L’étude Digital Realty révèle que les entreprises doivent réorganiser leurs stratégies en matière de données pour maximiser le retour sur investissement de l’IA.
Communiqué – Digital Realty, le plus grand fournisseur mondial de solutions de data centers, de colocation et d’interconnexion cloud et neutres vis-à-vis des opérateurs, dévoile aujourd’hui les conclusions de son rapport “The State of Data and AI in Europe”. Menée auprès de plus de 2 000 responsables informatiques, cette étude révèle une augmentation significative de la maturité de l’IA au sein des grandes organisations : 85 % des répondants en Europe mettent déjà en œuvre des stratégies d’IA et 42 % les monétisent activement.
Malgré ces avancées, l’étude souligne un défi majeur : la monétisation de l’IA ne génère pas encore de bénéfices commerciaux significatifs : seules 27 % des entreprises européennes considèrent que leur utilisation actuelle de l’IA est impactante. Ce constat souligne la nécessité d’investir davantage dans les infrastructures numériques pour libérer tout le potentiel de l’IA.
Si la plupart des entreprises européennes ont intégré l’IA, nombre d’entre elles ont conscience que cette adoption doit aller de pair avec la mise en place de stratégies de données solides. Deux tiers (65 %) des répondants européens estiment que ces stratégies sont cruciales pour une gestion et une exploitation efficace des données afin de mener à bien leurs initiatives en matière d’IA.
Selon le rapport, en France, plusieurs défis de taille subsistent pour nombre d’entreprises. Les infrastructures numériques sont inadaptées pour exploiter pleinement le potentiel des données et de l’IA. C’est notamment le cas en matière de stockage des données puisque 52% des entreprises françaises déclarent ne pas avoir les capacités de stockage suffisantes pour mettre en œuvre leurs stratégies. Par ailleurs, 59% des directeurs informatiques de ces entreprises soulignent que leurs infrastructures informatiques doivent être positionnées de façon stratégique pour garantir des déploiements efficaces. Le phénomène de gravité des données peut, là où elles s’accumulent, rendre difficile le déplacement des données en raison des contraintes de bande passante du réseau, des dépendances des applications et des problèmes de performance.
Fabrice Coquio, SVP Digital Realty et Président Digital Realty en France, explique : “Au-delà d’être une simple technologie, l’IA est un catalyseur de transformation. Le succès de sa mise en œuvre au sein des entreprises repose sur des infrastructures numériques adaptées et sur une stratégie de gestion des données intelligente. Celles qui sauront aligner leurs stratégies de gestion de données avec leurs objectifs en matière d’IA seront celles qui créeront le plus de valeur et d’innovation dans la nouvelle ère numérique qui se dessine sous nos yeux.”
Il est important d’aligner l’emplacement des données sur la stratégie d’IA. L’adoption croissante de l’IA au sein des organisations multiplie les points de création de données ; cela nécessite des accès rapides et fiables à celles-ci, notamment en périphérie du réseau. En Europe, près des trois quarts (72 %) des sondés estiment qu’il faut prioriser la localisation des données pour surmonter les défis posés en matière de stockage, de traitement, d’interconnexion, de conformité et de dimensionnement de l’infrastructure.
Le manque de puissance de calcul est également une préoccupation majeure. Plus de la moitié (53 %) des entreprises européennes ne disposent pas de la puissance de calcul nécessaire pour exécuter et adapter leurs traitements d’IA à la demande. Certains freins organisationnels, tels que le manque d’expertise ou de soutien de certaines directions pour les stratégies d’IA basées sur les données, viennent aussi entraver l’adoption de l’IA par les entreprises.
Face à l’explosion des volumes de données et aux opportunités offertes par l’IA, les dirigeants d’entreprise et les responsables IT ajustent leurs budgets. Pour autant, seuls 14% d’entre eux utilisent l’IA pour créer un avantage concurrentiel, ce qui indique la nécessité pour les organisations de repenser leurs stratégies de données afin d’optimiser le retour sur investissement de leurs projets d’IA.
