L’étude révèle que de nombreuses organisations ont dépassé la phase d’évaluation et d’expérimentation de l’IA et qu’aujourd’hui 65 % d’entre elles accélèrent leurs stratégies d’IA en investissant à la fois dans les infrastructures et dans les talents. 23 % d’entre elles en sont à la phase finale où l’IA est entièrement intégrée à leurs processus opérationnels.
Les entreprises continuent néanmoins de se heurter à des difficultés en matière de collecte et de normalisation des données, ainsi qu’à la préparation de leur organisation à la mise en œuvre de l’IA. L’enquête a montré que 85 % d’entre elles considèrent les données comme un facteur essentiel dans la mise en œuvre de l’IA, mais 69 % ont déclaré être préoccupées par l’efficacité des données de leur organisation pour l’utilisation de l’IA. Seulement 43 % ont jugé leurs données excellentes en termes d’exhaustivité et 40 % en termes d’exactitude, et 42 % ont déclaré que la qualité de leurs données constituait un obstacle à de nouveaux investissements dans l’IA. La sécurité des données préoccupe 76 % des répondants qui ont déclaré craindre que leurs données propriétaires soient accessibles dans le domaine public, rapporte Riverbed.
« Si vous disposez de meilleures données, cela signifie que vous obtenez une meilleure IA et des résultats plus précis », explique Gargan. « De plus en plus de données sont disponibles en périphérie, sur des appareils périphériques, dans le cloud et dans des centres de données, réparties un peu partout. Les entreprises doivent déplacer les données de là où elles se trouvent vers là où elles doivent être afin de mettre en œuvre une IA générative. Avoir la capacité de le faire de manière sûre, sécurisée, rapide et efficace est l’une des choses avec lesquelles les équipes informatiques, en particulier les services réseau, travaillent. »
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