McKinsey a publié le mois dernier un rapport sur l’IA fondé sur une enquête menée à l’échelle mondiale, et les résultats pointent avant tout vers les grandes entreprises. L’enquête couvre l’adoption de l’IA, ses résultats et son impact sur le marché du travail.
Un répondant sur trois travaille pour une entreprise dont le chiffre d’affaires dépasse 1 milliard de dollars. Dans ce groupe, 40 % ont indiqué qu’au moins un département faisait quelque chose avec l’IA sur la période récente, contre 27 % l’an dernier.
Adoption en entreprise, pas sur l’ensemble du marché
L’article indique que l’usage de l’IA semble progresser le plus vite dans les grandes entreprises, ce qui est cohérent avec la composition de l’échantillon. Cela ne rend pas les chiffres sans intérêt, mais cela limite ce qu’ils permettent d’affirmer sur l’économie au sens large.
Parmi les répondants qui faisaient déjà quelque chose avec l’IA, un sur trois a dit avoir décidé au moins une fois de ne pas acheter une application donnée et de la construire eux-mêmes avec l’IA. Il s’agit d’un changement dans les achats, pas seulement d’une statistique de déploiement.
Ce que montrent les chiffres de coût et d’EBIT
McKinsey indique que 37 % des entreprises ont fait état d’un EBIT plus favorable grâce à l’IA, soit à peu près le même niveau qu’un an plus tôt. Une entreprise sur cinq a aussi estimé que les coûts liés à l’IA étaient suffisamment élevés pour ralentir le mouvement ou, autrement dit, freiner la cadence.
McKinsey a introduit le terme AI High Performers pour désigner un groupe qui utilise l’IA d’une manière fondamentalement différente. Le rapport prévoit aussi que moins d’emplois disparaîtront, car davantage d’entreprises disent s’attendre à ce scénario, tandis que seuls 14 % des participants ont déclaré avoir vu des emplois disparaître à cause de l’IA au cours de l’année écoulée.
À lire pour les acheteurs et les fournisseurs d’IA en entreprise
Le signal utile ici est que les chiffres les plus solides de l’enquête viennent des grandes entreprises, et non d’un échantillon représentatif de l’ensemble du marché. Le chiffre des coûts et la réponse sur le build versus buy suggèrent que les dépenses liées à l’IA se heurtent encore à la discipline des achats, même là où les entreprises disent avoir amélioré leur EBIT.