L'avancée rapide de l'IA a créé une période étonnante d'exploration et d'expérimentation dans tous les secteurs, faisant naître l'espoir qu'une percée permette aux entreprises de passer à la vitesse supérieure. Mais, comme pour toute technologie émergente, il est encore difficile d'évaluer précisément l'impact futur de cette innovation.

Les différents types de technologies d'IA comprennent le machine learning (ML) et le deep learning (DL). Le machine learning, ou apprentissage machine, crée des algorithmes à partir d'ensembles de données, tandis que le deep learning, ou apprentissage profond, construit et apprend par itérations. L'IA générative, un sous-ensemble du deep learning, suscite aujourd'hui un engouement particulier parce que « l'IA générative a mis le pouvoir de l'IA entre les mains de ceux qui l'utilisent », selon Sahil Bhardwaj, associé chez PwC.

L'IA peut également permettre aux entreprises de se focaliser sur des domaines plus complexes, tels que l'innovation dans la conception et l'automatisation des flux de travail. Elle peut en outre contribuer à la mise en place de pratiques durables. L'IA nous incite à « faire les choses de manière plus rapide, plus sûre et plus écologique ». Elle ne doit pas nécessairement être ajoutée après coup, mais, au contraire, être intégrée dans une grande partie du travail que nous effectuons aujourd'hui », déclare Karoliina Torttila, directrice de l'IA chez Trimble.

En matière de réalisation du travail, l'IA a des répercussions plus larges sur le développement et la transformation de la main-d'œuvre. « Il s'agit de faire évoluer les compétences et de trouver comment tirer parti de la technologie dans l'entreprise, afin d'ajouter de la valeur à notre économie », explique Chris Harmon, directeur chez PwC.