The Root Causes of Failure for Artificial Intelligence Projects and How They Can Succeed

EN BREF ...

De nombreuses organisations peinent à mettre en œuvre des projets d’IA réussis, avec un taux d’échec dépassant les 80 %. Ces échecs sont principalement dus à une mauvaise définition des objectifs, un manque de données de qualité, une focalisation excessive sur la technologie au lieu de la résolution de problèmes concrets, ainsi qu’un déficit d’infrastructure et une application de l’IA à des cas d’usage trop complexes. Le rapport identifie cinq causes majeures d’échec : une mauvaise communication des objectifs, l’absence de données adaptées, un excès d’enthousiasme pour les dernières innovations technologiques, un manque de ressources pour le déploiement et l’application de l’IA à des problématiques inadaptées. Les problèmes de leadership jouent un rôle clé dans ces échecs, car de nombreux dirigeants peinent à aligner les projets IA sur des objectifs concrets et atteignables. En parallèle, les difficultés liées aux données, qu'il s'agisse de leur qualité, de leur quantité ou de leur pertinence, compromettent l'entraînement des modèles. Enfin, le manque d’investissement dans les infrastructures et l'immaturité technologique de certaines solutions aggravent ces difficultés, rendant impératif un cadre de gouvernance clair et une approche pragmatique pour garantir la réussite des projets IA.