L’intelligence artificielle – et les formes connexes d’automatisation et d’analyse – est devenue l’outil de choix pour aider les entreprises à combler leurs pénuries de talents. Le hic, c’est que les entreprises ont du mal à trouver les compétences nécessaires pour identifier, construire et déployer l’IA et l’automatisation nécessaires pour résoudre leurs pénuries de compétences.
Par exemple, Kshitij Dayal, vice-président senior de Legion, liste les capacités de l’IA côté RH, telles que la gestion de la main-d’œuvre et la prévision de la demande et, surtout, un environnement de travail positif en améliorant la connaissance des souhaits et des besoins des employés. L’automatisation des tâches par l’IA, ou l’augmentation de la main-d’œuvre humaine, se traduit par une plus grande productivité dans tous les domaines. Les pénuries aiguës de compétences sont mieux traitées, tandis que les employés et les managers peuvent se concentrer sur des tâches de plus haut niveau.
Tout cela est très bien. Mais pour mettre en place les capacités de l’IA, il faut des compétences, et c’est l’un de ses plus grands défis.
L’IA / ML
a permis de réduire les effectifs au sein de leur organisation
La dernière enquête menée par Rackspace Technology auprès de 1 420 responsables informatiques le confirme. Dans de nombreux cas, l’IA/ML remplace le travail autrefois effectué par des humains. 62 % des personnes interrogées déclarent que la mise en œuvre de l’IA/ML a permis de réduire les effectifs au sein de leur organisation. En outre, 69 % affirment que l’IA contribue à améliorer la capacité à embaucher et à recruter de nouveaux talents.
Le principal obstacle, selon les cadres interrogés, est la nécessité de disposer de plus de capacités en matière d’IA et d’apprentissage automatique (machine learning) et des talents nécessaires pour gérer efficacement les données.
Le problème ou l’obstacle le plus souvent rencontré est la pénurie de talents qualifiés, citée par 67 % d’entre eux, suivie par l’échec des algorithmes ou des modèles (61 %) et le coût de la mise en œuvre (57 %).
« L’IA et l’apprentissage automatique ne sont pas prêts à se mettre en œuvre tout seul » soulignent les auteurs du rapport. « Il est difficile de trouver des personnes compétentes qui peuvent travailler avec la technologie et les données pour optimiser les résultats. »
Pour remédier à ces problèmes, 82 % des répondants ont déclaré avoir fait des efforts pour recruter des employés ayant des compétences en IA et en apprentissage automatique au cours des 12 derniers mois, tandis que 86 % ont augmenté leurs effectifs en IA et en apprentissage automatique au cours des 12 derniers mois.
Les défis à l’adoption de l’IA et de l’apprentissage automatique :
- Une pénurie de talents qualifiés : 67%
- Échec des algorithmes/modèles : 61%
- Le coût de la mise en œuvre : 57%
- Le manque d’infrastructure technologique : 54%
- Manque de compétences internes/difficulté à recruter : 51%
-
Les difficultés liées à l’infrastructure technique : 49%
L’autre enseignement notable de l’enquête est le degré élevé de confiance dans les résultats de l’IA – et le fait que les répondants sont à l’aise avec les mesures prises pour assurer cette confiance. Malgré les inquiétudes concernant les données et la résistance interne, la confiance dans les résultats des projets d’IA reste élevée parmi les décideurs informatiques interrogés, 73 % d’entre eux déclarant avoir confiance dans les réponses fournies par l’IA. 72 % affirment que des contrôles et des équilibres suffisants sont en place pour éviter les conséquences négatives de l’utilisation de l’IA, tandis que 80 % des répondants ne pensent pas que les réponses de l’IA/ML nécessitent une interprétation humaine supplémentaire.
Grande confiance en entreprise dans les décisions de l’IA
Près des trois quarts des dirigeants, soit 73 %, affirment qu’ils font toujours confiance aux analyses fournies par l’IA et les technologies d’apprentissage automatique. Ils disent avoir mis en place des processus pour s’assurer que l’IA est juste et impartiale. À cette fin, 72 % disent qu’il y a suffisamment de freins et de contrepoids en place pour éviter les conséquences négatives de l’utilisation de l’IA. En outre, 77% disent que les décisions relatives à l’IA et à l’apprentissage automatique sont prises par les « bonnes personnes » au sein de leur organisation, et 71% disent qu’il existe une gouvernance suffisante pour se prémunir contre une mauvaise utilisation de l’IA.
clouds virtuels (57 %), l’Internet des objets (51 %), l’IA et
l’apprentissage automatique (46 %), la blockchain (36 %), la robotique
(34 %) et la 5G (31 %).
Les technologies qui sont mises en œuvre au sein des organisations des répondants comprennent les réseaux de clouds virtuels (57 %), l’Internet des objets (51 %), l’IA et l’apprentissage automatique (46 %), la blockchain (36 %), la robotique (34 %) et la 5G (31 %).
« Les répondants ont systématiquement cité le manque de ressources internes capables de comprendre et d’affiner l’utilisation des technologies d’apprentissage automatique de l’IA », indiquent les auteurs de l’enquête. » Évaluez vos processus de formation actuels et vos capacités internes pour déterminer si vous devez recruter en externe ou utiliser les ressources dont vous disposez déjà « . Pour cultiver des capacités d’IA et d’apprentissage automatique plus solides en interne, vous devriez envisager d’augmenter la participation de votre entreprise à des conférences ou à des événements, et proposer des formations en ligne à vos équipes. »
Source : « ZDNet.com »
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