La Confiance dans l’IA Générative Augmente Mondialement malgré les Lacunes en Matière de Sécurité
SAS, un leader mondial dans le domaine des données et de l’IA, a récemment publié une étude qui explore l’utilisation, l’impact et la fiabilité de l’IA. Le Rapport sur l’Impact des Données et de l’IA : L’Impératif de Confiance, commandé par SAS, révèle que les leaders IT et commerciaux affichent une plus grande confiance en l’IA générative par rapport à toute autre forme d’IA.
Cette recherche mondiale sur l’adoption de l’IA a également montré que seulement 40% des entreprises investissent pour rendre leurs systèmes d’IA dignes de confiance à travers la gouvernance, l’explicabilité et des garde-fous éthiques. Pourtant, les organisations qui privilégient une IA digne de confiance sont 60% plus susceptibles de doubler le retour sur investissement (ROI) de leurs projets d’IA. Paradoxalement, parmi celles qui investissent le moins dans des systèmes d’IA dignes de confiance, l’IA générative (par exemple, ChatGPT) est perçue comme 200% plus digne de confiance que l’IA traditionnelle (par exemple, l’apprentissage automatique), malgré le fait que cette dernière soit la forme d’IA la plus établie, fiable et explicable.
Les Technologies Émergentes Évoquent le Plus de Confiance
Globalement, l’étude a révélé que les déploiements d’IA les plus dignes de confiance étaient les technologies émergentes, telles que l’IA générative et l’IA agentique, par rapport aux formes d’IA plus établies. Près de 48% des répondants ont déclaré avoir une « confiance totale » en l’IA générative, tandis qu’un tiers (b) a exprimé la même confiance pour l’IA agentique (33%). En revanche, moins d’une personne sur cinq (18%) a indiqué avoir une confiance totale dans l’IA traditionnelle.
Bien qu’ils aient rapporté une confiance élevée dans l’IA générative et l’IA agentique, les répondants ont exprimé des préoccupations concernant la vie privée des données (62%), la transparence et l’explicabilité (57%), ainsi que l’utilisation éthique (56%).
Par ailleurs, l’IA quantique gagne rapidement en confiance, même si la technologie pour exécuter la plupart des cas d’utilisation n’est pas encore complètement réalisée. Près d’un tiers des décideurs mondiaux affirment être familiers avec l’IA quantique, et 26% rapportent avoir une confiance totale dans cette technologie, malgré le fait que les applications réelles soient encore à un stade précoce.
Des Garde-fous en IA Insuffisants Affaiblissent l’Impact de l’IA et le ROI
L’étude a montré une rapide augmentation de l’utilisation de l’IA – en particulier de l’IA générative – qui a rapidement éclipsé l’IA traditionnelle tant en visibilité qu’en application (81% contre 66%). Cela a suscité de nouveaux niveaux de risques et de préoccupations éthiques.
À travers toutes les régions, les chercheurs d’IDC ont identifié un décalage entre la confiance que les organisations accordent à l’IA et la confiance réelle que cette technologie mérite. Selon l’étude, bien que près de 78% des organisations affirment avoir totalement confiance en l’IA, seulement 40% ont investi pour rendre les systèmes manifestement dignes de confiance par le biais de gouvernance, explicabilité et garde-fous éthiques.
La recherche a également montré que peu de priorité est accordée à la mise en œuvre de mesures d’IA dignes de confiance lors de l’opérationnalisation des projets d’IA. Parmi les trois principales priorités organisationnelles des répondants, seulement 2% ont sélectionné le développement d’un cadre de gouvernance de l’IA, et moins de 10% ont rapporté avoir développé une politique d’IA responsable. Cependant, le fait de ne pas donner la priorité aux mesures d’IA dignes de confiance pourrait empêcher ces organisations de réaliser pleinement leurs investissements en IA à l’avenir.
Des Fondations de Données et une Gouvernance Faibles Retardent l’IA
À mesure que les systèmes d’IA deviennent plus autonomes et intégrés dans des processus critiques, les fondations de données deviennent également plus importantes. La qualité, la diversité et la gouvernance des données influencent directement les résultats de l’IA, rendant des stratégies de données intelligentes essentielles pour réaliser les bénéfices (ex : ROI, gains de productivité) et atténuer les risques.
L’étude a identifié trois principaux obstacles empêchant le succès des mises en œuvre de l’IA : une infrastructure de données faible, une gouvernance insuffisante et un manque de compétences en IA. Près de 49% des organisations citent des fondations de données qui ne sont pas centralisées ou des environnements de données cloud non optimisés comme une barrière majeure. Cette préoccupation principale est suivie par un manque de processus de gouvernance des données suffisants (44%) et une pénurie de spécialistes qualifiés au sein de leur organisation (41%).
Les répondants ont rapporté que le principal problème lié à la gestion des données utilisées dans les mises en œuvre de l’IA est la difficulté d’accès aux sources de données pertinentes (58%). D’autres préoccupations majeures incluent des problèmes de vie privée et de conformité des données (49%) et la qualité des données (46%).
“Pour le bien de la société, des entreprises et des employés – la confiance dans l’IA est impérative,” a déclaré Bryan Harris, Directeur Technique chez SAS. “Pour y parvenir, l’industrie de l’IA doit augmenter le taux de succès des mises en œuvre, les humains doivent examiner de manière critique les résultats de l’IA, et la direction doit habiliter la main-d’œuvre avec l’IA.”
Pour explorer plus en profondeur les résultats de l’enquête, consultez le tableau de bord interactif.
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