Les entreprises disposant des pratiques les plus avancées en matière de gouvernance, de qualité des données et d’explicabilité de l’intelligence artificielle déclarent plus fréquemment un retour sur investissement élevé, selon une étude de SAS fondée sur des données d’IDC. D’après l’enquête menée auprès de 2.699 décideurs dans 28 pays, 62% des organisations investissant dans des mesures de fiabilité de l’IA font état d’un ROI élevé ou fort, contre 4% parmi les organisations les moins avancées dans ce domaine.
La rentabilité des investissements dans l’intelligence artificielle ne dépendrait pas uniquement des technologies déployées. La gouvernance, la qualité des données, l’explicabilité des systèmes et les mécanismes de contrôle apparaissent également comme des facteurs associés aux performances des projets, selon la deuxième édition du Data and AI Impact Report: The New Economics of Trust.
L’étude distingue notamment les organisations ayant développé des pratiques avancées en matière d’« IA de confiance ». Selon les résultats présentés par SAS, celles-ci ont 15 fois plus de chances de déclarer un retour sur investissement élevé ou fort que les entreprises moins avancées, avec des proportions respectives de 62% et 4%.
Les organisations les mieux positionnées enregistreraient également des gains 1,85 fois supérieurs sur 13 indicateurs de performance, parmi lesquels la croissance du chiffre d’affaires, les économies de coûts et l’expérience client.
L’étude met parallèlement en évidence les difficultés liées à la confiance des salariés dans les décisions produites par les systèmes d’intelligence artificielle.
Selon l’enquête, 97,2% des utilisateurs déclarent outrepasser, dans certains cas, les recommandations générées par l’IA. La première raison avancée est l’incapacité du système à expliquer comment il est parvenu à sa décision, que le résultat produit soit considéré comme correct ou non.
Ces interventions humaines peuvent prendre la forme de corrections manuelles ou d’un contournement des recommandations. Pour les auteurs du rapport, leur multiplication peut réduire les gains de temps et de productivité attendus de l’automatisation.
Le niveau de confiance déclaré diminue également à mesure que les systèmes gagnent en autonomie. Il s’établit à 76% pour l’IA générative, contre 66% pour l’IA agentique, selon les résultats publiés.
« À mesure que l’IA gagne en autonomie, les organisations sont confrontées à un nouveau défi : maintenir la confiance dans des systèmes que les collaborateurs ne comprennent pas entièrement », explique Chris Marshall, vice-président chez IDC. Il cite notamment le contrôle, l’explicabilité, la redevabilité et la solidité des données parmi les conditions nécessaires au déploiement de l’IA à plus grande échelle.
La qualité des infrastructures de données constitue un autre point central de l’étude. Seules 17,5% des entreprises interrogées disposent d’une infrastructure considérée comme pleinement optimisée et suffisamment mature pour les besoins de l’IA agentique.
Les organisations disposant d’une base de données optimisée auraient quatre fois plus de chances d’anticiper un ROI élevé sur leurs projets d’intelligence artificielle. Elles seraient également six fois plus susceptibles de mettre en œuvre les contrôles portant sur la qualité des données et l’explicabilité.
Pour Bryan Harris, directeur technologique de SAS, le maintien d’un contrôle humain reste nécessaire à mesure que les outils gagnent en autonomie. Il souligne notamment que certains agents avancés peuvent enregistrer des taux d’erreur dépassant 25% sur des tâches complexes, selon les travaux cités dans le rapport.
L’étude couvre quatre secteurs : la banque, l’assurance, les sciences de la vie et le secteur public. Dans le secteur bancaire, 85% des organisations classées parmi les leaders en matière d’IA disposent de cadres de gouvernance, contre 29% parmi les entreprises considérées comme retardataires.
Dans le secteur public, 41% des organisations les plus avancées prévoient d’augmenter de plus de 20% leurs investissements dans l’IA de confiance l’année prochaine. Dans les sciences de la vie, 23% des organisations interrogées déclarent avoir déployé l’intelligence artificielle à l’échelle de l’entreprise.
Pour établir son classement, l’étude évalue les organisations selon cinq dimensions : qualité et gouvernance des données, supervision des modèles, explicabilité et équité, politiques d’IA responsable, ainsi qu’audit et redevabilité. Les entreprises obtenant une moyenne d’au moins 80 sur 100 sont classées parmi les leaders de l’IA de confiance.
Les résultats reposent sur une enquête mondiale réalisée auprès de 2.699 décideurs ayant une connaissance ou une influence sur les initiatives de leur entreprise en matière de données et d’IA, répartis dans 28 pays.
LNT
