**L’IA en pleine mutation : une nouvelle étude de Sopra Steria Next**
Alors que l’intelligence artificielle (IA) transforme les dynamiques des entreprises, Sopra Steria Next, le cabinet de conseil du groupe Sopra Steria, dévoile une étude révolutionnaire qui réorganise les approches du marché de l’IA. Prédisant un doublement de la taille du marché mondial d’ici 2028, cette recherche propose une méthode centrée sur l’usage, afin d’aider les dirigeants à optimiser leurs stratégies et investissements.
**Une nouvelle grille d’analyse**
L’étude met en lumière la nécessité de dépasser une analyse purement technologique de l’IA, qui, selon Sopra Steria Next, ne répond pas toujours aux besoins des décideurs. La nouvelle classification de l’IA en quatre archétypes — AI for Machine, AI for Process, AI for Human, et AI for Software — offre aux dirigeants un cadre stratégique pour naviguer dans cet univers complexe. Fabrice Asvazadourian, PDG de Sopra Steria Next, souligne que cette approche permet aux entreprises de transformer l’IA d’un simple enjeu technologique en un levier de performance business.
**Un marché en pleine expansion**
Actuellement évalué à 540 milliards de dollars, le marché mondial de l’IA devrait atteindre 1 270 milliards de dollars d’ici 2028, avec une croissance annuelle de 19 %. Cette dynamique sera alimentée par des avancées dans chacun des quatre archétypes d’IA. Par exemple, AI for Machine, axé sur les systèmes industriels, devrait connaître une croissance de 13 % par an, tandis qu’AI for Human, qui regroupe des outils d’aide à la décision, pourrait tripler en cinq ans.
**Des stratégies d’investissement ciblées**
L’étude recommande une approche sectorielle pour guider les investissements en IA. Par exemple, les entreprises du secteur financier devraient répartir leurs investissements entre trois archétypes, tandis que les industries manufacturières et de l’énergie devraient se concentrer sur l’IA industrielle. Cette vision à 360 degrés permet un alignement stratégique des priorités business et une identification des cas d’usage à déployer en priorité.
**Les défis de l’industrialisation de l’IA**
Malgré ces perspectives prometteuses, l’industrialisation de l’IA demeure un défi majeur. Actuellement, seulement un algorith