Une étude du MIT NANDA a révélé que seulement 5 % des organisations réussissent à déployer des outils d'IA à grande échelle. Les entreprises américaines ont investi entre 35 et 40 milliards de dollars dans des projets d'IA générative, mais jusqu'à présent, elles ont presque tout perdu. Selon un rapport du MIT NANDA (réseau d'agents intelligents d'IA et d'IA décentralisée) [PDF], 95 % des organisations d'entreprise n'ont obtenu aucun retour sur leur investissement en IA. Seules 5 % des organisations ont réussi à intégrer des outils d'IA à grande échelle dans leur production. Le rapport est basé sur des entretiens structurés avec 52 dirigeants d'entreprise, l'analyse de plus de 300 projets et annonces d'IA publics, ainsi qu'une enquête auprès de 153 professionnels du secteur. Les auteurs du rapport — Aditya Challapally, Chris Pease, Ramesh Raskar et Pradyumna Chari — attribuent ce " fossé de l'IA générative " à l'incapacité des systèmes d'IA à conserver des données, à s'adapter à l'environnement et à apprendre en continu, plutôt qu'à un manque d'infrastructure, de ressources d'apprentissage ou de talents. > Le " fossé de l'IA générative " se manifeste le plus clairement dans les taux de déploiement, où seulement 5 % des outils d'IA d'entreprise personnalisés parviennent à entrer en phase de production. "Le 'fossé de l'IA générative' se manifeste le plus clairement dans les taux de déploiement, où seulement 5 % des outils d'IA d'entreprise personnalisés parviennent à entrer en phase de production," indique le rapport. "Les chatbots réussissent parce qu'ils sont faciles à essayer et flexibles, mais échouent dans les flux de travail critiques en raison d'un manque de mémoire et de capacités de personnalisation." Comme l'a déclaré un directeur des systèmes d'information anonyme lors d'une interview avec les auteurs : "Cette année, nous avons vu des dizaines de démonstrations. Peut-être une ou deux étaient réellement utiles. Le reste était soit des produits 'enveloppés', soit des projets expérimentaux." Les découvertes des auteurs s'alignent avec les résultats d'autres études récentes, qui montrent que la confiance des dirigeants d'entreprise dans les projets d'IA est en déclin. Le rapport de NANDA mentionne qu'une petite partie des entreprises a déjà trouvé une utilité à l'IA générative, et que cette technologie a un impact substantiel dans deux des neuf secteurs industriels — la technologie et les médias et télécommunications. Pour les autres secteurs — services professionnels, soins de santé et pharmacie, consommation et vente au détail, services financiers, industrie avancée et énergie et matériaux — l'IA générative reste sans importance. Le rapport cite un directeur des opérations anonyme d'une entreprise de fabrication de taille intermédiaire : "Les annonces sur LinkedIn sont grandioses, disant que tout a changé, mais dans nos opérations réelles, il n'y a eu aucun changement fondamental. Nous traitons certains contrats plus rapidement, mais c'est tout." Une chose qui change vraiment, c'est le paysage de l'emploi, du moins dans les secteurs touchés. Le rapport indique que dans les domaines de la technologie et des médias, "plus de 80 % des dirigeants s'attendent à réduire les recrutements dans les 24 mois." Selon les auteurs, les licenciements liés à l'IA générative se produisent principalement dans des activités non essentielles souvent externalisées, telles que le support client, le traitement administratif et les tâches de développement standardisées. "Ces postes étaient déjà vulnérables avant la mise en œuvre de l'IA en raison de leur état d'externalisation et de la standardisation des processus," indique le rapport, notant que dans les secteurs touchés, entre 5 % et 20 % des postes de soutien et de traitement administratif ont été impactés. Selon The Register, les licenciements récents d'Oracle reflètent ses efforts pour équilibrer les dépenses en capital liées à l'IA, qui sont devenues un lourd fardeau pour les géants technologiques américains. Chez IBM, les employés estiment que l'IA a été utilisée comme prétexte pour transférer des emplois à l'étranger. Quelles que soient les raisons officielles et les véritables motivations des licenciements, l'IA générative a effectivement un impact sur les secteurs de la technologie et des médias et télécommunications, qui sont également les domaines où elle est le plus largement adoptée. Bien qu'environ 50 % du budget de l'IA soit alloué au marketing et aux ventes, les auteurs du rapport suggèrent que les investissements des entreprises devraient se diriger vers des activités pouvant générer des résultats commerciaux significatifs. Cela inclut la qualification des prospects et la fidélisation des clients en amont, ainsi que la réduction de l'externalisation des processus commerciaux, des dépenses en agences de publicité et des vérifications des risques dans les services financiers en aval. Le rapport souligne que l'IA générative a réussi dans certaines entreprises, indiquant que des outils génériques comme ChatGPT d'OpenAI surpassent les outils d'entreprise personnalisés, même si ces derniers utilisent le même modèle d'IA sous-jacent. Les raisons avancées dans le rapport sont que les employés sont souvent plus familiers avec l'interface de ChatGPT, ce qui entraîne une utilisation plus fréquente — un résultat de l'"IT de l'ombre" spontanée des employés. Le rapport cite une avocate d'une entreprise qui décrit le mécontentement de son cabinet d'avocats de taille intermédiaire face à un outil d'analyse de contrats professionnel coûtant 50 000 dollars. "Les résumés fournis par l'outil d'IA que nous avons acheté sont très stéréotypés, et les options de personnalisation sont très limitées," a déclaré l'avocate aux chercheurs. "Avec ChatGPT, je peux orienter la conversation, itérer plusieurs fois jusqu'à obtenir exactement ce dont j'ai besoin. La différence de qualité fondamentale est évidente, ChatGPT produit toujours de meilleurs résultats, même si notre fournisseur prétend utiliser la même technologie de base." Les auteurs estiment que les entreprises qui réussissent à franchir le " fossé de l'IA générative " achètent l'IA comme un service d'externalisation des processus commerciaux, plutôt que comme un client de logiciel en tant que service (SaaS). "Elles exigent une personnalisation approfondie, poussent l'application depuis la première ligne et demandent aux fournisseurs d'être responsables des indicateurs commerciaux," conclut le rapport. "Les acheteurs les plus performants comprennent que franchir ce fossé nécessite d'établir des relations de collaboration, et pas seulement d'acheter un produit."®