Le nouveau rapport du MIT, The Generative AI Divide : the State of Business AI in 2025 (La fracture de l'IA générative : l'état de l'IA d'entreprise en 2025).

• Taux d'adoption élevés et faible efficacité de la transformationLes outils à usage général tels que ChatGPT ont été largement testés et éprouvés, et il n'existe qu'une poignée d'applications d'entreprise qui ont été profondément intégrées dans les processus commerciaux de base et qui ont déclenché des changements substantiels. Il y a un manque général d'innovation structurelle et de percées attendues dans tous les secteurs d'activité.
• Dilemme de la conversion du pilote à la productionLe taux de réussite des outils d'IA personnalisés pour les entreprises, de la validation du concept au déploiement complet, est extrêmement faible, avec seulement 5% des projets atteignant l'échelle, et la grande majorité restant dans la phase pilote.
• Des investissements mal ciblésLa plupart des fonds vont aux fonctions de front-office qui sont très visibles (par exemple, le marketing et la promotion), tandis que les domaines d'automatisation opérationnelle du back-office (par exemple, le traitement financier, l'optimisation des achats) qui ont un réel potentiel de retour sur investissement élevé n'ont pas reçu suffisamment d'attention.
• Le phénomène de l'IA fantôme apparaît au grand jourLes employés de 90% utilisent des outils d'IA pour accomplir leurs tâches professionnelles par le biais de leurs comptes personnels, et l'efficacité et la satisfaction de leur utilisation dépassent largement celles du système officiellement acquis par l'entreprise, ce qui reflète le manque d'applicabilité du projet formel.

La cause profonde de la fracture de la GenAI

Selon le rapport, le fossé s'explique par les "déficits d'apprentissage" des systèmes existants, et non par des contraintes liées à la technologie, aux données ou à la réglementation. Les outils d'IA d'entreprise existants manquent généralement de mémoire et de capacités d'adaptation, ne peuvent pas être améliorés en permanence à partir des retours d'expérience, ne peuvent pas être intégrés efficacement dans des flux de travail spécifiques et doivent être réorientés manuellement à chaque fois qu'ils interagissent. Ce dont les utilisateurs ont réellement besoin, c'est d'un partenaire de collaboration intelligent capable d'accumuler des connaissances et d'évoluer en permanence, et non d'un outil mécanique qui doit être formé à partir de zéro à chaque fois. Le manque de capacité d'évolution est devenu un obstacle majeur à l'extension des projets.

Solutions à la fracture de la GenAI

Fournisseur d'IA

• Stratégie de personnalisation verticale approfondieLes fournisseurs d'IA générative abandonnent le modèle de développement de produits généralisé, se concentrent sur des niches et fournissent des solutions personnalisées approfondies pour des scénarios commerciaux spécifiques à forte valeur ajoutée. En se concentrant sur les besoins douloureux des industries verticales, ils créent un système de produits spécialisé et précis pour créer un avantage concurrentiel différencié sur le marché.
• Renforcement continu et évolutif des capacitésEn nous concentrant sur le développement de systèmes d'IA agentiques dotés de fonctions de mémoire et de capacités d'apprentissage continu, nous avons construit des outils intelligents qui peuvent être optimisés et évoluer avec le processus d'utilisation. Grâce à la mise en place d'un mécanisme d'apprentissage en retour et d'un système d'accumulation des connaissances, le système peut s'adapter aux changements de l'environnement commercial et réaliser des caractéristiques de produit plus intelligentes.
• Création d'un écosystème de confianceConstruire un système de confiance basé sur la preuve de l'efficacité en établissant une coopération stratégique avec les autorités du secteur, les intégrateurs de systèmes et les réseaux d'experts. Remplacer la simple démonstration des fonctions par des cas réels et des données vérifiables sur les effets afin d'établir une relation de confiance stable et à long terme avec les clients.

utilisateur professionnel

• Approvisionnement axé sur la valeur commercialeLe rôle de l'IA dans le développement de l'entreprise : changer la philosophie des entreprises en matière d'achats pour considérer l'IA comme un service qui apporte une valeur ajoutée à l'entreprise. Établir des critères d'achat axés sur les résultats commerciaux, tenir les fournisseurs responsables des résultats de la mise en œuvre et veiller à ce que les investissements technologiques génèrent une valeur commerciale mesurable.
• Mise en œuvre par les entreprises en première ligneDonner aux départements commerciaux la responsabilité des projets d'IA, l'équipe de première ligne qui comprend le mieux les besoins commerciaux étant chargée de la sélection des technologies et de la promotion de la mise en œuvre. Établir un mécanisme de mise en œuvre pour l'intégration profonde de l'entreprise et de la technologie afin de garantir que la solution d'IA est hautement compatible avec le flux de travail réel et d'éviter la déconnexion entre la technologie et l'entreprise.
• Stratégie de reconstruction du rendement des investissementsRéorienter les priorités d'investissement, en faisant pencher les ressources vers l'automatisation des opérations de back-office, en se concentrant sur les avantages quantifiables du remplacement des dépenses de services externes par la technologie de l'IA. Mettre en place un système d'évaluation des investissements centré sur les économies de coûts et les gains d'efficacité afin de s'assurer que les investissements génèrent des retours vérifiables.

Tendances futures du développement

• Projections du rapportLa technologie de l'IA évoluera vers un Web agentique, un écosystème connecté de multiples systèmes d'IA capables de découverte, de négociation et de collaboration autonomes, qui remodèlera fondamentalement le mode de fonctionnement des entreprises.
• conclusion finaleLa fenêtre de temps pour franchir le fossé de la GenAI se rétrécit. L'avantage concurrentiel de l'avenir appartiendra aux organisations capables de construire les systèmes les plus apprenants et les plus compréhensifs, et non aux entreprises qui disposent simplement d'algorithmes avancés. Les organisations doivent cesser de s'appuyer sur des outils statiques et choisir des partenaires intelligents capables d'évoluer en même temps qu'elles.