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Etude Cloudera - Le machine learning en entreprise : réalité ou science-fiction ?

décembre 2018 par Cloudera

Soucieuses d’apparaître modernes et novatrices, les entreprises sont nombreuses aujourd’hui à promouvoir leur usage des technologies d’intelligence artificielle et de machine learning, tous secteurs confondus. La course à l’innovation a pourtant ses limites : derrière ces effets d’annonce, les expériences technologiques et opérationnelles sont souvent bien différentes. Alors, le machine learning en entreprise : réalité ou science-fiction ?

Pour répondre à cette question et comprendre comment les entreprises peuvent tirer profit des opportunités offertes par le machine learning, le spécialiste de la gestion des données, Cloudera, présente le rapport « New Opportunity in the Age of Machines ». Réalisé par le cabinet Loudhouse auprès de 200 décisionnaires IT travaillant dans des entreprises de plus de 500 salariés en France, au Royaume-Uni, en Allemagne et en Espagne, ce rapport offre une photographie de l’usage du machine learning (ML) en entreprise, y compris les freins et les bénéfices perçus.

Vous trouverez ci-dessous les principales conclusions du rapport.

COMPRÉHENSION & ADOPTION

89% des répondants revendiquent une compréhension basique du ML mais seulement la moitié en comprend les usages ou se définit comme un expert. Seules 29% des entreprises ayant participé disposent d’une équipe de data scientists disposant de compétences en ML – près de la moitié se content d’un savoir venant de sites web technologiques !

Malgré ces connaissances limitées, les entreprises sautent le pas. 47% investissent déjà dans le ML.

LE MACHINE LEARNING, EN PHASE AVEC LES PRIORITÉS DES ENTREPRISES

Les décisionnaires informatiques voient la réduction des coûts (51%), la transformation numérique (51%) et l’amélioration de l’expérience client (50%) comme des priorités, devant l’augmentation des revenus (42%) et l’augmentation des marges (41%).

Il n’y a donc rien de surprenant à ce que les entreprises investissent dans le ML, qu’elles perçoivent comme un moyen d’améliorer l’efficacité opérationnelle (52%) et de découvrir de nouvelles informations à partir des données (43%).

L’ÉTERNELLE PEUR DES MACHINES ?

Bien que le ML ne se résume finalement qu’à une analyse de données pour améliorer la performance des systèmes, l’un des premiers freins à son adoption trouve son origine dans la rivalité homme-machine. Pour résumer, un grand nombre de décisionnaires IT continuent de douter de la capacité des machines à remplacer l’humain dans le processus de décision.

UNE TECHNOLOGIE QUI TIENT SES PROMESSES

84% des répondants sont convaincus que le ML leur permettra de se démarquer de la concurrence (43% pensent même qu’ils pourront se démarquer fortement). Et les retours des utilisateurs leur donnent raison. Parmi les répondants qui utilisent déjà le ML, 34% observent des résultats même s’ils n’arrivent pas encore à déterminer le ROI et 33% mesurent déjà un ROI tangible.

UNE AVENTURE HUMAINE QUI REQUIERT RESSOURCES, COMPETENCES ET UN CHANGEMENT DE CULTURE

Les quatre principaux freins à l’adoption du ML sont : le manque de ressources (34%), le manque de connaissances (25%), le coût (24%) et la résistance culturelle (20%). Sans surprise, les technologies les plus innovantes requièrent souvent d’importants investissements humains et financiers. Les entreprises qui souhaitent sauter le pas ont donc tout intérêt à sous-traiter et s’entourer de partenaires capables de mettre à leur disposition compétences et technologies.




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