La perte de millions d’euros par les entreprises à cause de l’IA : comment éviter les mauvaises décisions ?

Les entreprises subissent des pertes financières considérables chaque année en raison de l’utilisation de modèles d’intelligence artificielle peu performants. En effet, selon une récente étude réalisée par une société spécialisée, les modèles d’IA construits à partir de données inexactes ou de mauvaise qualité entraînent des décisions commerciales erronées.

Cette étude, basée sur les réponses de 550 grandes entreprises, révèle que ces dernières perdent en moyenne 6 % de leur chiffre d’affaires annuel, soit l’équivalent de millions de dollars, en raison de modèles d’IA médiocres. Ces pertes massives sont principalement dues aux inexactitudes et hallucinations des données, ainsi qu’aux préoccupations concernant la gouvernance et la sécurité des données.

Il est intéressant de noter que malgré ces défis, près de 90 % des organisations utilisent des méthodologies d’IA pour prendre des décisions autonomes. De plus, 97 % d’entre elles prévoient d’investir dans l’IA générative dans un avenir proche. Cependant, les progrès dans ce domaine sont freinés par des problèmes de données fondamentaux, qui compromettent le plein potentiel de ces organisations.

Les discordances au sein des entreprises sont également apparentes en ce qui concerne l’adoption de l’IA. Alors que certaines organisations affirment avoir atteint un stade avancé dans l’utilisation de l’IA, les cadres techniques restent sceptiques quant à leur propre maturité dans ce domaine. De plus, la difficulté d’accéder à toutes les données nécessaires et de les nettoyer correctement pose un vrai défi à de nombreuses entreprises.

En conclusion, il est indéniable que les mauvaises décisions prises par les entreprises, en raison de modèles d’IA peu performants, entraînent des pertes financières considérables. Il est donc crucial pour les organisations de renforcer leurs bases d’intégration de données et de gouvernance pour garantir des résultats d’IA fiables et atténuer les risques financiers.

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