Une nouvelle étude révèle que la gestion des données est l’un des principaux défis de la révolution de l’IA

Une enquête mondiale menée auprès de plus de 1 500 responsables en IA a révélé que les organisations dont l’infrastructure de données est « en ordre » seront les futurs leaders de l’IA

CAMPBELL, Californie, 16 août 2023 /PRNewswire/ — Selon une nouvelle étude mondiale menée par S&P Global Market Intelligence et commandée par WEKA, l’adoption de l’intelligence artificielle (IA) par les entreprises et les organismes de recherche cherchant à créer de nouvelles propositions de valeur s’accélère, mais les défis liés à l’infrastructure des données et à la durabilité de l’IA présentent des obstacles à leur mise en œuvre réussie à grande échelle. Ces défis ont été exacerbés par l’apparition rapide de l’IA générative qui a défini l’évolution du marché de l’IA en 2023.

Ces résultats ont été publiés aujourd’hui dans le cadre du nouveau rapport 2023 Global Trends in AI de S&P Global. Les résultats de la recherche sont basés sur une vaste enquête mondiale menée par S&P Global auprès de plus de 1 500 utilisateurs de l’IA et responsables de moyennes et grandes entreprises et d’organismes de recherche à travers l’Asie Pacifique, l’EMEA et l’Amérique du Nord, l’une des plus importantes du genre à ce jour.

L’étude identifie les opportunités et les obstacles rencontrés par les organisations dans leurs parcours d’IA, les motivations uniques et les moteurs de valeur qui stimulent l’adoption mondiale de l’IA dans tous les secteurs, et fournit des informations sur les étapes que les organisations devront suivre pour réussir avec l’IA à l’avenir.

« L’augmentation fulgurante des données et des charges de travail gourmandes en performances telles que l’IA générative oblige à repenser complètement la manière dont les données sont stockées, gérées et traitées. Partout dans le monde, les organisations doivent désormais créer et faire évoluer leurs architectures de données dans cet esprit sur le long terme », a déclaré Nick Patience, analyste de recherche principal chez 451 Research, qui fait partie de S&P Global Market Intelligence. « Bien que nous n’en soyons qu’aux premiers jours de la révolution de l’IA, l’un des principaux enseignements de notre étude 2023 sur les tendances mondiales de l’IA est que l’infrastructure de données sera un facteur décisif dans lequel les organisations émergeront en tant que leaders de l’IA.¹ Disposer d’une pile de données moderne qui prend en charge de manière efficace et durable les charges de travail d’IA et les déploiements de cloud hybride est essentiel pour atteindre l’échelle de l’entreprise et créer de la valeur. »

Les principales conclusions de l’étude comprennent :

L’adoption de l’IA et les cas d’utilisation s’accélèrent, mais l’échelle de l’entreprise reste insaisissable

• 69 % des personnes interrogées ont déclaré avoir au moins un projet d’IA en production.
• Seuls 28 % déclarent avoir atteint l’échelle de l’entreprise, les projets d’IA étant largement mis en œuvre et générant une valeur commerciale significative.
• L’IA est passée d’un simple levier de réduction des coûts à un générateur de revenus, 69 % des personnes interrogées utilisant désormais l’IA/ML pour créer de nouvelles sources de revenus.

La gestion des données est le principal inhibiteur technique de l’adoption de l’IA

• L’inhibiteur technologique le plus fréquemment cité pour les déploiements d’IA/ML est la gestion des données (32 %), les défis qui l’emportent sur la sécurité (26 %) et les performances de calcul (20 %), preuve que les architectures de données actuelles de nombreuses organisations ne sont pas adaptées pour soutenir la révolution de l’IA.

Les cas d’utilisation de l’IA d’entreprise passent des économies de coûts à la croissance du chiffre d’affaires

• 69 % des personnes interrogées ont indiqué que leurs projets d’IA/ML se concentrent sur le développement de nouveaux moteurs de revenus et la création de valeur, contre 31 % qui sont toujours axés sur la réduction des coûts.

À mesure que les initiatives d’IA prennent de l’ampleur, une approche hybride et plusieurs emplacements de déploiement sont nécessaires pour prendre en charge les demandes de charge de travail

• Les charges de travail d’IA/ML sont déployées dans divers endroits, du cloud public aux centres de données d’entreprise et, de plus en plus, aux sites périphériques. Les personnes interrogées exécutant l’IA en production exploitent en moyenne plus d’emplacements de déploiement (3,2 pour la formation, 2,5 pour l’inférence) que ceux des phases pilotes et de preuve de concept (2,9, 2,3).
• Le cloud public est le principal lieu de déploiement pour la formation des modèles d’IA/ML (47 %) et l’inférence (44 %).
• Ceux qui tirent parti du cloud public pour exécuter l’IA/ML sont plus susceptibles de tirer parti d’une approche hybride incorporant plus d’emplacements pour la formation (4,2, en moyenne) et l’inférence (3,2), par opposition à ceux qui n’utilisent pas le cloud public (2,2, 1,9).

L’empreinte énergétique et carbone de l’IA met à rude épreuve les objectifs de développement durable des entreprises, mais le cloud ouvre la voie à l’amélioration

• 68 % des personnes interrogées ont indiqué qu’elles étaient préoccupées par l’impact de l’IA/ML sur la consommation d’énergie et l’empreinte carbone de leur organisation
• 74 % des personnes interrogées ont déclaré que la durabilité est une motivation importante ou essentielle pour déplacer davantage de charges de travail vers le cloud public.

Les infrastructures de données vieillissantes et les architectures héritées ont un impact direct sur les performances de durabilité de l’IA

• 77 % des personnes interrogées ont déclaré que leurs architectures de données avaient un impact direct sur leurs performances en matière de développement durable.

Les organisations doivent mettre en ordre leurs données et leur infrastructure pour diriger avec l’IA

• Les entreprises tirant parti d’une architecture de données moderne pour surmonter des défis importants en matière de données (sources, types, exigences, etc.) peuvent prendre en charge les charges de travail d’IA fonctionnant sur plusieurs sites d’infrastructure.

« Cette étude approfondie de S&P Global valide ce que WEKA a entendu à plusieurs reprises de la part de nos clients : les infrastructures de données traditionnelles ont un impact direct et négatif sur leur capacité à utiliser l’IA de manière efficace et durable à grande échelle, car elles n’ont pas été développées avec des charges de travail modernes à forte intensité de performances ou des modalités de cloud hybride et de périphérie à l’esprit », a déclaré Liran Zvibel, cofondateur et PDG de WEKA. « Tout comme vous ne vous attendriez pas à utiliser les technologies de batterie développées dans les années 1990 pour alimenter un véhicule électrique de pointe, comme une Tesla, vous ne pouvez pas vous attendre à ce que les approches de gestion des données conçues pour les défis de données du siècle dernier prennent en charge les applications de nouvelle génération telles que l’IA générative. Les organisations qui créent une pile de données moderne conçue pour prendre en charge les besoins des charges de travail d’IA qui s’étendent de manière transparente de la périphérie au cœur jusqu’au cloud apparaîtront comme les leaders et les perturbateurs du futur. »

Pour en savoir plus sur l’étude S&P Global Market Intelligence 2023 Global Trends in AI, rendez-vous sur www.weka.io/trends-in-AI pour lire le rapport complet, ou inscrivez-vous pour rejoindre WEKA et S&P Global Market Intelligence pour un webinaire gratuit le 26 septembre 2023 : www.weka.io/lp/how-to-accelerate-your-ai-ml-journey.

Méthodologie de recherche 
Les conclusions du rapport 2023 Global Trends in AI de S&P Global Market Intelligence s’appuient sur une enquête réalisée au deuxième trimestre 2023 auprès de 1 516 responsables/influenceurs IA/ML dans des entreprises de plus de 250 employés et de plus de 10 millions de dollars de chiffre d’affaires annuel. L’étude a donné la priorité aux personnes ayant des projets d’IA/ML dans des environnements pilotes et de production dans les secteurs suivants : aérospatiale et défense, automobile, enseignement supérieur, finance, énergie/pétrole et gaz, gouvernement, soins de santé, technologies de l’information, sciences de la vie, fabrication, médias et divertissement et télécommunications. Le rapport s’appuie également sur les connaissances contextuelles de recherches supplémentaires menées par S&P Global.

À propos de WEKA
WEKA mène un changement de paradigme dans la façon dont les données sont stockées, traitées et gérées à l’ère du cloud et de l’IA. La plateforme de données WEKA® est une solution logicielle qui transforme les silos de données stagnants en pipelines de données dynamiques qui alimentent efficacement les GPU et alimentent les charges de travail gourmandes en performances de manière transparente et durable. Son architecture cloud native avancée est optimisée pour résoudre les problèmes de données complexes à grande échelle, offrant des améliorations de performances 10 à 100 fois supérieures dans les environnements edge, core, cloud, hybrides et multicloud. WEKA aide les principales organisations mondiales axées sur les données à accélérer les percées en matière de recherche et de découverte et les résultats commerciaux, dont huit des Fortune 50. Nous opérons dans plus de 20 pays dans le monde et sommes soutenus par des dizaines d’investisseurs de classe mondiale. Pour en savoir plus, rendez-vous sur www.weka.io, ou rejoignez-nous sur LinkedIn, Twitter, et Facebook.

WEKA et le logo WEKA sont des marques déposées de WekaIO, Inc. Les autres noms commerciaux utilisés ici peuvent être des marques déposées de leurs propriétaires respectifs.

¹ Source : S&P Global Market Intelligence, 2023 Global Trends in AI Report, août 2023
https://www.weka.io/trends-in-ai/

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