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Les dirigeants en matière de données et d’analyse affirment qu’ils ne parviennent pas à satisfaire les attentes élevées des dirigeants d’entreprise concernant les initiatives d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique, car ils manquent de personnel et de ressources, selon un nouveau rapport intitulé Construire une attaque d’analyse de données gagnante : Stratégies de niveau C pour un moteur de revenus alimenté par l’apprentissage automatique .

Dans une enquête menée auprès de 100 directeurs des données et directeurs de l’analyse de données américains par Wakefield Research pour le compte de Domino Data Lab, 95 % ont déclaré que la direction de l’entreprise s’attendait à ce que les investissements en applications d’IA et d’apprentissage automatique se traduisent par une croissance des revenus. Un tiers (33 %) s’attend à une augmentation des revenus représentant un pourcentage à deux chiffres.

Selon l’étude, seulement 19 % des DCD et des DADA interrogés ont déclaré disposer des ressources nécessaires pour satisfaire les attentes de leurs supérieurs, 29,4 % affirmant qu’il existait un « manque important » de personnel, de financement et de ressources technologiques nécessaires pour stimuler la croissance des revenus grâce à l’IA et à l’apprentissage automatique.

Une pénurie de compétences techniques a été identifiée comme une préoccupation majeure, 87 % des répondants déclarant que leur incapacité à recruter et à pourvoir les postes de science des données entraînait une entrave à la capacité de leur organisation à innover dans le domaine.

De même, 81 % des répondants ont déclaré que leurs outils actuels ne disposaient pas de la capacité de mesurer pleinement l’impact de leurs initiatives IA/ML sur les revenus, laissant les équipes de données « naviguer à vue » avec leurs applications.

Aller à :

• Pourquoi les DCD et les DADA veulent plus de pouvoir d’achat
• Passer d’une approche « défensive » à une approche « offensive »
• Le risque de sous-équiper les équipes de données
• Comment les dirigeants d’entreprise peuvent combler ce fossé
• Méthodologie de l’enquête

Pourquoi les DCD et les DADA veulent plus de pouvoir d’achat

Les budgets – et plus précisément ceux qui sont chargés des budgets – ont été identifiés comme l’un des principaux points de friction pour les DCD et les DADA.

Près des deux tiers (64 %) des répondants ont déclaré que le service informatique de leur entreprise contrôlait la majorité des décisions de dépenses liées aux plateformes de données, les équipes de données et d’analyse n’ayant un mot à dire que sur environ 56 % des achats.

Les DCD et les DADA ont fait allusion aux priorités concurrentes entre les équipes de données et d’analyse et le service informatique en matière de dépenses technologiques : 99 % ont déclaré qu’il était difficile de convaincre le service informatique de concentrer les budgets sur les initiatives de science des données, d’apprentissage automatique et d’IA, plutôt que sur les domaines informatiques traditionnels tels que la sécurité, l’interopérabilité et la gouvernance.

Les responsables des données ont suggéré que le manque de contrôle des dépenses avait un effet sur l’effectif et le recrutement, 99 % des DCD et des DADA déclarant que l’incapacité à fournir aux équipes de données et d’analyse les outils de leur choix avait un impact négatif sur leur capacité à recruter, à retenir et à former du personnel technique. Moving from ‘defensive’ to ‘offensive’ applications

Les DCD et les DADA ressentent encore plus de pression pour prendre le contrôle des initiatives IA/ML de leur organisation, maintenant que les dirigeants d’entreprise veulent utiliser leurs données de manière plus innovante, a révélé l’étude.

Deux tiers (67 %) des répondants ont déclaré que leur stratégie passait d’une posture « défensive » axée sur la gestion des données, la gouvernance, la conformité et la modernisation de la business intelligence à une stratégie plus « offensive » visant à créer de nouvelles valeurs commerciales grâce à des applications innovantes d’IA et d’apprentissage automatique.

Par conséquent, 98 % des responsables des données étaient d’accord pour dire que la vitesse à laquelle les organisations pouvaient développer, déployer et améliorer les applications d’IA/ML « déterminerait qui survit et qui prospère face aux défis économiques persistants ».

Pour cette raison, 67 % supplémentaires des DCD et des DADA ont estimé qu’« il était temps de reprendre les rênes à l’IT » pour empêcher leur organisation de prendre du retard, Domino Data Lab concluant que les services informatiques « n’ont pas le mandat de stimuler l’innovation en matière d’IA/ML ».

Les risques de sous-équiper les équipes de données

En dehors de la crainte de se faire distancer par la concurrence et de manquer de nouvelles sources de revenus basées sur les données, les équipes de données insuffisamment équipées font face à des risques plus immédiats : 46 % des DCD et des DADA interrogés ont admis qu’ils ne disposaient pas des outils de gouvernance requis pour empêcher les équipes de données d’introduire des risques dans l’organisation, tandis que 44 % pensaient qu’une défaillance dans la bonne gouvernance de leurs applications d’IA/ML pourrait entraîner des pertes de revenus de 50 millions de dollars ou plus.

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« Aujourd’hui, le paysage réglementaire vaste et en évolution rapide, associé à l’enjeu élevé de nombreuses initiatives de science des données d’entreprise, signifie qu’un manque d’IA de confiance pourrait coûter des dizaines de millions », affirmait le rapport.

Kjell Carlsson, responsable de la stratégie et de l’évangélisation de la science des données chez Domino Data Lab, a déclaré que les résultats étaient « troublants » et a mis en garde contre la pression exercée sur les responsables des données pour en faire plus avec moins.

« Les responsables luttent contre les défis persistants liés au recrutement et à la fidélisation du personnel scientifique des données, à la nécessité de convaincre l’IT de donner la priorité aux investissements en IA/ML plutôt qu’aux priorités traditionnelles telles que la gestion des données, et à la faiblesse des capacités de gestion et de gouvernance des modèles IA/ML », a déclaré Carlsson. « Les rôles de DCD et de DADA sont déjà notoires pour leur taux de roulement élevé, et ce fossé croissant entre les attentes et la capacité à les satisfaire ne présage rien de bon pour leur durée de vie. » How business leaders can close this gap

Carlsson a exhorté les dirigeants d’entreprise à investir dans la capacité de leurs organisations à mettre à l’échelle le développement et le déploiement de nouvelles applications basées sur l’IA/ML dans un plus grand nombre de services.

De plus, afin d’attirer et de fidéliser les talents, les organisations devraient investir dans la fourniture aux scientifiques des données d’une « large gamme d’outils différents » sur lesquels ils ont été formés, au lieu d’un simple nombre d’outils propriétaires dictés par le service informatique.

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« Pour accélérer la création de valeur et l’impact, ils doivent investir dans des plateformes MLOps qui couvrent l’ensemble du cycle de vie des modèles ML, du développement au déploiement, en passant par la surveillance et la remise à jour », a déclaré Carlsson. « Pour ce faire, les DCD et les DADA doivent créer des liens avec l’IT. » Methodology of the survey

La méthodologie de l’enquête est décrite dans le rapport.