**L’IA : un levier stratégique pour les entreprises selon Sopra Steria Next**
Dans un contexte où l’intelligence artificielle (IA) transforme profondément les dynamiques d’entreprise, Sopra Steria Next, le cabinet de conseil du groupe Sopra Steria, dévoile une étude audacieuse qui redéfinit l’analyse du marché de l’IA. Avec une prévision de doublement de la taille du marché mondial d’ici 2028, cette recherche propose une approche centrée sur l’usage de l’IA, plutôt que sur la seule technologie, offrant ainsi aux dirigeants des outils pour optimiser leur stratégie opérationnelle.
Traditionnellement, l’analyse du marché de l’IA était axée sur ses aspects technologiques, souvent déléguée à des spécialistes. Cependant, Sopra Steria Next introduit une grille d’analyse innovante qui classe l’IA en quatre archétypes : AI for Machine, AI for Process, AI for Human, et AI for Software. Fabrice Asvazadourian, PDG de Sopra Steria Next, souligne que cette structuration permet aux entreprises de naviguer efficacement dans un paysage complexe, transformant l’IA d’une préoccupation technique en un moteur de performance.
L’étude révèle que le marché mondial de l’IA, évalué à 540 milliards de dollars en 2023, est appelé à atteindre 1 270 milliards de dollars d’ici 2028, représentant alors 10 % du marché de l’informatique. Cette croissance, estimée à 19 % par an, s’appuiera sur des avancées dans chacun des quatre archétypes d’IA. L’AI for Machine, par exemple, devrait croître de 13 % par an, tandis que l’AI for Software pourrait atteindre 170 milliards de dollars, soutenue par les technologies low-code/no-code.
En outre, l’étude met en lumière l’importance de stratégies d’investissement adaptées à chaque secteur, en identifiant des cas d’usage prioritaires. Sopra Steria Next recommande aux entreprises de diversifier leurs investissements en fonction de leurs besoins spécifiques pour maximiser les retours sur investissement.
Cependant, l’industrialisation de l’IA demeure un défi majeur. Actuellement, seulement un algorithme sur sept parvient à la phase de production. Pour surmonter cet obstacle, les entreprises doivent se concentrer sur des cas d’usage matures