Malgré des retours sur investissement constatés chez les early adopters, un projet d’IA générative sur trois déployé par les entreprises pourrait être abandonné d’ici 2025. La faute, entre autres, à des investissements trop lourds et à un retour sur investissement (ROI) peu clair.
Que se passera-t-il une fois passé l’effet "Waouh" produit par l’IA générative ? Entre startups émergentes financées à coups de centaines de millions, nouveaux LLM toujours plus performants, investissements et collaborations diverses, depuis la mise en ligne de ChatGPT, il ne se passe pas une journée sans que la GenAI ne fasse parler d’elle, souvent dépeinte comme révolutionnaire pour booster l’activité des entreprises.
Pourtant, la lune de miel pourrait bien vite prendre fin, à en croire une enquête de Gartner Research publiée fin juillet. Selon le cabinet de conseil, 30 % des projets d'IA générative déployés en entreprise seront abandonnés après la preuve de concept d'ici fin 2025. Les causes sont multiples, et l’étude évoque notamment la faible qualité des données, des contrôles de risque inadéquats, l'augmentation des coûts et une valeur commerciale peu claire. Selon les calculs de Gartner, le déploiement de tels outils engendre des coûts allant de 5 à 20 millions de dollars.
La mort de ces projets pourrait bien être accélérée par l’impatience des entreprises qui se sont empressées de déployer des outils d’IA générative ou, du moins, de manifester leur intérêt pour le faire. « Après l'engouement de l'année dernière (2023, ndlr), les dirigeants sont impatients de voir des retours sur les investissements dans l'IA générative, mais les organisations peinent à prouver et à réaliser la valeur. À mesure que la portée des initiatives s'élargit, le poids financier du développement et du déploiement des modèles d'IA générative se fait de plus en plus sentir », a détaillé Rita Sallam, vice-présidente et analyste chez Gartner, lors du sommet Gartner Data & Analytics de Sydney.
Et pourtant, ça fonctionne
L’un des principaux obstacles pour les organisations serait donc la difficulté à poursuivre des projets de GenAI nécessitant de lourds investissements, sans que cela ne se traduise directement par des avantages financiers clairs.
« Mais il est important de reconnaître les défis liés à l'estimation de cette valeur, car les bénéfices sont très spécifiques à l'entreprise, au cas d'utilisation, au rôle et à la main-d'œuvre. Souvent, l'impact peut ne pas être immédiatement évident et se matérialiser au fil du temps. Cependant, ce retard ne diminue pas les avantages potentiels », précise Rita Sallam.
À titre d’exemple, Gartner rappelle que les premières organisations ayant adopté de tels outils en ont profité. Selon une seconde enquête menée par le cabinet de conseil auprès de 822 dirigeants, les répondants ont indiqué avoir constaté en moyenne une augmentation de 15,8 % des revenus, des économies de coûts de 15,2 % et une amélioration de la productivité de 22,6 %.