Des milliards de dollars investis dans les initiatives d'IA générative rapportent étonnamment peu, avec seulement 5 % des programmes pilotes intégrés se traduisant par une valeur commerciale mesurable. Un pourcentage préoccupant de 48 % des entreprises abandonnent leurs projets d'IA avant même qu'ils n'atteignent le stade de la production. Ce goulot d'étranglement, selon les analystes du secteur, n'est pas dû aux modèles d'IA eux-mêmes, mais plutôt aux limites de l'infrastructure environnante.

Les principaux problèmes résident dans l'accessibilité restreinte aux données, les processus d'intégration inflexibles et les voies de déploiement précaires. Ces facteurs entravent collectivement la capacité des initiatives d'IA à s'étendre au-delà des premières expériences de modèles de langage de grande taille (LLM) et de génération augmentée par la récupération (RAG).

En réponse, un nombre croissant d'entreprises se tournent vers des architectures d'IA composables et souveraines. Ces architectures promettent de réduire les coûts, de maintenir la propriété des données et de s'adapter à l'évolution rapide du paysage de l'IA. Le cabinet d'études de marché IDC prévoit que 75 % des entreprises mondiales adopteront cette approche d'ici 2027.

Le problème, ironiquement, est que les projets pilotes d'IA réussissent souvent. Les validations de principe (PoC) sont conçues pour valider la faisabilité, identifier les cas d'utilisation potentiels et favoriser la confiance pour des investissements plus importants. Cependant, ces PoC fonctionnent généralement dans des conditions très éloignées des complexités des environnements de production réels. Les données d'Informatica et de CDO Insights 2023 soulignent ce décalage, révélant un écart important entre l'environnement contrôlé d'un projet pilote et la réalité chaotique de la mise à l'échelle des solutions d'IA dans une organisation.

Le passage à une IA composable et souveraine représente un changement fondamental dans la manière dont les entreprises abordent l'adoption de l'IA. L'IA composable permet aux entreprises d'assembler des solutions d'IA à partir de composants préfabriqués, offrant ainsi une plus grande flexibilité et personnalisation. L'IA souveraine garantit que les données restent sous le contrôle de l'organisation, répondant ainsi aux préoccupations croissantes concernant la confidentialité et la sécurité des données. Ce changement architectural devrait libérer le véritable potentiel de l'IA, permettant aux entreprises de dépasser les expériences isolées et d'intégrer l'IA dans leurs opérations principales. L'avenir de l'IA d'entreprise dépend de la capacité à surmonter le goulot d'étranglement de l'infrastructure et à adopter ces approches plus adaptables et sécurisées.