Au-delà du buzz... pourquoi l'IA peine à percuter réellement les processus métiers de l'entreprise ?

Sur le même sujet, retrouvez le Webinar de Ghislain de Pierrefeu avec l’Usine Digitale :

Et si les prétextes régulièrement invoqués n’étaient finalement pas les vrais obstacles?

Alors où sont les vrais freins ?

/ On est sur du « techno push » plutôt que du « business pull »… des solutions parfois brillantes qui arrivent au mauvais endroit.

/ Tout le monde se bat pour le cool-side (startup, data-science, PoC, foires, selfmarketing) …mais personne ne veut/peut bien traiter le « dark-side » (data-quality, engineering, architecture, volet RH & déformation des métiers…).

/ Il y a (eu ?) beaucoup de fausses promesses (big-data, data-centricity, DQM, no-code, RPA…) qui ont générés des grosses déceptions.

/ On a déifié les Data-scientists sans voir qu’ils étaient foncièrement incompétents sur 90% d’un projet de valorisation de la donnée, et qu’il fallait les élargir pour qu’ils soient opérants !

/ On raisonne « hors sol » en essayant de copier le premier de la classe…plutôt qu’en dopant à l’IA ses propres Assets !