Avec une approche prudente, un ROI de 31% et des budgets encore limités, la France reste en retrait des leaders de l’IA générative.
Le Data Cloud IA
Snowflake publie son nouveau rapport de recherche, Le ROI radical de l’IA
générative. Celui-ci met en évidence une adoption encore prudente mais
prometteuse de l’IA générative en France. Malgré un ROI tangible (31%), des
budgets limités et une approche mesurée freinent encore l’essor de l’IA
générative en France. Cette approche mesurée se traduit par des défis
techniques moins pressants, mais souligne la nécessité d’industrialiser
rapidement les usages pour ne pas prendre de retard face à des concurrents plus
avancés. En France, 41% des répondants déclarent travailler sur leurs premiers
cas d’usage, contre 36% à l’échelle mondiale. Leur stratégie est également
moins mature : seuls 59% utilisent des méthodes comme la Génération Augmentée
de Récupération (RAG), contre 71% dans le monde, et 52% permettent aux
utilisateurs finaux de formuler des requêtes en langage naturel, contre 66%
globalement.
Ce rapport d’étude,
réalisé en collaboration avec la société Enterprise Strategy Group, s’appuie
sur une enquête menée dans neuf pays auprès de 1900 décideurs IT et métiers
utilisant l’IA générative dans au moins un cas d’usage.
Une approche prudente
face à l’IA générative
Le marché français
affiche une adoption plus prudente de l’IA générative, près d’une entreprise
sur deux en est encore au stade exploratoire, avec une préférence marquée pour
des solutions prêtes à l’emploi. Cette approche modérée se traduit par des stratégies
moins avancées, notamment un recours encore limité aux outils permettant
d’interroger les bases de données via des interfaces textuelles (text-to-SQL).
Malgré cette phase
d’expérimentation, la France se distingue par sa capacité à générer des
bénéfices concrets en matière d’innovation. 91% des entreprises interrogées
constatent une nette amélioration de leur capacité d’innovation grâce à l’IA
générative, un chiffre qui dépasse la moyenne mondiale de 84%. Reste que les
investissements peinent à suivre, seules 9% des entreprises françaises
prévoient de consacrer plus d’un quart de leur budget technologique à cette
technologie, contre 25% dans le reste du monde. L'augmentation des
investissements dans l'IA sera essentielle pour débloquer une plus grande
innovation technologique en France. L'essor rapide d'entreprises comme Mistral
AI illustre le potentiel du pays lorsque l'ambition rencontre les ressources.
Des défis moins
pressants, reflet d’un usage limité
Les organisations
françaises semblent moins confrontées aux défis liés à la gestion des données
dans leurs projets d’IA générative. Cela s’explique sans doute par une
utilisation plus modérée des données propriétaires dans l’entraînement des
modèles de langage. Par rapport à la moyenne mondiale, les répondants français
se plaignent moins du manque de diversité des données non structurées, un
problème cité par 33% d’entre eux contre 42% au niveau mondial, ainsi que des
tâches fastidieuses liées à la gestion de ces données, mentionnées par 35% en
France contre 55% ailleurs. La préparation des données est jugée complexe par
41% des répondants français, contre 51% à l’échelle mondiale. Ils sont
également moins nombreux à évoquer les difficultés à briser les silos de
données, ils sont 42% en France contre 64% à l’échelle globale. La surveillance
et la qualité des données est un enjeu relevé par 40% en France contre 59% à
l’international. Une situation plus en apparence plus favorable, qui reflète
surtout une approche plus modérée et moins ambitieuse de l’IA générative.
« Alors que la
France avance prudemment dans l'adoption de l'IA générative, les premiers
résultats sont déjà visibles, en termes d'innovation, les bénéfices sont réels,
a
déclaré Thomas Gourand, VP & Country Manager France chez Snowflake. Pour rester
compétitives, les entreprises françaises doivent désormais changer d'échelle et
construire des bases solides en matière de données, de gouvernance et de
collaboration entre les métiers et l'IT. Notre client ManoMano, par exemple, a
déjà vu 80% de ses cas d'utilisation de l'IA passer en production et
l'intelligence artificielle est présente sur 85% du parcours utilisateur sur
nos plateformes, preuve évidente qu'au-delà de l'innovation, l'IA générative a
déjà un impact mesurable et critique pour l'entreprise. »
Portées par les avancées rapides de l’IA générative, la pression concurrentielle et les premiers résultats encourageants, les entreprises françaises sont désormais appelées à accélérer la cadence. Cette accélération, devrait les confronter à des défis plus complexes, encore relativement atténués. En s’engageant plus profondément dans l’exploitation des données non structurées et des modèles propriétaires, elles devront faire face à des enjeux accrus en matière de qualité des données, de gouvernance et de décloisonnement des silos d’information. Autant d’obstacles techniques et organisationnels qui prendront de l’ampleur à mesure que leur stratégie en IA générative gagnera en maturité.