Les 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. Ce chiffre décevant, associé au fait que près de la moitié des entreprises abandonnent les projets d'IA avant même qu'ils n'atteignent la production, met en évidence un goulot d'étranglement important dans l'adoption de l'IA en entreprise.

Le problème fondamental, selon les analystes du secteur, ne réside pas dans les modèles d'IA eux-mêmes. Le problème se situe plutôt dans l'infrastructure environnante. L'accessibilité limitée aux données, les processus d'intégration inflexibles et les voies de déploiement précaires empêchent les initiatives d'IA de dépasser les premières expériences de modèles de langage de grande taille (LLM) et de génération augmentée par la récupération (RAG). C'est ce qui ressort des données compilées par MIT Technology Review Insights avec les données d'Informatica, CDO Insights 2023.

En réponse à ces défis, 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 plus facilement 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.

L'attrait des projets pilotes d'IA masque souvent la complexité du déploiement dans le monde réel. Les preuves de concept (PoC) sont conçues pour valider la faisabilité, identifier les cas d'utilisation potentiels et renforcer la confiance pour des investissements plus importants. Cependant, ces environnements contrôlés reflètent rarement les réalités désordonnées de la production, ce qui entraîne un décalage entre la promesse initiale et l'impact commercial réel.

Le passage à une IA composable et souveraine représente un changement fondamental dans la manière dont les entreprises abordent l'IA. L'IA composable permet aux organisations d'assembler des solutions d'IA à partir de composants préfabriqués, offrant ainsi une plus grande flexibilité et agilité. L'IA souveraine, quant à elle, met l'accent sur la propriété et le contrôle des données, garantissant que les informations sensibles restent dans le domaine de compétence de l'organisation. Ceci est particulièrement important dans les secteurs soumis à des exigences réglementaires strictes. L'avenir de l'IA en entreprise dépend de la résolution des problèmes d'infrastructure qui limitent actuellement son potentiel. En adoptant des architectures composables et souveraines, les entreprises peuvent libérer la véritable valeur de l'IA et générer des résultats commerciaux significatifs.