Dans une impulsion européenne complète pour renforcer la sobriété technologique en matière d’intelligence artificielle (IA), le corps de botella n’est pas situé seul dans l’infrastructure ni dans la capacité informatique, sino dentro des organisations propias. C’est la conférence que fait MIOTI Tech & Business School avant un scénario dans lequel l’adoption de l’IA avance, mais elle est confrontée à une barre structurelle : la question des capacités internes pour comprendre la technologie, gérer les données, évaluer les risques et prendre les décisions d’adoption de l’IA avec autonomie.
Les données européennes aident à contextualiser ce scénario. En 2025, environ cinq entreprises de l’Union européenne avec 10 ou plus d’employés utilisaient au moins une technologie d’intelligence artificielle, selon Eurostat, reflétant l’augmentation progressive de l’adoption de l’IA. Sans embargo, l’adoption est également très concentrée sur la taille : entre 55,03 % des grandes entreprises et des employés d’IA, le pourcentage atteint 30,36 % dans les médias et 17 % dans les petites, ce qui montre que les preuves sont insuffisantes dans l’adoption de l’IA. Le plus pertinent pour le débat sur la sobriété est que, entre les entreprises qui envisagent d’adopter l’IA et qui ne l’ont pas fait, le principal obstacle identifié à cause du manque d’expertise pertinente est un frein direct à l’adoption de l’IA.
Pour MIOTI, il est clair que la sobriété en IA ne peut pas s’entendre seulement comme une question de centres de données, de puces ou de fournisseurs cloud. L’autonomie réelle s’exerce grâce à l’organisation qui a des critères pour décider quels modèles utiliser, avec les données de travail, les dépendances assumées, comment superviser les résultats et sous quel marco de riesgo, en complétant et en commercialisant la technologie, facilitant ainsi une adoption de l’IA solide. Sans cette connaissance interne, l’IA peut être disponible, mais elle n’est pas vraiment sous contrôle, limitant l’adoption de l’IA efficace. Cette idée a gagné du poids en plus dans le contexte où le Parlement européen a annoncé la concentration élevée du marché cloud européen dans l’ère des grands fournisseurs européens, ce qui a permis d’augmenter l’exposition à la technologie de verrouillage et de répondre à la nécessité d’une stratégie, d’une gouvernance et de capacités propres dans les entreprises pour une. adoption correcte de IA.
«Nous avons beaucoup de sobriété en matière d’intelligence artificielle dans les termes de l’infrastructure, et c’est la logique qui est la même, mais le blocage le plus immédiat pour beaucoup d’organisations est sur un autre site: en sa capacité à comprendre l’IA, la diriger et l’appliquer selon des critères», a déclaré Fabiola Pérez, PDG de MIOTI Tech & Business School. « Sans talent préparé, sans contrôle des données et sans profil des capacités de connexion technologique et commerciale, l’autonomie est très limitée, même si la technologie est disponible, ce qui rend difficile l’adoption de l’IA ».
Le débat stratégique sur la capacité réelle d’adoption
Le diagnostic de MIOTI correspond au moment de régulation européen. Le règlement de l’IA de l’Union européenne, la loi sur l’IA, entré en vigueur le 1er août 2024 et, depuis février 2025, exige que les fournisseurs et les organisations mettent en œuvre ces systèmes pour renforcer l’alphabétisation en IA des équipes que les utilisateurs et les superviseurs. Le message de fond est que l’adoption de l’IA doit aborder la structure, les critères et la préparation organisationnelle.
Dans ce contexte, MIOTI défend que ce corps de bouteille pour la sobriété en IA soit joué sur trois plans clés pour impulser l’adoption de l’IA :
- Talent : contacter des professionnels capables de comprendre comment s’entraîner, adapter et évaluer les modèles, et traduire cette logique dans le commerce, facilitant ainsi l’adoption de l’IA.
- Gouvernement : disposer de critères clairs pour l’utilisation des données, la traçabilité, l’évaluation des risques, la supervision humaine et le complément normatif, éléments essentiels à l’adoption de l’IA.
- Critères d’adoption : sachez que les processus ont tendance à désimplémenter l’IA, en fonction de l’architecture, des fournisseurs et du degré de dépendance technologique, garantissant une adoption de l’IA efficace.
Les données d’Eurostat montrent que l’IA est utilisée dans des domaines très spécifiques à l’entreprise, comme le marketing et les ventes, l’administration, l’analyse du langage, la génération de contenus ou la cybersécurité, ce qui fait qu’elle est la plus critique en matière de capacité de décision interne. adoption de IA.
« La question qui nous incombe est que les personnes de l’organisation ont la capacité réelle de décider comment intégrer ces technologies sans dépendre des sociétés de tiers », a ajouté Fabiola Pérez. « La sobriété, pour une entreprise, n’est pas unique en ce sens qu’elle est dotée de la technologie, si elle est compte de la connaissance et de la structure nécessaire à l’évaluation, à la gestion et à l’alignement de ses objectifs de négociation et du marché réglementaire européen, garantie ainsi une adoption correcte de l’IA ».
Pour beaucoup d’hommes d’affaires, la première étape de l’adoption de l’IA est purement similaire
La Commission européenne a annoncé que l’UE n’était pas le rythme nécessaire pour réaliser ses objectifs de la décennie numérique, et a signalé des manquements persistants tant en compétences numériques qu’en adoption de technologies avancées. Seuls 55,6% de la population européenne disposent de moins de compétences numériques de base, et l’UE a atteint l’objectif d’atteindre 20 millions de spécialistes TIC en 2030. En même temps, l’objectif communautaire est que 75% des entreprises utilisent le cloud, le big data ou l’IA avant la fin de la période. décennie, ce qui implique d’accélérer l’adoption de l’IA. Cette distance entre l’ambition et la mise en œuvre vise à résoudre le même problème : sans capacités internes, la sobriété technologique correspond au risque de se lancer dans le discours et de favoriser l’adoption de l’IA.
Pour beaucoup d’hommes d’affaires, la première étape de l’adoption de l’IA est purement similaire. Lors de séminaires et de conférences, l’IA se présente comme un symbole d’innovation et d’efficacité. Selon les informations de Kaspersky Gen AI Business Infiltration, cette familiarité conceptuelle a gonflé les statistiques et les marchés comme l’espagnol, à environ 95 % des directives affirmées qui étudient comment maximiser la valeur de l’IA.
Sans embargo, nous sommes avant un observateur de la connaissance. La plupart des programmes de formation exécutives sont centrés sur le « qué », mais ils ont ignoré le « comment ». C’est déjà aux dirigeants d’une compréhension périphérique et ils connaissent les avantages, mais ils ont soin d’une carte pour traduire ces données en décisions robustes.
