Aucune entreprise n'a réduit ses investissements dans l'IA générative. C'est une des conclusions majeures de l'étude « Exploiter la valeur de l'IA générative », menée en mai et juin 2024 par Capgemini Research Institute. 4 entreprises sur 5 déclarent même avoir augmenté leur budget en la matière. Et un quart des organisations les plus importantes a même déjà intégré la technologie dans ses activités contre seulement 6% en 2023, date de la première enquête du cabinet sur le sujet. Près des trois quarts des répondants ont, au minimum, démarré des projets pilotes, alors qu'ils ne représentaient pas la moitié l'année d'avant.

Plus généralement, l'étude constate une expansion des déploiements dans l'ensemble des secteurs et des fonctions. L'aérospatiale et la défense se démarquent avec près de 9 réponses sur 10 affirmant que les investissements dans l'IA générative ont augmenté. Et même dans le retail qui ferme le banc, plus de deux tiers des structures sont dans le même cas. Les prototypes et déploiements se sont aussi répandus à l'ensemble des fonctions. La plupart passant de quelques pourcents d'organisations ayant déjà implémenté des cas d'usage à plus de 25%. L'IT reste en tête en toute logique avec 27% de taux de déploiement, mais d'un petit point seulement devant le risque et la logistique, suivis par les ventes, la finance et les RH. 


Toutes les fonctions de l'entreprise sont désormais concernées par la GenAI. (Source : Capgemini Research Institute)

Du développement IT à la conception automobile

Capgemini cite de nombreux exemples qui montrent l'étendue et la variété des mises en oeuvre de l'IA générative. Hitachi entraine ainsi une IA à partir de ses connaissances en conception de systèmes et déclare avoir atteint « un taux de réussite de 70 à 90 % dans la génération du code source ». Toyota utilise l'IA générative pour intégrer des contraintes d'ingénierie dans la conception des véhicules électriques et optimiser certaines mesures comme la traînée aérodynamique. L'État de Californie prévoit d'analyser les données de circulation afin d'améliorer la sécurité routière ou de réduire les temps d'attente dans les centres d'appels. Enfin, Schneider Electric a déployé un assistant conversationnel pour les analystes de son service finance monde, pour améliorer la rapidité, la précision et la conformité des décisions.

Les doutes semblent par ailleurs levés quant à la capacité de l'IA générative à concrètement bénéficier à l'activité des entreprises. En moyenne, les organisations interrogées constatent déjà près de 8% d'augmentation de leur productivité, avec un pic à 25%. Et plus de la moitié d'entre elles estiment que la GenAI modifiera fondamentalement leur business model, contre un peu moins de 40% dans l'étude précédente. Les trois quarts des entreprises (contre 60% en 2022) pensent que la technologie contribuera à l'innovation et à l'augmentation des revenus. La high tech, l'industrie et le retail en tête. À noter la forte confiance des répondants de l'administration (74% des répondants), qui n'avaient pas été interrogés lors de la précédente étude.

Les AI agents, un développement à surveiller de près

Le rapport zoome ensuite spécifiquement sur les agents autonomes à base d'IA (AI agents), et leur déclinaison en systèmes multiagents qui automatiseraient complètement certains workflows de décision en minimisant l'intervention humaine. Très peu d'entreprises les exploitent déjà (10%), mais quatre sur cinq ont l'intention de les tester ou d'en déployer dans les trois ans à venir. L'industrie pharmaceutique se démarque avec 25% de répondants les ayant déjà adoptés.

Analyse et synthèse de data, rédaction d'e-mail et génération de code sont les trois applications pour lesquelles les entreprises font le plus confiance aux agents IA (63%, 50% et 60%). La société de crédit suédoise Klarna citée dans l'étude, a déjà poussé l'idée un cran plus loin. Elle « utilise un assistant IA pour gérer des tâches équivalentes à la charge de travail de près de 700 employés. La solution traite les demandes de service, gère les remboursements et gère les retours dans différentes langues. [...] En moyenne, il accomplit des tâches en un cinquième du temps nécessaire pour les effectuer manuellement. » Le boom de productivité associé aux agents IA passant ici clairement par le remplacement de leurs équivalents humains.


Le fonctionnement des agents à base d'IA. (Source : Capgemini Research Institute)

Les résultats de l'enquête concernant les agents IA confirment d'ailleurs l'affaiblissement du rôle des humains dans les processus concernés. Près de 6 répondants sur 10 confirment bien l'importance d'établir des garde-fous lors du déploiement de ces outils. Cela passerait par des mécanismes robustes de contrôle sans que l'on en sache plus, mais aussi pour trois répondants sur quatre, par une présence humaine. Mais celle-ci se contenterait de définir clairement la tâche à réaliser en amont de l'automatisation (une tâche non récurrente) ou de contrôler, voire modifier, la décision en bout de chaîne.

L'étude met également l'accent sur une variante de plus en plus prisée de la GenAI, les small language models (SLM), des modèles plus ciblés et moins gourmands en ressources. Un quart des répondants en exploitent déjà et 37% comptent les imiter dans les 3 ans à venir. Les raisons les plus souvent évoquées ? Des coûts inférieurs (76%), des besoins en calcul et stockage moindres (71%), un entrainement plus rapide et une plus grande facilité de développement (69%).


Les implications éthiques de la GenAI inquiètent près des deux tiers des organisations interrogées, mais seule la moitié la prend en compte au démarrage d'un projet. (Source : Capgemini Research Institute)

Gouvernance, éthique, empreinte carbone : peut mieux faire

Enfin, plus de la moitié des entreprises autorisent tous les employés à utiliser des outils d'IA générative, à la condition de respecter des règles précises de gouvernance. Le rapport de Capgemini Research Institute précise d'ailleurs que le shadow AI tend à se développer chez ceux qui restreignent, voire interdisent cet usage, comme c'est le cas d'Amazon par exemple qui bannit tout outil autre que les siens. Autre point d'attention relevé dans l'enquête, l'empreinte carbone de l'IA générative. La seule consommation électrique des GPU massivement exploités par la technologie serait quatre fois plus importante que celle du cloud destiné à des applications traditionnelles. Or, seule une minorité de répondants mesure les émissions de gaz à effet de serre (36%), l'utilisation d'énergie (30%) ou d'eau (29%) associées à leurs projets.

Enfin, l'éthique reste un sujet central, même si moins de 40% disent sérieusement tenir compte de ses implications en amont d'un projet. Les biais constituent ainsi un problème pour 68% des organisations, en particulier lorsqu'ils touchent les clients. L'équité des réponses élaborées par la GenAI et son manque de transparence quant aux données réellement utilisées sont également citées et constituent les deux autres sujets d'inquiétude les plus cités en matière d'éthique.