L’étude Riverbed révéle que les industriels perçoivent l’intelligence artificielle comme un levier clé de compétitivité et d’efficacité. Pourtant, seuls 32 % d’entre eux se disent pleinement prêts à adopter l’IA, en raison notamment de la qualité insuffisante de leurs données. Malgré un enthousiasme marqué, de réels écarts entre perception et préparation ralentissent les projets. Les trois prochaines années s’annoncent décisives pour combler ces lacunes et concrétiser les promesses de l’automatisation intelligente.
Une volonté affirmée, mais une réalité contrastée
Dans les grandes lignes, l’enthousiasme est là. D’après la dernière enquête mondiale menée par Riverbed auprès de 1 200 décideurs, dont 200 issus du secteur industriel, 92 % des dirigeants considèrent l’intelligence artificielle comme une priorité stratégique. Mieux : ils sont aussi nombreux à y voir un avantage concurrentiel décisif. Mais la traduction opérationnelle reste timide. Seuls 32 % des industriels se disent pleinement prêts à déployer des projets IA à court terme, un chiffre en retrait par rapport à la moyenne tous secteurs confondus. Un écart qui révèle une certaine dissonance entre les ambitions affichées et le terrain.
La cause principale ? Des failles importantes dans les systèmes de données, pierre angulaire de toute initiative IA. Si 87 % des dirigeants reconnaissent que des données de qualité sont importantes. 69 % doutent de l’efficacité de celles dont ils disposent. Et près de la moitié pointent directement la qualité de leurs données comme frein à tout investissement supplémentaire.
Une transformation enclenchée, mais encore fragile
Malgré ces freins, le mouvement est amorcé. Selon Riverbed, 56 % des industriels ont engagé une accélération de leurs stratégies IA avec des équipes dédiées. Et 29 % auraient même déjà intégré l’IA dans leurs processus opérationnels de manière avancée. Parmi les applications prioritaires identifiées par les décideurs : l’automatisation des workflows (80 %), la remédiation automatique (69 %), les chatbots (63 %) ou encore la détection d’anomalies. Une dynamique qui s’appuie fortement sur les solutions d’observabilité alimentées par l’IA, avec pour objectif une amélioration de l’expérience numérique des employés et clients.
Cependant, un point de vigilance subsiste : l’écart entre la perception et la réalité. Si 77 % des industriels estiment être en avance sur leurs pairs en matière d’IA, les données suggèrent un excès de confiance. Un phénomène qui pourrait ralentir les ajustements nécessaires pour franchir une nouvelle étape.
Vers une IA moteur de croissance plus que d’efficience
D’ici 2027, la majorité des dirigeants du secteur anticipent une bascule : l’IA ne sera plus seulement un outil d’optimisation, mais un véritable levier de croissance. Cette inversion des priorités – déjà amorcée – devrait s’intensifier dans les prochaines années, selon l’étude. Un autre enseignement intéressant : les jeunes générations sont perçues comme les fers de lance de cette transition technologique. Millennials et génération Z inspirent la confiance des dirigeants, qui les jugent plus à l’aise avec les usages de l’IA au travail que leurs aînés.
Pour Jim Gargan, directeur marketing chez Riverbed, la clé réside désormais dans l’exploitation fine des données. « Pour que les fabricants améliorent leurs performances et initiatives AIOps, ils doivent se concentrer sur la qualité de leurs données », insiste-t-il. Un message clair, dans la mesure où l’industrie reste très exposée aux risques de cybersécurité et à la complexité de ses systèmes existants. La course à l’IA est bien lancée. Mais elle se jouera, avant tout, sur le terrain discret – et souvent négligé – de la donnée.
Article basé sur un communiqué de presse reçu par la rédaction.
