**Sopra Steria Next : Une nouvelle approche de l’intelligence artificielle pour les entreprises**
Dans un contexte où l’intelligence artificielle (IA) transforme radicalement les dynamiques d’entreprise, Sopra Steria Next, le cabinet de conseil du groupe Sopra Steria, dévoile une étude innovante qui redéfinit les stratégies d’adoption de l’IA. Prédisant un doublement du marché mondial d’ici 2028, cette recherche s’éloigne des analyses technologiques traditionnelles pour offrir une méthode centrée sur l’usage, permettant aux dirigeants d’optimiser leur prise de décision.
### Une analyse fondée sur l’usage
Sopra Steria Next identifie quatre “archétypes” d’applications de l’IA : AI for Machine, AI for Process, AI for Human, et AI for Software. Cette classification offre aux dirigeants une meilleure compréhension des opportunités d’investissement dans un paysage technologique en constante évolution. Fabrice Asvazadourian, PDG de Sopra Steria Next, souligne que ce passage de l’IA comme sujet technique à un levier stratégique permet de mieux répondre aux enjeux commerciaux actuels.
### Perspectives de croissance du marché
L’étude révèle que le marché mondial de l’IA, évalué à 540 milliards de dollars en 2023, pourrait atteindre 1 270 milliards de dollars en 2028, représentant ainsi 10 % du marché informatique global. Les segments AI for Machine et AI for Process devraient connaître des croissances respectives de 13 % et 31 %, tandis que AI for Human pourrait tripler en cinq ans, illustrant l’énorme potentiel de l’IA dans divers secteurs.
### Stratégies d’investissement sectorielles
Sopra Steria Next recommande un pilotage stratégique des investissements en IA, adapté à chaque secteur. Par exemple, dans les services financiers, une répartition équilibrée des investissements entre les archétypes est conseillée, alors que les secteurs industriels devraient prioriser l’IA for Machine. Cette approche permet aux entreprises de maximiser leur retour sur investissement tout en alignant leurs initiatives IA sur leurs priorités commerciales.
### Défis de l’industrialisation
Malgré ces perspectives encourageantes, l’industrialisation de l’IA demeure un défi majeur. Actuellement, seule une fraction des algorithmes développés atteint la production. Pour surmonter cela, Sop