Cinq mesures opportunes que doivent prendre les entreprises du secteur TMT pour libérer le potentiel de l’IA générative

Les niveaux d’utilisation encourageants sont liés à des investissements soutenus : une tranche de 45 % des entreprises du secteur TMT investit dans l’innovation axée sur l’IA, les changements liés à l’IA apportés aux produits et aux services ayant déjà été intégrés aux processus d’affectation des capitaux, et une autre tranche de 46 % prévoit des investissements en capital importants dans les 12 prochains mois². Les entreprises du secteur TMT se trouvent donc en position de choix pour exploiter l’IA générative au profit de l’économie dans son ensemble. Et bien que l’IA générative ait un potentiel de disruption, les entreprises du secteur TMT ont su s’adapter par le passé aux cycles de changements technologiques et aux pressions qui en découlent. Dans l’avenir, les entreprises du secteur TMT devraient se concentrer sur la meilleure façon d’exploiter l’IA générative en tablant sur les capacités d’IA qu’elles possèdent déjà.

Créer de nouvelles possibilités au profit des clients, des plateformes et de la collaboration

À l’heure où les entreprises du secteur TMT étudient comment elles peuvent tirer parti de l’IA générative, à court terme comme à long terme, elles doivent tenir compte des cas d’utilisation qui génèrent de la croissance et qui permettent de réaliser des gains d’efficacité. Les groupes de cas d’utilisation à retenir sont ceux qui permettent de faire ce qui suit :

• Favoriser l’excellence de l’expérience client : À court terme, l’IA générative pourrait révolutionner les interactions avec les clients en misant sur la création de robots conversationnels plus intelligents et en combinant les interventions humaines et les fonctions d’aide numériques. Ce point s’applique particulièrement aux entreprises de télécommunications dont les activités de soutien aux clients sont très vastes. L’IA générative peut aussi permettre d’optimiser les services personnalisés, permettant que les investissements, tant dans les moteurs de recommandation de contenu que dans les mises à niveau du réseau à fibre optique, correspondent mieux aux besoins précis des clients.
• Créer des modèles d’affaires axés sur les plateformes : À long terme, l’IA générative pourra exploiter la puissance des nouveaux modèles d’affaires, notamment celle des plateformes de services disponibles par le truchement des partenaires et des intermédiaires de l’écosystème. Le potentiel de l’IA générative d’améliorer le développement et la distribution des produits, de mettre au point les parcours client du commerce électronique interentreprises entre clients (B2B2X) et d’accroître la « satisfaction de la contribution des écosystèmes » signifie qu’elle pourra jouer un rôle prépondérant dans l’innovation des modèles d’affaires.
• Devenir une organisation soutenue par l’IA : La gestion des connaissances, la productivité et l’automatisation ont tout à gagner dans une organisation axée sur l’IA générative et dotée d’une main‑d’œuvre habilitée. En améliorant l’accès à l’information et son partage, les entreprises du secteur TMT peuvent enfin éliminer les structures cloisonnées de longue date, dont celles qui existent entre les fonctions TI et développement des produits, automatiser les tâches à faible valeur et libérer du temps pour se consacrer à la création de valeur.

Les besoins rattachés aux cas d’utilisation varient selon les secteurs. Les entreprises technologiques devraient envisager de bonifier l’offre actuelle de leur plateforme par l’IA générative et se mettre en quête des fonctions parallèles les plus susceptibles de bien s’aligner sur d’autres technologies émergentes au sein de leur portefeuille de produits. Les entreprises de télécommunications s’emploieront à mettre à niveau ou à remplacer leurs canaux, systèmes et processus actuels de service à la clientèle. De plus, les fournisseurs de services liés aux médias évalueront le rôle précis de l’IA générative à chaque étape du cycle de vie du contenu, de sa création à son organisation et à sa distribution.

Figure 2 : Cas d’utilisation selon le secteur TMT, à titre indicatif

Source : Analyse par EY Knowledge

L’IA générative pose de nouveaux défis dans le secteur TMT

Puisque les entreprises du secteur TMT disposent d’une longueur d’avance sur celles des autres secteurs sur le plan de l’adoption de l’IA générative, elles seront aussi les premières à devoir surmonter les difficultés pouvant en découler. En effet, 68 % des entreprises du secteur des TMT (voir le pdf) sont d’avis qu’elles n’en font pas assez pour gérer les répercussions inattendues de l’IA, ce qui démontre qu’il ne faut pas oublier les responsabilités qui vont de pair avec les avantages d’être un « adopteur précoce ». Nous considérons que les points suivants sont des enjeux importants qui nécessitent l’attention de la direction :

1. Incertitude quant au cadre réglementaire et de politique : Les organismes de réglementation reconnaissent les enjeux que pose l’IA en matière d’éthique, de même que la nécessité de créer de nouvelles formes de gouvernance et de protection des données. S’il est vrai que la nouvelle réglementation devrait conduire à une meilleure certitude, il faudra un certain temps pour la mettre en place et elle pourra varier d’une région à l’autre, ce qui compliquera la donne et limitera probablement les possibilités en matière d’innovation. Les principales entreprises du secteur TMT ont déjà exprimé leurs craintes à l’égard de la Loi sur l’IA de l’UE³.
   
   
2. Limites des écosystèmes : Bien que de nombreuses entreprises du secteur TMT possèdent déjà des écosystèmes de fournisseurs et de chaîne de valeur, elles pourraient avoir de la difficulté à absorber une nouvelle vague de partenariats axés sur l’IA générative au sein des structures d’écosystèmes existantes. Les raisonnements et les priorités des partenaires actuels et futurs pourraient diverger en ce qui concerne la mise en œuvre de l’IA générative. Ceux‑ci pourraient aussi devoir composer avec des pressions réglementaires contradictoires.
   
   
3. Contraintes budgétaires et liées aux investissements : Le contexte macroéconomique difficile pourrait limiter la capacité des entreprises du secteur TMT d’investir dans l’IA. Cette situation pourrait par ailleurs pousser les entreprises à dépendre davantage de leurs partenaires pour fournir les capacités et les compétences requises en technologie propulsée par l’IA générative. Dans un même ordre d’idées, les contraintes budgétaires pourraient aussi restreindre la capacité des clients des entreprises d’investir dans la technologie et les compétences en matière d’IA.
   
   
4. Réticence des employés et des clients : Le potentiel de l’IA générative d’accélérer l’automatisation et de réduire les interventions humaines déstabilisent déjà les employés, notamment ceux du secteur des médias et du divertissement des États‑Unis⁴. En parallèle, les préoccupations des clients quant à la confidentialité et à la qualité des données pourraient créer de la confusion ou nuire à l’acceptation des interactions propulsées par l’IA. Selon l’étude menée par EY, 48 % des clients se disent préoccupés par les algorithmes utilisés par les applications et les sites Web et par leur incidence sur le contenu qui leur est présenté en ligne⁵.
   
   
5. Caractère inadéquat de la gouvernance et de la protection des données et de la propriété intellectuelle (PI) : Les entreprises du secteur TMT sont des organisations riches en données, ce qui comporte son lot de difficultés. L’entraînement des algorithmes de l’IA générative repose fondamentalement sur des ensembles de données épurées et ciblées. Les organisations dont les données sont encore fragmentées et difficiles à gérer devront s’empresser de revoir en profondeur la gouvernance des données. Dans l’intervalle, de nouveaux risques peuvent survenir, du fait de la combinaison des données exclusives et publiques et du partage accru des données entre les entreprises du secteur TMT, leurs partenaires et leurs clients. En outre, le risque de violation de la PI augmentera fort probablement dans un monde propulsé par l’IA générative.
   

Les organisations doivent également tenir compte des enjeux sectoriels. Par exemple, les entreprises de télécommunications devront prévoir comment l’adoption de l’IA générative se répercutera sur la charge future des réseaux et les engagements connexes au titre des investissements. Les modèles d’affaires des entreprises de services de médias pourraient faire face à des perturbations avant ceux des autres secteurs, comme ce fut le cas lors des cycles technologiques précédents, tandis que les entreprises technologiques pourraient s’exposer davantage aux incertitudes réglementaires en cherchant à mondialiser les solutions de plateformes d’IA générative.

Mis à part ces différences, les entreprises du secteur TMT se rendent compte qu’elles doivent collaborer davantage avec d’autres parties prenantes du secteur pour répondre aux risques d’ordre éthique : 74 % des chefs de la direction estiment que le milieu des affaires doit se pencher de beaucoup plus près sur l’incidence de l’IA sur le plan éthique et sur la façon dont l’utilisation de celle‑ci pourrait se répercuter sur des aspects essentiels de notre vie⁶. Ce sentiment d’engagement commun a d’importantes répercussions sur les stratégies écosystémiques.

Cinq mesures essentielles que doivent prendre les entreprises du secteur TMT

1. Mettre en place une tour de contrôle consacrée à l’IA pour y centraliser l’innovation, les connaissances et les compétences.

Trente pour cent des entreprises du secteur TMT ont déjà formé un groupe chargé de l’adoption et de l’utilisation de l’IA⁷. L’IA générative devrait inciter toutes les entreprises à accélérer leurs démarches et à mettre en place une tour de contrôle consacrée à l’IA. Il faut voir plus loin que l’expérimentation des cas d’utilisation afin de repenser les modèles d’affaires, d’améliorer la gouvernance et de centraliser les compétences. Le groupe affecté à la tour de contrôle pourrait réunir des chefs d’unités fonctionnelles et d’autres cadres pertinents, comme des chefs de la gestion numérique ou des données, afin de cerner les possibilités liées à l’IA générative et d’établir leur priorité, tout en évaluant les risques de disruption et les besoins en talents et en gouvernance des données.

Les mesures à prendre aujourd’hui

Désignez un membre de la haute direction à titre de leader de l’IA pour planifier et coordonner les activités de la tour de contrôle avec celles des autres services de l’entreprise, dont les unités d’affaires axées sur le numérique et les centres d’excellence déjà en place. Veillez à ce que les activités de la tour de contrôle soient en phase avec les stratégies d’entreprise générales et en matière de technologie.

Recensez les compétences pertinentes requises et les lacunes immédiates dans les compétences en créant de nouveaux rôles qui relèvent de l’équipe de direction de l’IA. Dans l’intervalle, formez des équipes sur les aspects commerciaux et techniques de l’IA générative, en mettant l’accent sur les principes de base qui peuvent éclairer les besoins de recyclage de compétences à plus long terme.

Élaborez un portefeuille de possibilités ciblées et liées à l’IA générative Dans cette optique, passez en revue votre catalogue actuel de cas d’utilisation de l’IA et cernez les possibilités permettant d’y intégrer l’IA générative, le cas échéant. Donnez la priorité aux cas d’utilisation de l’IA en fonction de mesures comme les répercussions, la complexité, l’adaptabilité et le processus de mise en marché. Combinez judicieusement des possibilités d’amélioration rapides et des cas d’utilisation plus complexes.

Dans l’intervalle, les entreprises technologiques qui offrent des services fondés sur l’IA générative aux organisations devraient tout d’abord se concentrer sur les principes commerciaux. Par exemple, il faudrait établir s’il faut offrir l’IA générative comme un produit distinct ou plutôt l’intégrer aux forfaits de services actuels, et définir le meilleur modèle de tarification à privilégier au départ, des essais gratuits à la tarification progressive, en passant par la tarification fondée sur la valeur.

Les décisions à prendre ultérieurement

• Élaborez une feuille de route complète pour mettre à profit les solutions d’IA générative à l’échelle de votre entreprise. À mesure que les organisations en apprennent sur les résultats des cas d’utilisation et sur la faisabilité connexe, les équipes pourront déterminer si elles affectent plus de ressources aux projets fondés sur l’IA générative.
• Découvrez d’autres modèles d’affaires et portefeuilles de services transformationnels qui exploitent l’IA générative, dont les services de plateforme ou de B2B2X qui nécessitent une mise en marché conjointe avec des partenaires. Définissez les modalités commerciales qui sous‑tendent les méthodes de vente « en collaboration avec des partenaires », en portant une attention particulière aux modèles de partage de revenus.
• Élaborez un plan à long terme pour acquérir de nouveaux talents dotés de compétences en IA générative dans des domaines liés aux cas d’utilisation prioritaires. Passez constamment en revue les rôles précis en IA générative et établissez leur priorité, en mettant l’accent sur ceux qui permettront à votre entreprise de se démarquer au fil du temps plutôt que sur ceux qui risquent de devenir la norme.

2. Repenser les fonctions d’affaires et les façons de travailler

La réalisation du potentiel de l’IA générative pour accroître la productivité et opérer la refonte des modèles d’affaires repose sur de nouvelles manières de travailler. L’IA générative favorisera des interactions plus fluides entre les fonctions d’affaires, ce qui fera évoluer les rôles et les responsabilités au fil du temps. Les structures et les processus organisationnels devraient refléter ces nouvelles méthodes de travail. Les informations peuvent maintenant circuler autrement entre des équipes qui travaillaient auparavant en vase clos, du fait que l’IA générative permet d’habiliter les employés plutôt que de supprimer des emplois. Les premières impressions des employés du secteur TMT sont favorables : 51 % d’entre eux s’attendent à ce que l’IA générative ait une incidence positive nette sur la manière de travailler⁸.

Les mesures à prendre aujourd’hui

Pour surmonter les réticences des employés, créez des projets pilotes à petite échelle qui font appel à des données exclusives pour mettre à l’essai les solutions d’IA générative et obtenez de la rétroaction des participants. Utilisez les résultats pour montrer comment l’IA générative peut bonifier les processus actuels, rehausser l’efficacité des employés et améliorer les capacités.

Assurez‑vous que l’équipe de la tour de contrôle de l’IA travaille étroitement avec les autres services de votre entreprise pour mettre en place les boucles de rétroaction internes appropriées. Faites en sorte que les employés de tous les échelons sentent qu’ils participent au processus en leur expliquant comment l’IA générative sera déployée et quels seront les ensembles de données sous‑jacents qui seront exploités. Vous pourrez ainsi renforcer la confiance à l’égard des extrants de l’IA.

Veillez à ce que l’équipe de direction communique clairement les changements qui seront apportés aux flux de travail et à ce que les leaders des unités fonctionnelles se réunissent régulièrement pour faire le point sur les progrès réalisés et les plans d’avenir. Si vous apportez un éclairage sur l’IA comme outil de collaboration, celle‑ci devient une possibilité de croissance et non une source potentielle de réticence.

Les décisions à prendre ultérieurement

• Réévaluez le modèle opérationnel en fonction des améliorations liées à l’IA en matière de gestion des données, en prêtant attention aux nouveaux points d’intersection entre les anciennes fonctions d’affaires, et entre celles‑ci et la tour de contrôle de l’IA.
• Investissez dans une formation sur l’IA générative selon son application dans différentes fonctions et dans le recyclage et le perfectionnement des compétences à l’échelle de l’entreprise. Élaborez un plan de développement des talents en phase avec votre feuille de route technologique et la transformation de vos fonctions d’affaires. Envisagez la création d’un bassin de talents en interne pour que les employés puissent se tourner vers de nouveaux rôles émergents et acquérir des compétences multifonctionnelles en IA.
• Instaurez des mécanismes de surveillance continue et créez des indicateurs clés de performance (ICP) pour faire état de la valeur à long terme des initiatives fondées sur l’IA générative.

3. Placer l’IA générative au centre de votre stratégie écosystémique

Les sociétés du secteur TMT, des géants de la technologie aux grandes entreprises, en passant par les fournisseurs d’équipement réseau et les entreprises de télécommunications, sont des orchestrateurs bien établis dans cet écosystème. S’il est vrai que leur expérience pourrait leur donner une longueur d’avance, encore faudra‑t‑il qu’ils réfléchissent à la façon d’adapter les structures écosystémiques actuelles. Commencez par évaluer les lacunes en matière de capacités, en veillant à ce que la stratégie écosystémique tienne compte des possibilités en évolution constante liées à l’IA et en demeurant à l’affût des nouvelles façons de mettre à profit la recherche et les connaissances de pointe.

Les mesures à prendre aujourd’hui

Faites une priorité des conversations sur l’IA avec l’écosystème actuel de partenaires, en mettant l’accent sur les points d’intérêt communs et les zones de collaboration possibles en matière d’IA générative. Restez constamment au fait de l’évolution de l’environnement des partenaires en IA pour cerner les nouvelles possibilités. Repérez de nouveaux partenaires, qu’il s’agisse d’entreprises en démarrage, de pairs sectoriels ou d’établissements d’enseignement, qui peuvent faire progresser vos initiatives d’IA générative. Dans l’intervalle, les entreprises technologiques peuvent faire équipe avec des organisations d’autres secteurs pour créer de grands modèles de langage (LLM) personnalisés et propres aux domaines et des graphiques fondés sur les connaissances exclusives de l’entreprise, lesquels peuvent s’intégrer à des modèles publics ou offerts en tant que service.

Évaluez l’état de préparation à l’IA générative de votre entreprise à différents niveaux, comme l’infrastructure (installations informatiques, infonuagique, données) ou le développement d’applications, en déterminant le rôle des partenaires. Tablez sur les modèles préentraînés et les écosystèmes de données actuels pour étudier les cas d’utilisation. Au cours du processus, les entreprises du secteur TMT doivent faire en sorte que des protocoles sécurisés de partage des données et d’intégration sont adoptés par les partenaires des écosystèmes.

Les décisions à prendre ultérieurement

• Élargissez les compétences en IA au sein de votre écosystème en collaborant avec des partenaires de prédilection et en reléguant les partenariats moins pertinents au second plan.
• Tissez des liens plus étroits avec des entreprises en démarrage aux fins d’innovation collaborative et étudiez les possibilités d’acquisition ou de coentreprise qui pourraient accroître les compétences et l’expertise au sein de votre organisation.
• Passez régulièrement en revue votre stratégie écosystémique pour qu’elle cadre parfaitement avec vos objectifs en IA, toujours appelés à évoluer. Portez une attention particulière aux facteurs associés aux politiques et à la réglementation qui pourraient avoir une incidence sur le choix et la pertinence des partenaires.