Seules 2 % des entreprises dans le monde sont réellement prêtes à déployer l’intelligence artificielle à grande échelle, estime un rapport de F5.
L’étude compile les points de vue de 650 responsables informatiques dans le monde, ainsi que des recherches supplémentaires menées auprès de 150 experts en IA, représentant des organisations générant au moins 200 millions de dollars de revenus annuels.
Parmi les principaux enseignements de l’enquête, 25 % des applications exploitées utilisent l’IA en moyenne, mais seulement 2 % des entreprises sont considérées comme étant vraiment prêtes pour l’IA. 77 % des organisations sont modérément prêtes pour l’IA, mais peinent à sécuriser leurs déploiements. Et 71 % d’entre elles utilisent l’IA pour renforcer la cybersécurité, mais seulement 31 % ont déployé des firewall IA.
Pour autant, l’adoption de l’IA progresse, mais reste inégale selon la maturité des entreprises. Selon F5, 70 % des organisations présentant une préparation modérée exploitent déjà l’IA générative, et la plupart des autres sont en phase de test. En moyenne, un quart des applications intègrent l’IA. Les entreprises les plus avancées l’utilisent de façon intensive, avec une généralisation attendue à l’ensemble de leurs services, tandis que les moins prêtes se limitent à des usages ponctuels et expérimentaux.
Un indice de préparation à l’IA
Le rapport fournit un instantané des dernières tendances chez les entreprises tentant d’adopter l’IA. 65 % des organisations combinent plusieurs modèles payants avec au moins une solution open source. Une entreprise moyenne utilise trois modèles, et l’exploitation de modèles multiples est corrélée à des déploiements dans plusieurs environnements ou localisations. Si les modèles commerciaux comme GPT-4 dominent, les alternatives open source, notamment Llama de Meta), Mistral AI et Gemma de Google), gagnent en popularité.
F5 propose un indice de préparation à l’IA, un outil d’évaluation basé sur six critères, dont la sécurité, la gouvernance des données et l’alignement infrastructurel, pour aider les entreprises à identifier leurs lacunes. L’éditeur recommande de dépasser la phase d’expérimentation, d’étendre l’IA aux processus métier critiques, et de renforcer les protections spécifiques, notamment en se concentrant sur le déploiement de pare-feu IA et la mise en place de processus de labellisation et de contrôle des données.
