L'IA porte ses fruits, mais la base de données reste le goulot d'étranglement

En Suisse, environ sept entreprises sur dix tirent désormais un retour sur investissement mesurable de l’intelligence artificielle. C’est ce que révèle le dernier « AI Momentum Index » de Dun & Bradstreet. La majorité d’entre elles (48 %) font état d’un retour sur investissement ponctuel dans le cadre de projets individuels, tandis que 21 % supplémentaires enregistrent déjà un retour sur investissement significatif ou important sur plusieurs projets. Néanmoins, seules 7 % des entreprises estiment que leurs données sont entièrement prêtes pour une utilisation à grande échelle de l’IA.

L'adoption de l'IA devance la maturité des données

Les résultats le montrent clairement : alors que le déploiement de l'IA progresse rapidement, la qualité des données sous-jacentes ne suit pas le rythme. Gary Kotovets, directeur des données et de l'analyse chez Dun & Bradstreet, résume la situation ainsi : « Le défi actuel réside dans le fait que l'adoption de l'IA a pris de l'avance sur la maturité des données. La plupart des organisations constatent désormais les premiers résultats de certains projets pilotes, mais cela n’a jusqu’à présent conduit qu’à un succès à grande échelle, à l’échelle de l’entreprise, que dans de rares cas. »

Près de la moitié des entreprises suisses déploient déjà l'IA à grande échelle, l'intègrent solidement dans leurs processus clés ou mettent en œuvre des flux de travail automatisés. Concernant ces derniers, la Suisse, avec près de 8 %, se situe même deux points au-dessus de la moyenne mondiale. La volonté d’investir ne fait pas non plus défaut : près de 30 % des entreprises suisses prévoient une forte augmentation de leurs dépenses en IA au cours des douze prochains mois, soit près de deux fois plus que la moyenne mondiale.

La qualité des données reste un goulot d'étranglement majeur

L'analyse des détails révèle où le bât blesse : 55 % des entreprises estiment que leurs données sont partiellement prêtes, et 22 % qu'elles sont largement prêtes pour une création de valeur à grande échelle basée sur l'IA. Dans un peu plus d'une entreprise sur six, elles ne sont pratiquement pas, voire pas du tout, préparées à cela. Il subsiste donc un écart considérable entre les données permettant des avancées précoces en matière d’IA et celles capables de générer un retour sur investissement évolutif et reproductible à l’échelle de l’entreprise.

En matière de gestion des risques également, l'incertitude reste grande : moins de la moitié des entreprises estiment être bien ou très bien préparées pour identifier et gérer de manière fiable les risques liés à l'IA, tels que les biais, la protection des données ou la conformité.

Des données vérifiées : la clé d'une IA agentique

Kotovets explique ce que cela signifie concrètement : « Pour que l'IA puisse prendre de bonnes décisions – que ce soit au sein d'une équipe, d'un système ou en tant qu'agent IA autonome –, elle a besoin d'une vue d'ensemble fiable du contexte métier concret de l'entreprise. C’est précisément ce qu’offre notre infrastructure d’identité : elle ancre l’IA dans des données d’entreprise réelles et vérifiées, et donne aux entreprises la certitude de pouvoir laisser leurs agents IA travailler de manière véritablement autonome.»

L'indice AI Momentum de Dun & Bradstreet montre, pour 2026, une progression constante en matière d'adoption et de maturité de l'IA, même si la base de données reste un défi. Les résultats du troisième trimestre suggèrent que la prochaine étape exigera des entreprises qu'elles améliorent de manière ciblée leur maturité en matière de données afin de transformer un retour sur investissement précoce et inégalement réparti en rendements plus réguliers à l'échelle de l'entreprise.

Source : www.dnb.com