Des milliards de dollars investis dans des initiatives d'IA générative ont rapporté étonnamment peu de résultats tangibles pour de nombreuses entreprises. Malgré cet investissement massif, à peine 5 % des projets pilotes d'IA intégrés génèrent une valeur commerciale mesurable, et près de la moitié des entreprises abandonnent leurs projets d'IA avant même qu'ils n'atteignent le stade de la production.

Cette réalité préoccupante met en évidence un goulot d'étranglement critique : l'infrastructure entourant les modèles d'IA eux-mêmes. L'accessibilité limitée aux données, les processus d'intégration inflexibles et les voies de déploiement précaires entravent l'évolutivité des initiatives d'IA au-delà des premières expériences de grands modèles linguistiques (LLM) et de génération augmentée par récupération (RAG).

Les analystes du secteur chez IDC prévoient un changement important en réponse. D'ici 2027, ils s'attendent à ce que 75 % des entreprises mondiales adoptent des architectures d'IA composables et souveraines. Cette évolution est motivée par la nécessité de réduire les coûts, de garder le contrôle sur les données et de s'adapter à l'évolution rapide du paysage de l'IA.

Le problème actuel découle de la nature même des projets pilotes d'IA. Bien que ces preuves de concept (PoC) valident efficacement la faisabilité, identifient les cas d'utilisation potentiels et renforcent la confiance pour des investissements plus importants, elles fonctionnent souvent dans des environnements contrôlés qui ne reflètent pas les complexités de la production dans le monde réel. Les données d'Informatica et de CDO Insights 2023 soulignent également ce point, révélant un écart important entre le succès des projets pilotes et la préparation à la production.

L'IA composable et souveraine offre une solution potentielle. L'IA composable permet aux entreprises d'assembler des solutions d'IA à partir de composants préfabriqués, offrant ainsi flexibilité et déploiement plus rapide. 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 promet de libérer le véritable potentiel de l'IA, en la faisant passer d'expériences isolées à des solutions évolutives et génératrices de valeur. L'avenir de l'IA d'entreprise dépend de la capacité à surmonter les défis d'infrastructure et à adopter ces approches plus adaptables et sécurisées.