Riverbed, leader dans le domaine de l'AIOps pour l'observabilité, a publié aujourd'hui les résultats de son enquête mondiale intitulée « L'avenir des opérations informatiques à l'ère de l'IA » consacrée au secteur des services financiers, qui examine le niveau de préparation à l'IA dans ce secteur.
Les résultats mettent en évidence
un écart croissant entre les ambitions des entreprises en matière d'IA et leur
mise en œuvre concrète. Si la quasi-totalité des décideurs du secteur des
services financiers (92 %) s'accordent à dire que l'amélioration de la qualité
des données est essentielle à la réussite de l'IA, les progrès restent inégaux
: seules 12% des initiatives en matière d'IA ont été pleinement déployées à
l'échelle de l'entreprise, tandis que 62% d'entre elles en sont encore au stade
pilote ou au stade de développement, ce qui souligne les défis liés à la mise
en œuvre de l'IA dans l'un des secteurs les plus réglementés et les plus
sensibles au risque au monde.
Cependant, le secteur
continue de faire preuve d'une grande confiance dans la valeur de l'IA et de
l'AIOps, 89 % des organisations déclarant que le retour sur investissement de
leurs investissements dans l'AIOps a répondu ou dépassé leurs attentes, renforçant
ainsi la réputation du secteur en matière d'adoption disciplinée et axée sur la
valeur des technologies. Près des deux tiers (62 %) des personnes interrogées
expriment également un haut degré de confiance dans leur stratégie en matière
d'IA. Pourtant, malgré cet optimisme, les organisations du secteur des services
financiers continuent d'être affectées par des lacunes dans la mise en œuvre de
l'IA. Face à des pressions croissantes pour optimiser les opérations, renforcer
la conformité, atténuer les risques et offrir des expériences numériques de
qualité supérieure, ce secteur est de plus en plus limité par la disponibilité
des données, la complexité opérationnelle et la capacité à déployer l'IA
au-delà des initiatives pilotes.
Les organismes
financiers comptent parmi les utilisateurs d’IA les plus sophistiqués et les
plus rigoureux, et nos recherches montrent qu'ils en tirent déjà des bénéfices
considérables, a déclaré Jim Gargan, Chief Marketing Officer chez
Riverbed. Cependant, ce secteur est soumis à des pressions
particulières, notamment une surveillance réglementaire rigoureuse, une
tolérance zéro pour les temps d'arrêt et un besoin critique de précision des
données. Il est clair que le succès dépend désormais de la simplification de
l'informatique, de la consolidation des outils et des fournisseurs
d'observabilité, de l'amélioration de la qualité des données, de l'adoption de
normes ouvertes telles que OpenTelemetry et de la garantie que les performances
du réseau et des applications peuvent prendre en charge l'IA à grande échelle.
Chez Riverbed, nous soutenons activement certaines des plus grandes
organisations de services financiers au monde dans leurs efforts pour combler
ce fossé et transformer leurs ambitions en matière d'IA en une réalité
opérationnelle. »
L'ambition de l'IA
face à la réalité opérationnelle
Pour les institutions
financières, le succès de l'IA ne se définit pas uniquement par
l'expérimentation ; il dépend également de la préparation opérationnelle.
L'étude montre que seulement 40 % des institutions financières se sentent
pleinement préparées à mettre en œuvre leur stratégie d'IA aujourd'hui. Les
données restent la contrainte la plus importante, puisque seulement 43 % ont
pleinement confiance dans l'exactitude et l'exhaustivité de toutes les données
de leur organisation, ce qui représente le niveau de confiance le plus bas
parmi tous les secteurs étudiés.
Il est essentiel que
le secteur comprenne les enjeux. 92 % des répondants du secteur des services
financiers s'accordent à dire que l'amélioration de la qualité des données est
essentielle au succès de l'IA, ce qui représente la proportion la plus élevée
de tous les secteurs. Cela reflète une prise de conscience profonde du fait que
sans données fiables et de haute qualité, les initiatives en matière d'IA
peinent à passer du stade de la validation du concept à celui de la
production.
La complexité
opérationnelle stimule la simplification
Ces défis liés aux
données sont aggravés par la complexité des environnements informatiques
actuels. Pour prendre en charge les services numériques, les transactions en
temps réel et les charges de travail croissantes liées à l'IA, les
organisations de services financiers ont accumulé des ensembles d'outils
fragmentés qui limitent la visibilité et ralentissent la prise de décision. En
moyenne, les équipes informatiques disposent actuellement de 13 outils
d'observabilité provenant de neuf fournisseurs différents, ce qui crée des
angles morts dans les applications, les réseaux et l'expérience utilisateur.
En conséquence, 96 %
des organisations de ce secteur consolident activement leurs outils et leurs
fournisseurs dans l'ensemble de leurs opérations informatiques, et 95 % d'entre
elles conviennent qu'une plateforme d'observabilité unifiée faciliterait l'identification
et la résolution des problèmes opérationnels. Il est à noter que 95 % d'entre
elles envisagent de faire appel à de nouveaux fournisseurs dans le cadre de
cette consolidation, ce qui représente le niveau le plus élevé parmi toutes les
industries étudiées. Cela témoigne d'une volonté de repenser les relations
technologiques de longue date au profit d'une plateforme capable de réduire les
risques, d'améliorer l'intégration et de prendre en charge l'IA à grande
échelle.
Les performances
des communications unifiées deviennent essentielles pour les entreprises
Alors que les services
financiers continuent de numériser leurs interactions avec les clients et leurs
flux de travail internes, les performances des outils de communications
unifiées (UC) sont devenues essentielles pour les entreprises. Les employés consacrent
désormais 41 % de leur semaine de travail à l'utilisation d'outils UC, et près
des deux tiers d'entre eux affirment que ces outils sont essentiels à
l'efficacité de leur travail. Pourtant, les performances restent inégales.
Seules 47 % des entreprises du secteur des services financiers sont très
satisfaites des performances des communications unifiées, tandis que 44 %
signalent des problèmes réguliers avec les appels vidéo, les plateformes de
messagerie et les espaces de travail collaboratifs.
Ces défis créent d'importantes contraintes opérationnelles. Les problèmes liés aux communications unifiées représentent 16 % de tous les tickets informatiques, leur résolution prenant en moyenne
41 minutes, et près d'un ticket sur cinq
nécessitant plus d'une heure. Dans un secteur où la réactivité et la
disponibilité ont une incidence directe sur la confiance des clients, la
visibilité limitée et les demandes d'assistance élevées continuent de nuire à
la productivité et à l'expérience.
OpenTelemetry soutient
l'observabilité à grande échelle
Pour pallier le manque
de visibilité et prendre en charge les opérations basées sur l'IA, les
organismes financiers se tournent de plus en plus vers des cadres
d'observabilité ouverts et standardisés. OpenTelemetry joue un rôle essentiel
en permettant une collecte et une corrélation cohérentes des données entre les
applications, l'infrastructure et l'expérience utilisateur, condition préalable
à une IA fiable dans des environnements complexes et réglementés.
Il est encourageant de
constater que l'enquête montre que les organisations de services financiers
sont en tête de tous les secteurs en matière d'adoption d'OpenTelemetry, 92 %
d'entre elles utilisant déjà ce cadre. Presque tous les répondants (96 %) affirment
que la corrélation entre les domaines est essentielle à leur stratégie
d'observabilité, tandis que 99 % conviennent qu'OpenTelemetry réduit la
dépendance vis-à-vis des fournisseurs et augmente la flexibilité. Il est
important de noter que 97 % le considèrent comme un fondement pour les
initiatives futures telles que l'automatisation basée sur l'IA, renforçant
ainsi son rôle de catalyseur de l'évolutivité à long terme de l'IA.
Le transfert des
données IA et les performances réseau occupent le devant de la scène
À mesure que les
initiatives IA mûrissent, l'attention se déplace des modèles vers le transfert
des données qui les alimentent. Les organismes financiers accordent davantage
d'importance au transfert des données IA que tout autre secteur interrogé, 94 %
d'entre eux le considérant comme important pour leur stratégie IA globale et 37
% le décrivant comme essentiel et fondamental pour la conception et la mise en
œuvre de l'IA.
Les données d'IA étant de plus en plus réparties entre le cloud public, les environnements périphériques et les environnements de colocation, les performances et la sécurité du réseau apparaissent comme des facteurs de réussite décisifs, cités comme essentiels par 81 % des répondants, soit le pourcentage le plus élevé de tous les secteurs. À l'avenir, 76 % des organismes de services financiers prévoient de mettre en place une stratégie de stockage des données d'IA d'ici 2028, soulignant la nécessité de disposer d'architectures régulées et hautement performantes qui concilient innovation, conformité et contrôle.