Global to the Readiness Index: les pays les plus prêts à l'agenticai

Global à l'indice REDADSS de Salesforce. L'étude couvre 16 économies stratégiques, choisies pour leur poids dans les écosystèmes numériques et dans la capacité d'agir comme un niveau régional. Les données, recueillies par des sources ouvertes et vérifiables, sont traduites en recommandations opérationnelles qui aident les gouvernements et les entreprises à s'orienter. L'objectif n'est pas seulement de photographier la situation, mais d'indiquer comment transformer les stratégies en applications concrètes.

En ce sens, l'indice devient un outil pratique pour comprendre où intervenir et comment accompagner l'adoption responsable de l'IA.

Les trois vagues de l'IA et de l'agent

Le rapport place la phase évolutive actuelle de l'intelligence artificielle dans un chemin plus large.

L'IA prédictive a représenté la première étape, vous permettant d'utiliser des données pour anticiper les scénarios et les décisions.

L'IA générative a ouvert la voie à la création de contenu, d'images et de code grand.

Aujourd'hui est le moment de l'IA agentique, caractérisé par des systèmes capables de faire des choix autonomes et de réaliser des activités complexes sans supervision continue.

Cette évolution implique un changement substantiel dans l'organisation du travail. Agers peut soutenir les travailleurs dans des processus complexes et des ressources précieuses gratuites. Selon Salesforce, l'adoption de ces systèmes augmentera de 327% au cours des deux prochaines années, avec une augmentation estimée de 30% de la productivité mondiale. C'est un fait qui démontre comment la capacité d'adopter des agents à devenir un paramètre de compétitivité nationale.

Global to the Readiness Index: Methodology and Indicators

Le global à l'indice de préparation est basé sur 31 indicateurs divisés en cinq dimensions principales:

• règlement,
• Diffusion et adoption,
• innovation,
• investissements
• Capital humain.

Les indicateurs concernent des aspects tels que la présence de stratégies nationales, la disponibilité des talents technologiques, le nombre de startups et de brevets, la quantité de capital mobilisé et le niveau de confiance des citoyens envers l'IA.

Les sources comprennent des institutions telles que le Forum économique mondial, l'OCDE, le WIPO et les bases de données académiques telles que Scimago. Les pays analysés sont: États-Unis, Royaume-Uni, Allemagne, France, Canada, Singapour, Italie, Inde, Brésil, Argentine, Mexique, Australie, Japon, Corée du Sud, Indonésie et Arabie saoudite.

Le choix reflète à la fois les économies matures et les marchés émergents, pour offrir une vision comparative équilibrée.

Pays de premier plan et tardifs

Les États-Unis dirigent le classement avec 39,7 points grâce à un écosystème innovant qui combine des recherches avancées, un capital des risques et une industrie technologique consolidée. Singapour, avec 26,5 points, démontre un équilibre entre la gouvernance, les infrastructures et la formation, tandis que le Royaume-Uni (25,8 points) se distingue par l'intégration de l'IA dans les services de santé et financiers. Le Canada et l'Allemagne apparaissent également parmi les plus préparés, bénéficiant respectivement d'une gouvernance solide et d'un solide système de formation.

L'Italie, avec 18,4 points, est située dans la file d'attente du classement européen. Bien qu'il bénéficie du cadre réglementaire de l'UE, le pays souffre d'un taux d'adoption limité (seulement 8% des entreprises ont introduit des solutions), des compétences numériques insuffisantes et un tissu de production non protégé. Dans des conditions similaires se trouvent le Mexique et l'Argentine, tandis que le Brésil et l'Inde montrent des signes de vitalité mais restent freinés par des obstacles liés aux investissements et aux infrastructures.

Réglementation et gouvernance

La réglementation est la taille la plus avancée. Presque tous les pays ont adopté des stratégies nationales et des lois sur la protection des données qui représentent la base du développement en toute sécurité. Cependant, la capacité d'appliquer ces règles variait. Singapour et le Royaume-Uni se distinguent par l'utilisation d'outils en béton tels que le bac à sable et les directives opérationnelles, tandis que l'Australie et les États-Unis se sont concentrés sur les normes d'approvisionnement et les outils de test.

Dans les pays de l'UE, la France et l'Allemagne traduisent les actes européens en pratiques nationales avec une plus grande efficacité, par le biais de directives et de normes sectorielles.

L'Italie, en revanche, montre une approche fragmentée, avec des difficultés à soutenir les PME dans l'adoption de l'IA. En dehors de l'Europe, du Canada et du Japon appliquent des modèles basés sur des principes généraux, mais le manque de cohérence entre les niveaux fédéraux ou régionaux réduit l'impact global.

Salesforce Global à l'indice de préparation: diffusion et adoption de l'IA

La diffusion de l'IA est l'un des domaines où les progrès les plus concrets émergent. Singapour a intégré l'IA dans l'urbanisme, les transports et les services au citoyen, tandis que le Royaume-Uni a fait de même en santé et en finance. Ces cas montrent que l'adoption ne concerne plus seulement les expériences isolées, mais les programmes structurels avec des répercussions tangibles.

D'autres pays présentent une croissance moins uniforme. En France, en Corée du Sud et en Arabie saoudite, l'adoption procède à des partenariats public-privé, mais le rythme varie. L'Italie et le Japon ont commencé des initiatives nationales, mais leur application reste concentrée dans les secteurs les plus numérisés, laissant de grands secteurs économiques à découvert.

Le Mexique et l'Indonésie, malgré des stratégies formelles, ont toujours une diffusion très limitée dans les services publics et les entreprises.

Innovation: où les lacunes sont macroscopiques

L'innovation représente la taille avec les lacunes les plus évidentes. Les États-Unis dominent grâce à un volume élevé de brevets et de publications, ainsi qu'à l'un des écosystèmes de démarrage les plus dynamiques au monde. L'Inde se distingue comme une plaque tournante émergente, soutenue par de solides investissements publics et une collaboration croissante entre l'université et l'industrie.

Le Royaume-Uni et la Corée du Sud possèdent des infrastructures de recherche solides et des communautés scientifiques actives, mais restent dépendants de grandes plateformes pour accéder aux ressources informatiques.

L'Italie et plusieurs pays d'Amérique latine ont des écosystèmes innovants fragiles, pénalisés par la rareté des fonds et des liens faibles entre le monde académique et les entreprises, facteurs qui limitent la capacité de rivaliser à l'international.

Investissements: le goulot d'étranglement

Les investissements sont le véritable goulot d'étranglement pour la plupart des pays. Aux États-Unis, le capital-risque et les partenariats public-privé ont garanti une croissance soutenue. Singapour, le Royaume-Uni et le Canada ont introduit des instruments financiers innovants, mais le volume des ressources mobilisées reste plus faible.

En Europe, en France et en Allemagne, ils ont commencé des programmes ciblés, mais il n'y a toujours pas de mécanismes qui peuvent attirer des capitaux de croissance.

L'Italie est dans une position faible, avec un écosystème financier incapable de soutenir un développement à grande échelle.

Dans les marchés émergents tels que le Brésil et l'Indonésie, la fragmentation et la propension au risque médiocre freinent la croissance de l'IA des startups, confinant l'innovation aux projets pilotes.

Capital humain et confiance sociale

Le capital humain est l'élément que plus que tout autre peut déterminer le succès de l'adoption de l'agentici. Des pays comme l'Allemagne, les États-Unis, Singapour et le Royaume-Uni ont développé des stratégies de reskulling et ciblé des programmes d'éducation, créant des pipelines de talents techniques et interdisciplinaires. Cela permet une diffusion plus équilibrée des compétences nécessaires pour gouverner et utiliser l'IA.

En Italie et dans d'autres pays émergents, cependant, le manque de programmes à grande échelle et la difficulté d'accéder aux cours de formation réduisent l'impact des initiatives. À cela s'ajoute le niveau de confiance des citoyens, qui représente un facteur critique: sans confiance dans l'équité et la sécurité de l'IA, l'adoption reste lente même lorsque les conditions de base existent.

Recommandations de Salesforce

Le rapport Salesforce suggère six priorités.

1. L'intégration des agents aux services publics est la première étape pour améliorer la qualité des interactions avec les citoyens.
2. Nous avons ensuite besoin d'une gouvernance internationale interopérable, ce qui réduit les risques de fragmentation réglementaire.
3. Troisième point, le renforcement de la main-d'œuvre, avec des programmes spécifiques et des centres d'excellence pour combler le fossé des talents.
4. Suivez la démocratisation de l'IA pour les PME,
5. La création de modèles de gouvernance sectorielle
6. La promotion de la recherche et de la sécurité au niveau transnational.

Salesforce souligne qu'il souhaite contribuer à son écosystème, à travers des outils tels que Agentforce et des programmes de formation gratuits, déjà actifs en partenariats avec les gouvernements et les organisations.

Conclusions

L'agence de l'IA vise à redéfinir les processus publics et privés. Les pays qui pourront transformer les stratégies en implémentations concrètes seront les protagonistes de la prochaine phase de croissance numérique. Le défi pour les gouvernements est de trouver un équilibre entre les règles claires et incitatives, sans limiter l'innovation ou négliger la sécurité et les droits des citoyens.

Le rapport Salesforce invite une approche proactive, faite des investissements dans la recherche, les politiques éducatives et la coopération internationale. Ce n'est que de cette manière qu'il sera possible de construire un écosystème inclusif et compétitif, dans lequel les agents peuvent contribuer à une croissance durable et partagée.