De nombreuses entreprises préfèrent les logiciels d’IA prêts à l’emploi, avec quelques ajustements

L’intelligence artificielle a fondamentalement changé presque tous les secteurs, de l’industrie manufacturière et de la vente au détail à la construction et à l’agriculture. À mesure que l’IA devient de plus en plus omniprésente, les entreprises optent souvent pour des technologies prêtes à l’emploi qui peuvent être modifiées pour répondre à leurs besoins.

Chris Forman, professeur Peter et Stephanie Nolan à la Dyson School of Applied Economics and Management du Cornell SC Johnson College of Business, faisait partie d'une équipe de recherche qui a examiné les décisions des entreprises d'adopter la technologie de l'IA et comment cette adoption a été motivée : par acheter un logiciel prêt à l'emploi ; en développant le leur ; ou avec une stratégie hybride, qui, selon les chercheurs, pourrait refléter une « complémentarité » entre les approches d'approvisionnement.

Dans une analyse portant sur plus de 3 000 entreprises européennes, ils ont constaté que nombre d’entre elles, en particulier dans les domaines scientifique, du commerce de détail, de la finance, de l’immobilier et de l’industrie manufacturière, optent de plus en plus pour une technologie prête à l’emploi qui peut être adaptée aux besoins spécifiques de l’entreprise. Et même si l’IA semble menacer la main-d’œuvre humaine, ces résultats indiquent que des travailleurs possédant des compétences liées à l’IA seront toujours nécessaires.

« Dans la grande majorité des secteurs, les entreprises effectuent à la fois du développement prêt à l'emploi et en interne, et je pense que c'est une question intéressante pour les travaux futurs de comprendre pourquoi c'est le cas », a déclaré Forman, co-auteur de « Make or Buy Your Artificial ». Intelligence? Complémentarités dans l'approvisionnement technologique », publié dans le Revue d'économie et de stratégie de gestion.

« Les logiciels prêts à l'emploi sont importants », a-t-il déclaré, « mais pour la grande majorité des entreprises, ils ne semblent pas pouvoir remplacer les logiciels internes, ce qui suggère qu'ils ne vont pas, du moins à court terme, éliminer le problème. besoin de compétences liées à l'IA.

L'auteur correspondant est Charles Hoffreumon, doctorant à la Solvay Brussels School of Economics and Management. L'autre co-auteur est Nicolas van Zeebroeck, professeur d'économie et de stratégie numériques à la Solvay Brussels School.

Pour leur étude, les chercheurs ont examiné les données d'une enquête menée en 2020 par la Direction générale des réseaux de communication, du contenu et de la technologie de la Commission européenne (CE), qui a évalué l'adoption de l'IA dans les 27 pays de l'Union européenne. L’équipe a utilisé les données de 3 143 entreprises à travers l’Europe dans l’étude.

Les logiciels d’entreprise sont difficiles à mettre en œuvre et, historiquement, à mesure que les nouvelles technologies se répandent, les entreprises s’appuient sur des logiciels prêts à l’emploi. « Cet aspect d'essayer de comprendre dans quelle mesure les logiciels prêts à l'emploi pourraient potentiellement remplacer le besoin de compétences était intéressant », a déclaré Forman.

Les données de l'étude comprenaient des entreprises de 10 secteurs industriels, la plus grande part provenant de l'industrie manufacturière (19 %), du commerce et de la vente au détail (18 %) et de la construction (12 %). Les secteurs avec la plus petite proportion de répondants comprenaient l'agriculture (4 %) et les services publics (3 %).

Les entreprises utilisent le plus souvent l’IA à plusieurs fins : détection de fraude ou de risques, optimisation de processus ou d’équipements et automatisation de processus dans les entrepôts ou la robotique.

Parmi les personnes interrogées ayant adopté au moins une application d’IA, plus de 58 % ont déclaré utiliser des logiciels prêts à l’emploi ; près de 38 % ont embauché un consultant externe ; 24 % ont utilisé un logiciel commercial modifié ; 20 % utilisaient des logiciels développés en interne ; et 20 % ont modifié la technologie open source pour les besoins de leur entreprise. Certaines entreprises ont déployé la technologie de plusieurs manières.

Parmi les résultats : les secteurs financier et scientifique – et dans une moindre mesure l’informatique – ont préféré développer et personnaliser leurs propres logiciels, tandis que l’agriculture, la construction et la santé humaine ont préféré des solutions toutes faites.

Forman a déclaré que dans le passé, à mesure que les nouvelles technologies se répandaient, une demande pour différents types de compétences est apparue. « Historiquement, l'effet net a eu tendance à être une augmentation globale de la demande de main-d'œuvre », a-t-il déclaré, « mais il reste à voir ce qui se passera dans ce cas ».

Comme cela arrive souvent avec les nouvelles technologies, a déclaré Forman, la diffusion de la technologie de l'IA auprès des premiers utilisateurs a permis d'incorporer les meilleures pratiques des utilisateurs dans des logiciels prêts à l'emploi, ce qui rend ces solutions encore meilleures. C'était le cas, a-t-il déclaré, du progiciel de gestion intégré, un logiciel d'automatisation qui permet de gérer une entreprise entière.

« Lorsque vous examinez les technologies numériques antérieures, il existe souvent un processus d'innovation complémentaire, ou de co-invention, dans lequel vous déterminez comment utiliser cette technologie numérique de la manière la plus efficace pour votre entreprise », a déclaré Forman. « Cela se fait généralement au fil du temps, à travers un processus d'expérimentation et de détermination de ce qui fonctionne et de ce qui ne fonctionne pas. »

Cette recherche, écrivent les auteurs, « a fait les premiers pas vers la mise en évidence de l'importance des stratégies d'approvisionnement pour comprendre la diffusion de l'IA ».