Les entreprises devront se concentrer sur la qualité des données pour optimiser l’utilisation de l’IA

C’est pourquoi, les sociétés de services comme Kyndryl devront continuer d’accompagner les entreprises dans leur transformation digitale en intégrant les applications de manière plus intelligente et plus rentable.

Le recours à l’intelligence artificielle s’impose. Mais avant toute chose, les entreprises devront se questionner sur les objectifs recherchés pour mettre en place la meilleure stratégie de collecte de données ; car sans donnée de qualité, l’utilisation de l’intelligence artificielle pourrait être vaine.

C’est dans ce contexte de course à l’IA que Thomas Brackhahn, CTO chez Kyndryl France, dévoile ses prédictions pour l’année 2024.

L’IA comme renfort pour le cloud 

Les entreprises vont exploiter de nouvelles possibilités pour rentabiliser leurs investissements dans le cloud. Si l’IA générative est loin d’être arrivée à maturité, elle a toutefois le potentiel de faire passer le cloud à la vitesse supérieure, en particulier dans les environnements hybrides et multiclouds. Les entreprises sollicitent des partenaires tels que Kyndryl pour les aider à gérer la complexité résultant de l’équilibre entre la migration vers le cloud et les technologies existantes. L’IA générative améliorera ces techniques de gestion. En outre, les capacités émergentes de l’IA nécessitant davantage de puissance de calcul pour traiter des quantités massives de données, les entreprises se tourneront de plus en plus vers le cloud pour gagner en rapidité et en efficacité.

Plus d’Edge Computing pour plus d’IA dans l’opérationnel

De plus en plus d’entreprises se tournent vers le Edge Computing pour déployer la technologie de l’IA dans les opérations de l’entreprise. Les industriels envisagent un recours à l’IA propre à chaque site de production, y compris pour ceux qui effectuent des opérations de base similaires, tout en étant situés dans des lieux différents. En recueillant des données très localisées (coût de l’électricité, conditions environnementales, coûts de la main-d’œuvre, etc.), l’IA peut aider les entreprises à mieux gérer leurs opérations afin de réduire leurs coûts et de prévenir les situations problématiques.

L’IA générative comme source de défis et d’opportunités en matière de sécurité

La nécessité de moderniser les infrastructures existantes et de simplifier les environnements informatiques va stimuler les investissements en matière de sécurité en 2024. Pour beaucoup d’entreprises, les actifs en fin de vie et en fin de service dont dépendent leurs opérations commerciales sont en cours de traitement. Les entreprises doivent les examiner et s’assurer que leur infrastructure est sûre, sécurisée et capable de continuer à prendre en charge les opérations critiques. Entre les exigences réglementaires, l’engagement du conseil d’administration et une forte probabilité d’interruption, les entreprises considéreront de plus en plus le vieillissement de l’infrastructure comme un problème de sécurité grave. 

Par ailleurs, les DSI vont devoir privilégier la gestion des identités et des accès afin d’anticiper tout type de menaces liées à cette nouvelle technologie. Cependant, ils devront également réévaluer les modèles traditionnels de cyberéducation et de confinement, qui perdent de leur efficacité face aux attaques expéditives menées par l’IA. Mais l’IA n’est pas que source de nouvelles menaces, puisqu’elle libérera les équipes IT de tâches sans valeur ajoutée et favorisera leur productivité. Une bonne nouvelle lorsque l’on sait que le secteur continue de se débattre avec des pénuries de compétences.

Au menu, un programme solide de gouvernance des données

En 2024, la qualité des données déterminera la valeur de l’IA. Pourtant, rares sont les entreprises de l’économie mondiale déjà prêtes, c’est pourquoi nombreuses sont celles qui auront à se tourner vers leurs partenaires pour y remédier. Les responsables informatiques passeront plus de temps à se concentrer sur l’intégrité et la gouvernance des données, reconnaissant que les données de qualité et la sécurité vont de pair. L’accent sera mis sur la collecte de données, le contrôle et les résultats des tests au cours de l’année à venir. Il est donc impératif d’intégrer l’IA générative afin d’améliorer l’expérience client.

Le potentiel des données au service de l’agilité

De plus en plus d’entreprises mondiales vont consacrer des investissements à la collecte de données pour se positionner face à l’afflux des nouveaux outils et solutions d’IA. D’après Ivan Dopplé, Global Practice Leader Digital Workplace chez Kyndryl, seules 10 à 20 % des entreprises sont prêtes à mettre en œuvre avec succès l’IA générative. Environ 20 à 30% d’entre elles reconsidèrent la gouvernance des données afin de s’assurer que la qualité de leurs données est suffisante pour alimenter une solution d’IA. Quant aux quelque 60 % restantes, elles ont encore beaucoup de chemin à parcourir.

Des compétences en matière de mainframe déterminantes

Les entreprises choisissent d’investir avec des partenaires qui peuvent fournir les compétences d’experts nécessaires à la gestion et à la modernisation des mainframes, car la plateforme est résiliente. De plus, il persiste un déficit de compétences, car les experts en mainframes se font de plus en plus rares. Lorsque les entreprises adoptent de nouvelles technologies, elles doivent s’assurer que leurs systèmes sont compatibles entre eux pour éviter les silos. Il est par exemple nécessaire d’associer l’IA à une application mainframe, ce qui requiert des connaissances approfondies et la capacité de naviguer dans des langages de programmation tels que COBOL et Java.

Plus d’IA pour une réduction de l’empreinte carbone

Pour que les entreprises atteignent leurs objectifs en matière d’environnement, elles doivent savoir où elles en sont dans leur parcours de durabilité. En 2024, elles investiront davantage dans le data driven afin de mesurer de manière transparente leurs progrès et de prendre des décisions plus éclairées en matière de développement durable. En créant une culture centrée sur la data, les entreprises peuvent élaborer une feuille de route et commencer à réduire de manière significative leur empreinte carbone.  

En employant des technologies telles que l’IA et l’automatisation, les capteurs IoT et la blockchain, les partenaires technologiques peuvent aider les entreprises à obtenir des informations précieuses sur les émissions tout au long de leurs chaînes d’approvisionnement.