Les entreprises canadiennes font l'expérience de ChatGPT, mais l'adoption de l'intelligence artificielle demeure faible
Un sondage de KPMG au Canada révèle qu'un peu plus du tiers des grandes entreprises canadiennes utilisent l'IA, comparativement à près des trois quarts des entreprises américaines.
MONTRÉAL, le 19 avril 2023 /CNW/ - Alors que plus du tiers (37 %) des entreprises canadiennes cherchent des moyens d'améliorer leurs opérations grâce à la plateforme populaire d'intelligence artificielle (IA) générative ChatGPT, ce n'est rien comparativement à près des deux tiers (65 %) des entreprises américaines qui utilisent cette technologie, selon une nouvelle étude de KPMG au Canada.
L'adoption globale de l'IA parmi les organisations canadiennes est inférieure à la moitié de celle des États-Unis, avec seulement 35 % des entreprises canadiennes disant utiliser l'IA dans leurs opérations, comparativement à 72 % aux États-Unis. Parmi les organisations canadiennes qui utilisent l'IA, plus de quatre répondants sur 10 y ont recours dans leurs centres d'appels, et plus de la moitié (53 %) des répondants admettent qu'ils pourraient utiliser l'IA plus efficacement.
Les résultats sont fondés sur un sondage mené auprès de dirigeants d'entreprises et de chefs de file des technologies de grandes entreprises canadiennes et américaines et servent à évaluer leur utilisation de l'IA, qui s'avère de plus en plus un avantage concurrentiel pour les entreprises. Bien que l'IA générative soit un type particulier d'intelligence artificielle qui utilise des algorithmes pour produire du contenu rapidement, l'intelligence artificielle a une portée beaucoup plus vaste, et diverses formes d'IA ont été utilisées par des organisations canadiennes et américaines dans les domaines des soins de santé, de l'éducation, de l'application de la loi et des services financiers pour accroître l'efficacité et la productivité.
« Les organisations canadiennes accusent un retard par rapport à leurs homologues américaines en ce qui a trait à l'adoption de l'IA, et ce, à un moment où les développements dans le domaine évoluent rapidement, particulièrement en ce qui concerne l'IA générative », affirme Benoit Lacoste Bienvenue, Associé directeur, province de Quebec, chez KPMG au Canada.
« L'IA générative peut être puissante si elle est utilisée correctement et de façon responsable. Elle permet aux entreprises d'être plus efficaces, productives et concurrentielles. Les entreprises canadiennes qui n'adoptent pas l'IA aujourd'hui risquent de prendre du retard, d'autant plus que leurs concurrents au sud de la frontière continuent de progresser dans ce domaine », ajoute M. Bienvenue.
Les principaux obstacles à l'utilisation efficace de l'IA par les organisations sont le manque de personnel qualifié et de données de qualité pour mettre au point les algorithmes d'IA. Près de la moitié (47 %) des entreprises canadiennes ont dit ne pas avoir l'expertise interne nécessaire pour valider et vérifier l'exactitude de leurs algorithmes d'IA, et plus de quatre entreprises sur 10 (44 %) ont déclaré que leurs ensembles de données sont trop petits ou trop gros, incorrects ou mal formatés, et que certaines données sont manquantes.
« Les grandes organisations disposent de grandes quantités de données, mais elles doivent d'abord en évaluer adéquatement la qualité pour en assurer l'efficacité. Sans cela, leur parcours vers la préparation à l'IA sera difficile. La première étape pour toute organisation qui envisage d'adopter l'IA est de « préparer ses données », affirme Zoe Willis, associée et leader nationale, Analyse de données et services numériques, KPMG au Canada.
Mme Willis suggère les étapes suivantes aux organisations qui désirent adopter l'IA :
- Compiler un inventaire complet des données
- Évaluer dans quelle mesure les données sont exactes, pertinentes et récentes
- Déterminer les lacunes statistiques non comblées et les lacunes statistiques éventuelles et futures
- Évaluer, localiser et cartographier l'emplacement des données au sein de l'organisation
- Déterminer qui a accès aux données et dans quelle mesure ils sont bien équipés pour les analyser
« Sans données de qualité, les algorithmes d'IA sont susceptibles d'être biaisés, incorrects, trompeurs et non fiables, et les conséquences pour les entreprises comprennent des erreurs qui mènent à de mauvaises décisions d'affaires », ajoute Mme Willis.
La majorité des entreprises canadiennes sont conscientes des risques liés à la mauvaise qualité des données, plus de la moitié d'entre elles (54 %) admettant craindre que leur organisation ne prenne des décisions fondées sur des algorithmes d'IA mal conçus. Pourtant, seulement 44 % de ces organisations font régulièrement appel aux services d'experts indépendants pour vérifier ou évaluer leurs algorithmes d'intelligence artificielle afin de déceler les erreurs et les biais.
« En plus d'avoir des données de qualité, les organisations doivent adopter de solides modèles et cadres opérationnels d'IA qui comprennent des politiques, des pratiques et des outils pour gérer leurs risques », explique Kareem Sadek, associé, Services-conseils, leader en matière de TI et de risques liés aux technologies émergentes.
« Les organisations qui veulent renforcer leurs capacités en matière d'IA doivent disposer d'un plan de gouvernance complet et solide qui tient compte, entre autres, de l'intégrité des données, de la protection des renseignements personnels, de la fiabilité, de la responsabilisation, de l'équité et de la sécurité », ajoute M. Sadek, qui codirige le cadre d'IA responsable de KPMG au Canada.
L'enquête a révélé que seulement 43 % des organisations canadiennes ont mis en place des cadres portant sur une IA responsable (72 % aux États-Unis), tandis que la moitié d'entre elles considèrent que leur organisation y adhère strictement (70 % aux États-Unis).
« Il est donc essentiel que plus d'organisations adoptent des cadres en matière d'IA responsable, mais aussi des mécanismes pour respecter ces cadres », déclare M. Sadek. Il ajoute que la surveillance, l'évaluation et l'évolution continue sont également essentielles à tout cadre d'IA responsable.
« L'intelligence artificielle évolue rapidement, comme nous l'avons vu avec ChatGPT, par exemple. Les organisations doivent se doter de modèles d'IA qui sont efficaces, durables, mais aussi assez souples pour s'adapter au monde qui les entoure. Les organisations qui ne le font pas seront moins concurrentielles et dignes de confiance et finiront par prendre du retard », déclare M. Sadek.
KPMG au Canada a sondé 250 entreprises au Canada et aux États-Unis au sujet de l'intelligence artificielle entre le 21 et le 26 février 2022, à l'aide de la plateforme de recherche en ligne Methodify de Sago. Sur les 250 entreprises, 90 sont établies au Canada et 160 aux États-Unis. Cinquante-cinq pour cent de tous les répondants sont soit des PDG, des propriétaires d'entreprise, des directeurs des TI ou des scientifiques des données. Trente pour cent ont déclaré des revenus bruts annuels de 500 millions à 1 milliard de dollars, 13 % des revenus de 2 à 5 milliards de dollars et 14 % des revenus de 5 à 10 milliards de dollars.
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SOURCE KPMG LLP
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