- L’enquête mondiale Riverbed intitulée « The Future of IT Operations in the AI Era » étudie le niveau de préparation à l’IA dans le secteur industriel.
- Cette enquête, concernant l’avenir des opérations informatiques à l’ère de l’IA, révèle que 62 % des projets d’IA sont en phase pilote ou en cours de développement, et que 90 % des personnes interrogées s’accordent à dire que l’amélioration de la qualité des données est essentielle à la réussite de l’IA.
Riverbed, spécialiste de l’observabilité et des solutions AIOps a publié les résultats d’une enquête mondiale consacrée à l’évolution des opérations informatiques à l’ère de l’intelligence artificielle dans le secteur industriel.
Cette étude met en évidence un niveau d’adoption déjà significatif de l’IA, tout en soulignant des limites dans la capacité des entreprises à généraliser ces technologies.
Un retour sur investissement jugé positif, mais une maturité encore limitée
Selon l’enquête, 87 % des dirigeants et des spécialistes techniques interrogés dans l’industrie estiment que les initiatives AIOps ont atteint ou dépassé leurs objectifs en matière de retour sur investissement. Toutefois, seuls 37 % se considèrent pleinement prêts à déployer l’intelligence artificielle à grande échelle.
Par ailleurs, 62 % des projets d’IA restent au stade de pilote ou de développement. Cette situation traduit un décalage entre les ambitions affichées et la capacité opérationnelle à industrialiser les usages. L’étude indique également que 90 % des répondants considèrent la qualité des données comme un facteur déterminant pour la réussite des projets d’IA.
La qualité des données, un point de blocage récurrent
Malgré un certain niveau de confiance exprimé par 57 % des entreprises industrielles quant à leurs projets d’IA, des limites persistent concernant les données. Près de la moitié des répondants (47 %) estiment que leurs données ne sont pas suffisamment fiables ou complètes pour garantir les résultats attendus. Seuls 34 % jugent leurs données pleinement adaptées aux besoins des applications d’intelligence artificielle.
Ces résultats mettent en évidence un écart entre la perception des décideurs et les contraintes techniques rencontrées lors de la mise en œuvre.
Une consolidation des outils d’observabilité engagée
L’étude montre que les entreprises industrielles utilisent en moyenne 13 outils d’observabilité issus de neuf fournisseurs différents. Dans ce contexte, 95 % des organisations interrogées indiquent avoir engagé une démarche de rationalisation de ces outils.
Les objectifs principaux de cette consolidation sont la réduction des coûts, la simplification des opérations et une meilleure intégration des systèmes. Les critères les plus fréquemment cités concernent l’interopérabilité des outils (48 %), la gestion des fournisseurs (47 %) et la productivité des équipes informatiques (46 %).
Des limites persistantes pour les outils de communication unifiée
L’enquête met également en lumière l’usage croissant des outils de communication unifiée dans l’industrie. Environ 42 % des employés les utilisent régulièrement, et 66 % des répondants les considèrent comme nécessaires au fonctionnement quotidien.
Cependant, le niveau de satisfaction reste mesuré : 45 % des personnes interrogées se déclarent satisfaites, tandis que 42 % signalent des dysfonctionnements, notamment sur les appels vidéo ou les plateformes de messagerie. Les principales difficultés concernent le manque de visibilité (51 %), les interruptions de communication (42 %) et les problèmes d’intégration avec d’autres systèmes (38 %).
OpenTelemetry s’impose comme un socle d’observabilité
L’étude s’intéresse également à l’adoption d’OpenTelemetry (OTel). Elle indique que 44 % des organisations l’ont déjà déployé, tandis que 42 % sont en phase d’adoption. Au total, 97 % des répondants considèrent que la corrélation interdomaines offerte par cette technologie est un élément clé de leur stratégie d’observabilité.
Par ailleurs, 93 % des entreprises estiment qu’OpenTelemetry constitue une base pour des initiatives futures, notamment celles liées à l’automatisation par l’IA. Dans 37 % des cas, son utilisation est déjà imposée au sein des organisations.
Données et infrastructures réseau au cœur des stratégies IA
Le transfert et le partage des données apparaissent comme des éléments structurants pour les projets d’intelligence artificielle. Ainsi, 91 % des répondants les jugent importants dans leur stratégie globale, et 31 % les considèrent comme fondamentaux.
Dans cette perspective, 75 % des entreprises prévoient de mettre en place une stratégie dédiée au stockage des données liées à l’IA d’ici 2028. Les principaux critères identifiés pour le traitement des données sont les performances réseau (96 %), les coûts de transfert et de stockage (94 %) ainsi que la proximité entre les données et les modèles d’IA et leur interopérabilité (93 %).
Enfin, 79 % des entreprises interrogées estiment que les performances et la sécurité du réseau constituent des éléments essentiels pour soutenir leurs initiatives en matière d’intelligence artificielle.
Une adoption encore progressive de l’IA dans l’industrie
L’ensemble des résultats met en évidence une adoption progressive de l’IA dans les opérations informatiques du secteur industriel. Si les entreprises constatent des résultats dans certains domaines, des enjeux subsistent, notamment en matière de qualité des données, d’intégration des outils et de maturité des infrastructures.
L’étude repose sur une enquête menée en 2025 auprès de 1 200 décideurs, responsables informatiques et spécialistes techniques issus de plusieurs pays, réalisée par l’institut Coleman Parkes Research.
