L’ambition de l’#IA dépasse l’état de préparation des données au Moyen-Orient et en Afrique
La région Moyen-Orient et Afrique (MEA) poursuit activement l’intégration de l’intelligence artificielle (IA), mais l’écart grandissant entre les ambitions et la préparation pratique menace de limiter le plein potentiel économique de cette transformation. Une nouvelle étude de l’IBM Institute for Business Value révèle que si 77 % des responsables de données MEA donnent la priorité aux investissements visant à accélérer les capacités d’IA, seuls 25 % expriment leur confiance dans le fait que leur infrastructure de données existante peut prendre en charge de manière fiable de nouvelles sources de revenus basées sur l’IA. Cette déconnexion met en évidence un déséquilibre critique : les organisations se précipitent pour déployer l’IA avant de relever pleinement les défis sous-jacents en matière de données.
Le déficit croissant de compétences en matière de données
L’un des obstacles les plus importants au succès de l’IA dans la MEA est la pénurie croissante de compétences avancées en matière de données. L’étude révèle que 54 % des personnes interrogées citent désormais cela comme leur principal défi, soit près du double par rapport aux 28 % de 2023. Cette augmentation rapide suggère que le déficit de talents se creuse plus rapidement que prévu, ce qui pourrait entraver la mise en œuvre des initiatives d’IA et limiter les avantages concurrentiels. Le problème ne vient pas simplement d’un manque de personnel, mais aussi d’un manque d’individus dotés de l’expertise spécialisée requise pour gérer, affiner et exploiter efficacement les données pour les applications d’IA.
Intégration de la stratégie de données et défis liés aux données non structurées
Malgré les problèmes de préparation, l’intégration entre la stratégie de données et les feuilles de route technologiques plus larges s’est accrue. Les trois quarts (76 %) des Chief Data Officers de MEA déclarent désormais que leur stratégie de données est directement alignée sur les investissements en infrastructure, contre 55 % en 2023. Cependant, seuls 27 % ont confiance dans la capacité de leur organisation à extraire de la valeur des données non structurées, un composant essentiel pour de nombreuses applications d’IA. Cela suggère que même si l’alignement stratégique s’améliore, la capacité pratique à gérer des données complexes et réelles reste limitée.
Acquisition de talents et démocratisation des données
La lutte pour recruter des professionnels des données qualifiés s’intensifie. 79 % des dirigeants de MEA interrogés ont du mal à pourvoir des postes clés en matière de données, et seulement 51 % d’entre eux pensent que les efforts de recrutement permettent d’acquérir les compétences et l’expérience nécessaires, soit une baisse par rapport à 66 % en 2024. Dans le même temps, la démocratisation des données gagne du terrain, avec 72 % des responsables des données de MEA déclarant qu’un accès plus large des employés aux données aide les organisations à avancer plus rapidement. Cependant, seuls 28 % sont tout à fait d’accord sur le fait qu’ils peuvent expliquer clairement comment les données facilitent les résultats commerciaux, et seulement 27 % ont établi des mesures claires pour mesurer la valeur des résultats basés sur les données. Cela suggère que même si l’accès aux données se développe, la capacité de les traduire en valeur commerciale tangible reste un défi.
Combler le fossé : approche IA-to-Data
Pour relever ces défis, 75 % des Chief Data Officers des MEA adoptent une approche « IA-to-data » plutôt que de centraliser les données, et 68 % développent activement divers ensembles de données pour former les agents IA. Cela indique une évolution vers l’exploitation de l’IA pour améliorer la qualité et l’accessibilité des données plutôt que de s’appuyer sur les méthodes traditionnelles de gestion des données. Cependant, cette approche nécessite des investissements importants dans l’infrastructure et l’expertise en IA, qui peuvent manquer à de nombreuses organisations.
Tendances mondiales et implications
Les conclusions globales de l’étude IBM renforcent l’urgence de s’attaquer à la préparation des données. Dans le monde, 81 % des Chief Data Officers donnent la priorité aux investissements visant à accélérer l’IA, avec 13 % des budgets informatiques désormais alloués à la stratégie de données, contre seulement 4 % en 2023. Pourtant, seuls 26 % d’entre eux dans le monde expriment leur confiance dans le fait que leurs capacités de données peuvent prendre en charge les flux de revenus basés sur l’IA. Cette déconnexion mondiale souligne les défis systémiques auxquels les organisations sont confrontées pour traduire leurs ambitions en matière d’IA en résultats pratiques.
La poursuite agressive de l’IA dans la région MEA, associée à l’écart grandissant en matière de préparation des données, présente à la fois des opportunités et des risques. Les organisations qui donnent la priorité à la qualité des données, investissent dans le développement des talents et adoptent des approches innovantes de l’IA vers les données seront les mieux placées pour exploiter tout le potentiel économique de cette transformation. Ceux qui ne parviennent pas à relever ces défis risquent de se retrouver à la traîne dans un paysage de plus en plus concurrentiel.
