Microsoft (MSFT), Amazon (AMZN) et autres grands fournisseurs de cloud maintiennent leur position importante dans la chaîne de valeur sous le thème de l'IA d'entreprise, bien que certaines données financières à court terme soient inférieures aux attentes, cela n'affecte pas leur valeur à moyen et long terme ;
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Dans le secteur des logiciels, ServiceNow (NOW), Palantir (PLTR), Cloudflare (NET), Elastic (ESTC) et autres, qui peuvent aider les entreprises à déployer efficacement GenAI, ont déjà commencé à avoir une conversion commerciale positive sous le thème de l'IA, et méritent également d'être considérés.
01. La pénétration de GenAI du côté des entreprises est plus rapide que prévu
1. La vitesse de déploiement de GenAI par les entreprises s'accélère
Bien que le cycle de formation et de lancement de nouveaux modèles SOTA s'allonge, l'adoption de l'IA par les grandes entreprises ne ralentit pas.
2023 a été l'année où l'IA a connu le taux de pénétration le plus rapide dans les entreprises. Selon l'enquête de McKinsey, le taux de pénétration de l'IA dans les entreprises est passé de 55% à 72%, soit une augmentation de 17 points de pourcentage. Si l'on se concentre uniquement sur GenAI, la vitesse est encore plus impressionnante, passant de 33% à 65% en un an, soit un doublement.
Les budgets alloués à l'IA par les entreprises augmentent également. Selon le rapport US Tech Report 2024Q2 publié par Morgan Stanley, ### au deuxième trimestre 2024, la croissance du budget des projets liés à l'IA/ML des entreprises est de 16,3%, contre 13,7% au premier trimestre. Parmi les 10 principales dépenses des entreprises, seules les applications CRM (+2,3 points de pourcentage) et le stockage de données matérielles (+1 point de pourcentage) n'ont pas connu de baisse de croissance, et ces deux secteurs sont également des infrastructures clés pour le déploiement de l'IA par les entreprises.
2. 2025 verra une adoption massive de GenAI du côté des entreprises
Même si toutes les entreprises interrogées ont reconnu l'importance de GenAI, les entreprises de différentes tailles en sont à différentes étapes de déploiement de l'IA.
Selon l'enquête d'UBS sur les dépenses des entreprises dans le domaine de l'IA, la plupart des moyennes et grandes entreprises se concentrent principalement sur l'étude des cas d'utilisation pour la validation de concept et le déploiement de tests à petite échelle de GenAI. Parmi elles, 45% des grandes entreprises ont déjà commencé des déploiements de tests à petite échelle, et 40% ont identifié leurs cas d'utilisation et commencé la validation de concept. Pour les moyennes entreprises, ces chiffres sont respectivement de 44% et 38%.
Les petites entreprises, en revanche, se situent aux deux extrémités. Dans l'enquête, 25% des petites entreprises sont déjà entrées dans la phase de déploiement à grande échelle, tandis que 25% en sont encore au stade de la recherche. Le fait qu'une proportion plus élevée de petites entreprises puisse déployer rapidement l'IA à grande échelle peut être lié à des facteurs tels que la flexibilité décisionnelle due à leur petite taille, des flux de travail relativement moins complexes et une plus grande sensibilité aux coûts. D'autre part, les 25% qui en sont encore au stade de la recherche peuvent être liés aux réserves technologiques de l'entreprise et à sa propre feuille de route de développement commercial.
Dans l'ensemble, nous pouvons être optimistes et prévoir que ### d'ici la fin de 2024, davantage de moyennes et grandes entreprises étendront l'échelle de déploiement de GenAI en interne, et commenceront même à l'appliquer à des flux commerciaux plus larges (en production à grande échelle dans toutes les unités). 2025 verra une adoption massive de GenAI du côté des entreprises.
Si l'on ne reconnaît pas correctement la caractéristique de "déblocage progressif" des modèles, on surestimera les progrès des capacités des modèles à court terme et la vitesse à laquelle les LLM affecteront réellement les activités. Cela se reflète également dans l'évolution des attentes des CIO concernant le calendrier d'application réelle de l'IA/LLM dans la production des entreprises. Du troisième trimestre 2023 au deuxième trimestre 2024, les estimations des CIO concernant le calendrier d'utilisation de l'IA se sont nettement ralenties.
Dans l'enquête du quatrième trimestre 2023, le marché était le plus optimiste quant au cycle d'application de GenAI : un tiers des personnes interrogées pensaient que GenAI pourrait être utilisé dans la production réelle des entreprises (in production) dans six mois, tandis qu'un tiers des entreprises déclaraient n'avoir aucun plan sur la façon d'utiliser GenAI.
Au premier et deuxième trimestre 2024, le jugement des entreprises sur le calendrier est devenu prudemment optimiste. Dans la dernière enquête du deuxième trimestre 2024, parmi les personnes interrogées, 26% s'attendent à voir l'IA/LLM entrer dans les processus de production des entreprises après 2025, tandis que 25% pensent que cela se produira au second semestre 2024.
3. À court et moyen terme, les cas d'utilisation de GenAI par les entreprises restent concentrés sur les scénarios internes
Au cours des 4 derniers trimestres, les opinions des utilisateurs d'entreprise sur la façon d'utiliser l'IA/LLM en interne ont également évolué :
• Le pourcentage d'entreprises visant à améliorer la productivité interne comme objectif de déploiement de l'IA/LLM est passé de 15% à 23%, passant de la 3e à la 1ère place ;
• Le pourcentage d'entreprises utilisant l'IA/LLM pour optimiser les coûts de main-d'œuvre (par exemple, la simplification des processus commerciaux dans des domaines tels que le service client et les finances) est passé de 10% à 18% ;
• Bien qu'il reste l'une des 3 principales orientations de déploiement de l'IA/LLM, l'objectif d'amélioration de la satisfaction client est passé de 19% à 15%, passant de la 1ère à la 3e place.
Ce changement est très intéressant, les attentes des entreprises concernant GenAI sont passées de scénarios commerciaux orientés vers l'extérieur et le front-office à une réduction des coûts et une amélioration de l'efficacité en interne, reflétant indirectement dans quels scénarios et tâches les essais d'IA/LLM des entreprises ont été plus efficaces au cours des 9 derniers mois. Dans ce consensus, nous prévoyons qu'à court et moyen terme, les entreprises utiliseront davantage l'IA dans des scénarios internes.
Bien que le potentiel de Gen-AI soit largement reconnu, l'enquête de Bain montre qu'actuellement, seules environ 35% des entreprises peuvent clairement décrire comment créer de la valeur commerciale à partir de Gen-AI. La transition complète de la phase d'exploration à la mise en œuvre à grande échelle pourrait ne pas être aussi rapide que nous le prévoyions, mais plutôt un processus progressif sur 3 à 5 ans.
Pour quantifier le potentiel de valeur de GenAI, McKinsey a choisi d'utiliser le montant de l'impact que GenAI apporterait et la proportion de l'impact sur les dépenses fonctionnelles pour prédire et analyser différents scénarios d'utilisation de GenAI par les entreprises.
Parmi tous les domaines fonctionnels, GenAI a l'impact le plus évident sur le marketing et les ventes (Sales & Marketing), le développement de logiciels (Software Engineering), l'informatique d'entreprise (Corporate IT), les opérations clients (Customer operations) et la R&D produit (Product R&D). Ces domaines représentent environ 75% de l'impact total annuel de GenAI sur les entreprises.
En plus de pouvoir ressentir intuitivement la concentration des cas d'utilisation, nous constatons également que le service client, le développement de logiciels, l'informatique d'entreprise