Un rapport du MIT constatant que 95% des pilotes de l’IA échouent des investisseurs effrayés. Il aurait dû faire effrayer des cadres C-suite à la place.

Ok, regardons maintenant ce que le rapport dit réellement. Il a interviewé 150 dirigeants, interrogé 350 employés et examiné 300 projets d’IA individuels. Il a constaté que 95% des projets pilotes d’IA n’avaient pas réalisé d’économies financières ou de remontée des bénéfices discernables. Ces résultats ne sont pas vraiment différents de ce que beaucoup de sondages précédents ont trouvé – et ces enquêtes n’ont eu aucun impact négatif sur le marché boursier. Le cabinet de conseil Capgemini a constaté en 2023 que 88% des pilotes de l’IA n’avaient pas atteint la production. (S&P Global a constaté plus tôt cette année que 42% des pilotes génératifs de l’IA avaient été abandonnés – ce qui n’est toujours pas génial).

Tu le fais mal

Mais là où cela devient intéressant, c’est ce que l’étude Nanda a dit sur les raisons apparentes de ces échecs. Le plus gros problème, selon le rapport, n’était pas que les modèles d’IA n’étaient pas suffisamment capables (bien que les dirigeants aient tendance à pense C’était le problème.) Au lieu de cela, les chercheurs ont découvert un «écart d’apprentissage – les gens et les organisations ne comprenaient tout simplement pas comment utiliser correctement les outils d’IA ou comment concevoir des flux de travail qui pourraient capturer les avantages de l’IA tout en minimisant les risques à la baisse.

Les grands modèles de langue semblent simples – vous pouvez leur donner des instructions en langage clair, après tout. Mais il faut de l’expertise et de l’expérimentation pour les intégrer dans des flux de travail commerciaux. Le professeur de Wharton, Ethan Mollick, a suggéré que les véritables avantages de l’IA viendront lorsque les entreprises abandonnent les modèles d’IA pour suivre les processus existants – dont il soutient refléter la bureaucratie et la politique de bureau plus que toute autre chose – et laisser les modèles trouver leur propre chemin pour produire les résultats commerciaux souhaités. (Je pense que Mollick sous-estime dans quelle mesure les processus dans de nombreuses grandes entreprises reflètent les demandes réglementaires, mais il a sans aucun doute un point dans de nombreux cas.)

Ce phénomène peut également expliquer pourquoi les recherches du MIT Nanda ont révélé que les startups, qui n’ont souvent pas de processus commerciaux aussi enracinés, sont beaucoup plus susceptibles de constater que Genai peut livrer un retour sur investissement.

Achetez, ne construisez pas

Le rapport a également révélé que les entreprises qui ont acheté des modèles et des solutions d’IA ont connu plus de succès que les entreprises qui ont essayé de construire leurs propres systèmes. L’achat d’outils d’IA a réussi 67% du temps, tandis que les constructions internes n’ont pas réussi un tiers comme souvent. Certaines grandes organisations, en particulier dans les industries réglementées, estiment qu’elles doivent construire leurs propres outils pour des raisons de confidentialité juridique et des données. Mais dans certains cas, les organisations fétichent le contrôle – lorsqu’ils feraient mieux de remettre le travail acharné à un fournisseur dont la totalité des activités est de créer un logiciel d’IA.

La construction de modèles ou de systèmes d’IA à partir de zéro nécessite un niveau d’expertise que de nombreuses entreprises n’ont pas et ne peuvent pas se permettre d’embaucher. Cela signifie également que les entreprises construisent leurs systèmes d’IA sur les LLM open source ou de poids ouvert – et bien que les performances de ces modèles se soient considérablement améliorées au cours de la dernière année, la plupart des modèles d’IA open source sont toujours à la traîne de leurs concurrents propriétaires. Et quand il s’agit d’utiliser l’IA dans les analyses de rentabilisation réelles, une différence de 5% de capacités de raisonnement ou de taux d’hallucination peut entraîner une différence substantielle de résultats.

Enfin, le rapport du MIT a constaté que de nombreuses entreprises déploient l’IA dans le marketing et les ventes, lorsque les outils pourraient avoir un impact beaucoup plus important s’ils sont utilisés pour supprimer les coûts des processus et des procédures francs. Cela peut également contribuer au ROI manquant de l’IA.

La poussée globale du rapport du MIT était que le problème n’était pas la technologie. C’était ainsi que les entreprises utilisaient la technologie. Mais ce n’est pas ainsi que le marché boursier a choisi d’interpréter les résultats. Pour moi, cela en dit plus sur l’exubérance irrationnelle en bourse que sur l’impact réel que l’IA aura sur les affaires dans cinq ans.

Avec cela, voici le reste des nouvelles de l’IA.

Jeremy Kahn
jeremy.kahn@fortune.com
@Jeremyakahn

FORTUNE ON AI

Pourquoi la NFL a rédigé la génération AI de Microsoft pour le prochain grand jeu de la ligue– par John Kell

Le président d’Openai dit que Chatgpt «évite» son propre travail – et dit que l’IA est comme un «costume de fer» pour les travailleurs“Par Marco Quiroz-Gutierrez.”

Meta veut accélérer sa course à la «superintelligence» – mais les investisseurs voudront toujours leurs milliards de revenus publicitaires– par Sharon Goldman

AI dans les nouvelles

La Chine se déplace pour restreindre les ventes de Nvidia H20 après les remarques de Lutnick. C’est selon un histoire dans le Temps financier Cela dit, Pékin avait trouvé les commentaires du secrétaire au commerce américain Howard Lutnick selon lesquels les États-Unis refusaient sa meilleure technologie de la Chine comme «insultant». CAC, le régulateur chinois sur Internet, a publié un avis informel aux grandes sociétés technologiques telles que Bytedance et Alibaba, leur demandant d’arrêter de nouvelles commandes pour NVIDIA H20S. Le MIIT, le régulateur des télécommunications et logiciels du pays, et le NDRC, l’agence de planification de l’État qui mène une campagne pour l’indépendance technologique, ont également émis des conseils indiquant aux entreprises de ne pas acheter de puces NVIDIA. Les agences ont cité les problèmes de sécurité comme justification de leur position, mais des responsables chinois sans nom ont déclaré au journal que les commentaires de Lutnick avaient également joué un rôle.

Deepseek lance son modèle V3.1 aux critiques enthousiastes. La société chinoise Frontier AI a publié une version mise à jour de son puissant modèle AI open source V3 LLM. V3.1 dispose d’une fenêtre de contexte plus grande que son prédécesseur, ce qui signifie qu’il peut gérer des invites plus longues et plus de données. Il utilise également une architecture hybride qui active uniquement une fraction de ses 685 milliards de paramètres pour chaque jeton rapide, ce qui le rend plus rapide et plus efficace que certains modèles rivaux. Il propose également un meilleur raisonnement et des capacités agentiques que le V3 d’origine, qui était le modèle sous-jacent que Deepseek a ensuite utilisé pour créer son modèle de raisonnement R1 qui réussie. Jusqu’à présent, sur les tests de référence, le V3.1 est compétitif avec les modèles propriétaires d’Openai, Google et Anthropic à un prix beaucoup plus bas – juste plus de 1 $ pour certaines tâches de codage contre 70 $ pour les concurrents. En savoir plus sur Bloomberg ici.

Google dévoile ses derniers téléphones pixels pleins de fonctionnalités de l’IA. Google a dévoilé sa gamme de smartphones Pixel 10, fortement centrée sur son assistant Gemini AI. Les téléphones ont des fonctionnalités telles que «Magic Cue» qui fournit des actions suivantes suggérées sur la base d’informations contextuelles, un «coach de caméra» de l’IA pour la photographie plus intelligente et des Gémeaux en direct pour des interactions d’écran en temps réel. Les nouvelles fonctionnalités d’IA peuvent permettre à Google d’obtenir un partage de marché d’Apple, ce qui a retardé le déploiement de nombreuses fonctionnalités d’IA pour ses iPhones jusqu’en 2026. Vous pouvez en savoir plus sur CNBC ici.

OpenAI envisage de louer des infrastructures d’IA à d’autres. Openai CFO Sara Friar Tell Bloomberg que l’entreprise envisage La location de centres de données et d’infrastructures optimisés sur l’IA à d’autres sociétés à l’avenir, similaires à AWS d’Amazon – même si OpenAI a actuellement du mal à trouver une capacité de centre de données suffisante pour ses propres opérations. Friar a également déclaré que la société explore les options de financement au-delà de la dette car elle fait face à d’immenses coûts, le PDG Sam Altman prédisant des milliards de dollars dans les dépenses futures du centre de données. Friar a également confirmé dans une interview avec CNBC que la société a récemment atteint 1 milliard de dollars de revenus mensuels pour la première fois, tandis que Bloomberg a déclaré que les ventes d’actions secondaires ont évalué la société à 500 milliards de dollars.

Vous avez un calendrier

8-10 septembre: Fortune Brainstorm Tech, Park City, Utah. Postulez pour y assister.

6-10 octobre: Monde IA Semaine, Amsterdam

21-22 octobre: Tedai San Francisco. Postulez pour y assister.

2-7 décembre: Neirips, San Diego

8-9 décembre: Brainstoral de fortune IA San Francisco. Postulez pour y assister.

Oeil sur les numéros d’IA

100%

Il s’agit du score de la startup médicale de l’IA OpenEvidence dit que son nouveau modèle d’IA a obtenu à l’examen des licences médicales américaines (USMLE), l’examen en trois parties que tous les nouveaux médecins doivent passer avant de pouvoir s’entraîner. Cela bat le 90% que son modèle a marqué il y a deux ans ainsi que les 97% que le GPT-5 d’OpenAI a récemment marqué. OpenEvidence affirme que son modèle propose des explications fondées sur des cas et fondées sur la littérature de ses réponses et que la startup offre le modèle aux étudiants en médecine en tant qu’outil éducatif gratuit grâce à un partenariat avec l’American Medical Association, sa revue associée et le New England Journal of Medicine. Vous pouvez en savoir plus sur la publication axée sur les soins de santé Fierce Healthcare ici.