avancée. Il s’agit notamment des secteurs des technologies, des médias et des télécommunications (TMT). Les entreprises du secteur des sciences de la vie (soins de santé et pharmaceutique compris) font état de compétences inférieures en matière de leadership par l’IA. L’une des explications possibles est que, dans l’industrie pharmaceutique, l’IA réside principalement dans la recherche et le développement, et n’influence pas encore l’ensemble de l’organisation au niveau stratégique.

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