Les DSI sont désireux de faire évoluer l’IA malgré la difficulté à démontrer le retour sur investissement, selon une enquête

Sécurité et IA

Parmi les responsables informatiques qui adoptent une approche prudente à l’égard de l’IA figure Saurabh Gugnani, responsable mondial de la cyberdéfense et de la sécurité des applications au sein de la société de conformité néerlandaise TMF Group. « L’adoption de l’IA pose plusieurs défis en matière de sécurité, tels que la confidentialité des données, la vulnérabilité aux attaques et le strict respect des réglementations. La protection des données sensibles et la garantie de l’intégrité des modèles d’IA contre les cybermenaces, telles que les attaques contradictoires, sont des préoccupations majeures des DSI », a-t-il déclaré.

De plus, les mesures de sécurité traditionnelles ne parviennent souvent pas à répondre aux exigences uniques des technologies d’IA. Pour atténuer ces risques, les DSI doivent mettre en œuvre des protocoles de sécurité spécifiques à l’IA et mener des audits de sécurité réguliers, ce qui prend du temps, a-t-il ajouté. « Il est essentiel d’élaborer des politiques complètes qui régissent l’utilisation de l’IA, les normes éthiques et les pratiques de sécurité pour intégrer en toute sécurité l’IA dans les flux de travail organisationnels, garantissant ainsi un processus d’adoption sécurisé et conforme. »

Pour Neeraj Kumar, CTO d’Arkreach, la rapidité avec laquelle les technologies d’IA se développent constitue en soi une menace. « Même les géants de la technologie comme Google et Meta se précipitent parfois pour lancer une technologie immature, ce qui conduit à une destruction de produits d’IA défaillants. Cependant, se précipiter pour intégrer des solutions d’IA sous-développées dans votre pipeline de produits en raison du FOMO (peur de manquer quelque chose) n’est pas une bonne idée. Cela peut faire s’effondrer tout votre système de livraison », a-t-il déclaré. « Il est temps d’abandonner la mentalité du lancement d’abord, de réfléchir plus tard et de se concentrer sur la création de l’avenir en ne répétant pas les erreurs d’hier, même si cela entraîne un retard. »

Un autre défi est la pénurie critique de professionnels qualifiés qui, selon Gugnani, rend difficile et coûteuse pour les entreprises l’embauche et la rétention de talents dans les domaines de l’apprentissage automatique, de la science des données et de l’intégration de l’IA. « Améliorer les compétences du personnel existant pour gérer les technologies d’IA nécessite beaucoup de temps et d’investissements financiers. De nombreuses organisations hésitent à engager les ressources nécessaires, ce qui ralentit l’intégration des capacités d’IA », a-t-il déclaré.

Le dilemme du retour sur investissement

Les responsables informatiques sont également confrontés au défi permanent de démontrer et de calculer le retour sur investissement (ROI) des initiatives technologiques. L’enquête de Lenovo a révélé que 61 % des DSI trouvent extrêmement difficile de prouver le retour sur investissement de leurs investissements technologiques, et 42 % d’entre eux ne s’attendent pas à un retour sur investissement positif des projets d’IA au cours de l’année prochaine.

L’une des principales difficultés consiste à calculer le retour sur investissement pour convaincre les directeurs financiers d’approuver les budgets, et ce défi est également présent lorsqu’on envisage l’adoption de l’IA, selon Abhishek Gupta, CIO de Dish TV. « Quantifier les avantages tangibles tels que les économies de coûts, les améliorations de la productivité et la croissance du chiffre d’affaires est relativement simple. Cependant, calculer les retours sur des aspects plus mineurs, tels que l’amélioration de l’expérience utilisateur, peut s’avérer difficile », a déclaré Gupta. « En fin de compte, les initiatives d’IA doivent être considérées comme un investissement commercial nécessaire qui peut produire des résultats au fil du temps, à mesure que le portefeuille de projets d’IA commence à produire des résultats. »