L'avenir numérique de l'économie britannique : quand l'intelligence artificielle devient une nécessité économique

La merveille britannique en matière d'IA a un hic : elle manque (toujours) de personnes capables de la mettre en œuvre.

L'économie britannique connaît une transformation profonde, dont l'ampleur ne se révélera pleinement que dans les années à venir. Si les entreprises ont géré leurs infrastructures de données de manière réactive pendant des décennies, le développement rapide de l'intelligence artificielle impose un changement de paradigme qui impactera tous les secteurs. L'approche traditionnelle, où les équipes de données résolvent les problèmes au fur et à mesure qu'ils surviennent, est de plus en plus remplacée par des systèmes intelligents qui apprennent, s'adaptent et agissent de manière proactive. Cette évolution n'est plus un simple gadget technologique pour les pionniers de l'innovation, mais une nécessité économique pour toute entreprise souhaitant rester compétitive sur le marché mondial.

Le marché britannique de la gestion des données par l'IA connaît une croissance exceptionnelle, dépassant même les prévisions les plus optimistes. Les chiffres parlent d'eux-mêmes et témoignent du dynamisme de cette évolution. De 1,44 milliard de dollars en 2023, ce marché devrait atteindre 6,2 milliards de dollars d'ici 2030, soit un taux de croissance annuel moyen de 23,2 %. Le Royaume-Uni joue un rôle de premier plan en Europe et est un moteur essentiel de ce développement. Avec une part de marché de 5,6 % à l'échelle mondiale en 2023, l'économie britannique se positionne comme un acteur majeur du paysage mondial de l'IA.

La volonté des géants internationaux de la tech d'investir témoigne de leur confiance dans le marché britannique. Microsoft a annoncé un investissement sans précédent de 22 milliards de livres sterling, le plus important jamais réalisé par l'entreprise hors des États-Unis. Google a emboîté le pas avec un engagement de 5 milliards de livres sterling pour les infrastructures de recherche en IA, tandis que Nvidia, avec ses partenaires, prévoit d'investir jusqu'à 11 milliards de livres sterling dans les infrastructures d'IA au Royaume-Uni. Ces investissements totalisent plus de 31 milliards de livres sterling dans le cadre du « Tech Prosperity Deal » conclu entre le Royaume-Uni et les États-Unis. Les entreprises investissent non pas par simple enthousiasme technologique, mais parce que les arguments économiques sont convaincants.

Entre innovation et nécessité

La réalité économique se heurte à une révolution technologique qui impacte tous les secteurs de l'économie. Les plateformes de gestion de données basées sur l'IA promettent non seulement des gains d'efficacité, mais aussi une refonte fondamentale de la manière dont les entreprises gèrent leur ressource la plus précieuse. Elles automatisent les tâches répétitives, détectent les anomalies avant qu'elles ne deviennent des problèmes et transforment les systèmes de règles statiques en infrastructures dynamiques et apprenantes. L'économie britannique a bénéficié d'investissements de 2,9 milliards de livres sterling dans les entreprises d'IA en 2024, avec des transactions d'une valeur moyenne de 5,9 millions de livres sterling. Cet investissement a déjà produit un impact économique mesurable. Les entreprises britanniques d'IA contribuent désormais à hauteur de 11,8 milliards de livres sterling à l'économie du Royaume-Uni, soit le double du chiffre de 2023. L'emploi dans le secteur de l'IA a déjà dépassé les 86 000 postes.

Les taux d'adoption varient considérablement selon les secteurs économiques, reflétant des niveaux de numérisation et des capacités d'investissement différents. Alors qu'environ 15 % des entreprises britanniques avaient adopté au moins une technologie d'IA en 2023, ce chiffre est passé à 39 % en 2025. Cette évolution témoigne d'une adoption accélérée, mais souligne également que la majorité des entreprises n'en sont qu'à leurs débuts dans le domaine de l'IA. Les taux d'adoption sont fortement corrélés à la taille de l'entreprise. Si 68 % des grandes entreprises utilisent des technologies d'IA, ce taux n'est que de 34 % pour les entreprises de taille moyenne et de seulement 15 % pour les petites entreprises. Cet écart met en évidence la nécessité d'un accès plus large et d'une meilleure compréhension des technologies d'IA au sein des petites structures.

Malgré des promesses ambitieuses, les entreprises britanniques doivent relever le défi complexe d'intégrer ces technologies à leurs systèmes existants, de se conformer à des exigences réglementaires strictes et de garder le contrôle de leurs données. Les difficultés sont multiples : problèmes d'intégration technique, pénurie de compétences, qualité des données et enjeux de gouvernance. Au Royaume-Uni, le coût d'une mauvaise qualité des données est estimé à 200 milliards de livres sterling par an, les entreprises perdant en moyenne entre 10 et 15 millions de livres sterling par an en raison de données inadéquates. Face à cette réalité économique, les systèmes de gestion intelligente des données ne sont pas une option, mais une nécessité.

Le secteur financier, pionnier de la transformation

L'impact de la gestion des données par l'IA est particulièrement visible dans le secteur financier britannique, traditionnellement parmi les plus gourmands en données. Cette transformation se traduit par des chiffres impressionnants. Une enquête conjointe de la Banque d'Angleterre et de la Financial Conduct Authority (FCA) a révélé que 75 % des institutions financières utilisent déjà l'IA, et que 10 % supplémentaires prévoient de l'adopter dans les trois prochaines années. Cela représente une augmentation spectaculaire par rapport à 2022, où seulement 58 % des institutions utilisaient l'IA. Les modèles de base représentent désormais 17 % des cas d'utilisation de l'IA, soulignant leur importance croissante pour la standardisation et le déploiement à grande échelle des applications dans l'ensemble du secteur.

Les institutions financières traitent quotidiennement des milliards de transactions, doivent se conformer à des exigences réglementaires complexes et détecter simultanément les fraudes en temps réel. Les systèmes de gestion de données basés sur l'IA automatisent la validation des données transactionnelles, surveillent en continu la conformité réglementaire et identifient les anomalies pouvant indiquer une activité frauduleuse. La prise de décision automatisée joue un rôle prépondérant dans les déploiements d'IA, impliquant 55 % des cas d'utilisation. Cependant, la prise de décision entièrement autonome reste rare (seulement 2 %), reflétant la prudence du secteur et sa préférence pour le maintien d'une supervision humaine dans les processus critiques.

Les gains de productivité sont mesurables et significatifs. Une enquête menée par Lloyds Banking Group auprès de plus de 100 dirigeants d'institutions financières britanniques a révélé que 59 % d'entre elles constatent une amélioration de leur productivité grâce à l'adoption de l'IA, une progression spectaculaire par rapport aux 32 % enregistrés l'année précédente. Un tiers des institutions améliorent l'expérience client, tandis qu'un autre tiers approfondit sa connaissance client. 21 % affirment que l'IA contribue directement à la croissance de leur activité, contre seulement 8 % en 2024. Cette dynamique engendre un changement de mentalité : 91 % des institutions perçoivent désormais l'IA comme une opportunité plutôt que comme une menace, contre 80 % en 2024.

La volonté d'investir progresse en conséquence. Plus de la moitié des établissements prévoient d'accroître leurs investissements en IA au cours des douze prochains mois, tandis que 22 % maintiendront leur niveau de dépenses actuel. Les établissements perçoivent l'IA comme un levier stratégique : 54 % anticipent des avantages concurrentiels, 53 % des économies de coûts, 52 % estiment qu'elle stimulera la croissance de leur activité et 50 % qu'elle contribuera à former une main-d'œuvre plus qualifiée sur le plan technologique. Pour accompagner cette évolution, près de la moitié des établissements ont mis en place des équipes dédiées à l'IA, tandis que 20 % collaborent avec des prestataires externes spécialisés pour accélérer son adoption.

La conformité est un enjeu crucial pour les institutions financières et un moteur essentiel des investissements dans les systèmes d'IA. Les risques liés aux données dominent actuellement le paysage, la confidentialité, la qualité, la sécurité et les biais des données figurant parmi les cinq principaux risques. Ceci témoigne de la forte dépendance du secteur à des données précises et sécurisées pour alimenter les systèmes d'IA. Les risques émergents, tels que la dépendance à l'égard de modèles d'IA tiers et la complexité croissante des applications d'IA, devraient s'amplifier, soulevant des questions de transparence et de contrôle. La cybersécurité demeure le principal risque systémique perçu et restera un enjeu majeur au cours des trois prochaines années. Toutefois, la dépendance à des tiers critiques devrait représenter la plus forte augmentation du risque systémique, soulignant la nécessité d'un contrôle renforcé des fournisseurs externes d'IA.

L'industrie manufacturière entre tradition et avant-garde technologique

L'industrie manufacturière britannique connaît une véritable renaissance de sa productivité grâce à la gestion des données optimisée par l'IA, ce qui pourrait renforcer considérablement sa compétitivité internationale. Avec 53 % des fabricants britanniques ayant déjà mis en œuvre l'apprentissage automatique ou l'IA dans leurs ateliers, le Royaume-Uni devance largement la moyenne européenne de 30 %. Ce leadership se traduit non seulement par de bons taux d'adoption, mais aussi par des stratégies de déploiement sophistiquées et des résultats commerciaux concrets. Un impressionnant pourcentage de fabricants (98 %) utilise déjà l'IA générative ou prévoit de l'implémenter, soulignant ainsi le potentiel transformateur de cette technologie pour le secteur.

L'adoption sectorielle varie considérablement, reflétant différents niveaux de maturité en matière de numérisation et de capacité d'investissement. L'industrie automobile arrive en tête avec un taux d'adoption de 60 % et un niveau de maturité maximal (5/5), suivie par les entreprises d'électronique et de haute technologie à 55 %. Le secteur aérospatial et de défense affiche un taux d'adoption de 50 %, tandis que les entreprises pharmaceutiques et biotechnologiques présentent des taux de mise en œuvre de 40 %. Des entreprises comme Jaguar Land Rover utilisent l'analyse de données basée sur l'IA sur 128 sites pour détecter les anomalies de production en temps réel, démontrant ainsi les avantages concrets d'une généralisation de l'IA.

Les fabricants américains et britanniques utilisent ces systèmes pour analyser les données machines en temps réel, mettre en œuvre la maintenance prédictive et automatiser le contrôle qualité. L'implémentation d'une maintenance prédictive basée sur l'IA peut réduire les coûts de maintenance jusqu'à 30 % et les pannes d'équipement de 45 %. Ces gains de productivité directs se traduisent par des avantages concurrentiels. Un exemple tiré de l'industrie agroalimentaire illustre cet impact économique : les usines Frito-Lay ont réduit leurs temps d'arrêt non planifiés au point d'accroître leur capacité de production de 4 000 heures. De tels gains d'efficacité ont un impact direct sur la rentabilité et la position sur le marché.

La volonté d'investir est donc élevée, 75 % des industriels britanniques prévoyant d'accroître leurs investissements en IA l'année prochaine. Ces investissements se concentrent sur divers domaines, de la gestion de l'énergie et la réduction des déchets à l'optimisation des processus et au contrôle qualité. Toutefois, un important déficit de connaissances persiste : seuls 16 % des industriels estiment maîtriser le potentiel de l'IA. De ce fait, seul un tiers des entreprises utilisent l'IA spécifiquement dans leurs opérations de production. L'adoption de la robotique reste également faible, malgré les opportunités d'automatisation à l'échelle mondiale. Cela suggère que, malgré une adoption croissante, le Royaume-Uni doit revoir son approche de l'automatisation, sous peine de passer à côté de gains de productivité considérables.

Le commerce de détail dans la réinvention numérique

Le secteur du commerce de détail britannique connaît une transformation profonde grâce à la gestion intelligente des données, les systèmes d'IA révolutionnant la personnalisation et la gestion des stocks. L'adoption est remarquable : 99 % des décideurs du secteur au Royaume-Uni déclarent disposer d'une expertise en IA au sein de leur organisation, tandis que 88 % estiment que l'IA confère aux commerçants locaux un avantage concurrentiel sur les géants internationaux. Ce qui était autrefois réservé aux entreprises à la pointe de la technologie est désormais un puissant facteur d'égalisation pour le secteur. L'IA permet aux commerçants locaux de proposer une tarification dynamique, un marketing personnalisé et une meilleure visibilité de la chaîne d'approvisionnement, autant d'éléments essentiels pour répondre aux attentes des clients et s'adapter rapidement aux évolutions du marché.

L'IA est désormais omniprésente dans le commerce de détail britannique, la quasi-totalité des répondants confirmant son utilisation dans la prise de décision. Plus de la moitié d'entre eux ont mis en place des postes et des équipes de direction dédiés à l'IA au sein de leur organisation. Les détaillants utilisent des systèmes d'IA pour intégrer les données clients issues de différents points de contact, prédire les comportements d'achat et optimiser leurs stocks. La difficulté réside dans la complexité même des flux de données. Un grand détaillant traite des données provenant de systèmes de points de vente, de plateformes de commerce électronique, de cartes de fidélité, des réseaux sociaux et des systèmes de la chaîne d'approvisionnement. La gouvernance des données basée sur l'IA garantit la conformité de ces données à la réglementation, tout en permettant des analyses en temps réel pour des interactions client personnalisées.

Les discussions autour des agents d'IA se tournent souvent vers l'avenir, mais dans le commerce de détail britannique, ces systèmes influencent déjà des fonctions clés et ont un impact significatif. 38 % des consommateurs britanniques utilisent déjà l'IA en magasin, et 60 % souhaitent des mises à jour de livraison basées sur l'IA, comme le suivi en temps réel. 57 % pensent que l'IA peut améliorer l'efficacité du traitement des commandes. Malgré ces avantages, les études révèlent un scepticisme généralisé concernant la confiance et l'utilisation des données. Seuls 46 % des consommateurs britanniques font confiance à l'IA pour recommander des produits en fonction de leur historique d'achats, et la moitié des personnes interrogées restent partagées quant à la capacité de l'IA à améliorer l'expérience d'achat sans compromettre la confidentialité. Point important, une large majorité (94 %) considère qu'il est essentiel que les outils d'IA soient transparents, tant dans leur fonctionnement que dans le traitement des données.

Les avantages de l'adoption de l'IA sont indéniables. Les détaillants constatent une réduction des coûts grâce à une efficacité accrue, une augmentation du chiffre d'affaires grâce à une meilleure connaissance client et à des expériences personnalisées, une prise de décision optimisée grâce à l'analyse prédictive et un avantage concurrentiel grâce à une expérience client supérieure. Les équipes performantes tirent parti de l'IA pour compléter leurs systèmes existants, fluidifier les processus et alléger leur charge de travail. La prochaine étape est claire : les détaillants britanniques qui non seulement survivront, mais prospéreront, seront ceux qui transformeront leurs données commerciales et clients en informations exploitables. La mise en place d'infrastructures de données robustes et le déploiement d'agents d'IA entièrement contrôlés seront essentiels à la réussite commerciale et opérationnelle à long terme.

5G, IA et énergie : la feuille de route britannique pour les infrastructures numériques – Image : Xpert.Digital

Le secteur de la santé entre innovation et surcharge du système

Le système de santé britannique, et en particulier le Service national de santé (NHS), est confronté au défi sans précédent de répondre à une demande croissante avec des ressources limitées. L'intelligence artificielle est considérée comme essentielle pour permettre au NHS de satisfaire cette demande. Le gouvernement a présenté un plan de santé décennal articulé autour de trois axes de transformation fondamentaux : du milieu hospitalier à la communauté, du numérique au analogique et de la maladie à la prévention. Au cœur de cette transformation se trouve l'ambition d'intégrer l'intelligence artificielle aux parcours de soins, l'application NHS servant de portail numérique unique pour les patients. L'objectif affiché est de faire du NHS le système de santé le plus avancé au monde en matière d'intelligence artificielle.

Le plus vaste essai d'intelligence artificielle jamais mené dans le secteur de la santé à l'échelle mondiale, impliquant plus de 30 000 employés du NHS (Service national de santé britannique), a démontré comment une nouvelle technologie pouvait générer des gains de temps sans précédent pour le personnel du NHS et améliorer la prise en charge des patients. Un projet pilote novateur de Microsoft 365 Copilot, mené dans 90 établissements du NHS, a révélé que l'assistance administrative basée sur l'IA pouvait permettre au personnel du NHS de gagner en moyenne 43 minutes par personne et par jour, soit l'équivalent de cinq semaines de travail par personne et par an. Les résultats de l'essai montrent qu'un déploiement à grande échelle pourrait permettre d'économiser jusqu'à 400 000 heures de travail par mois, soit des millions d'heures par an, permettant ainsi au personnel de se concentrer plus efficacement sur les soins de première ligne. Le NHS estime que cette technologie pourrait permettre d'économiser des millions de livres sterling par mois, pour 100 000 utilisateurs, ce qui pourrait représenter des centaines de millions de livres sterling d'économies annuelles.

Dans un avenir proche, l'accent est mis sur le déploiement de technologies éprouvées, telles que les assistants de transcription IA, sous la nouvelle direction du NHS England, l'accélération de l'adoption de l'IA diagnostique grâce aux évaluations précoces de la valeur du NICE, et l'expérimentation de nouvelles IA en tant que dispositifs médicaux dans le bac à sable IA supervisé de la MHRA. Les systèmes basés sur l'IA automatisent le codage des données cliniques avec une précision de 96 %, extraient des informations structurées à partir de notes cliniques non structurées et identifient automatiquement les informations de santé protégées à des fins d'anonymisation. Le marché britannique de l'intelligence artificielle dans le secteur de la santé devrait connaître une croissance impressionnante, passant de 13,26 milliards de dollars américains en 2024 à un taux de croissance annuel composé de 36,76 %.

Cependant, de sérieuses inquiétudes subsistent. Lors d'une réunion spéciale de la British Medical Association, médecins et étudiants en médecine ont exprimé de vives craintes quant aux ambitions numériques et technologiques du plan décennal du gouvernement. Ils ont mis en garde contre les risques potentiels liés à une numérisation massive d'un système de santé déjà confronté à une infrastructure informatique obsolète, ainsi qu'à la promotion de technologies d'intelligence artificielle mal maîtrisées. Un médecin généraliste a averti que ce plan expose la profession à des risques informatiques extrêmement graves et que le pays risque de devenir, à son insu, un cobaye pour une technologie mal comprise, même par ses créateurs et a fortiori par le corps médical. Le gouvernement semble adopter la mentalité de la Silicon Valley, qui consiste à innover rapidement et à prendre des risques, une approche inappropriée pour la refonte d'un système de santé complexe.

Les télécommunications comme pilier de l'infrastructure numérique

Le secteur des télécommunications est confronté à des défis uniques en matière de gestion des données réseau, tout en jouant un rôle crucial dans la transformation numérique grâce à l'intelligence artificielle. Avec le déploiement des réseaux 5G et la croissance des objets connectés, les volumes de données explosent. BT Group, qui exploite le plus grand réseau mobile du Royaume-Uni via sa filiale EE, a déployé avec succès la 5G auprès de plus de 75 % de la population britannique, une avancée majeure dans le paysage mobile du pays. Le lancement de services 5G autonomes dans 15 villes britanniques marque un tournant, cette technologie étant enfin capable de tenir les promesses de la 5G, annoncées depuis plus d'une décennie.

L'essor fulgurant des applications d'IA semble être un facteur clé de la croissance des revenus générés par la 5G. BT et Assembly Research estiment qu'une meilleure couverture 5G SA pourrait contribuer jusqu'à 230 milliards de livres sterling à l'économie britannique d'ici 2035, grâce à l'automatisation, la connectivité et la modernisation du réseau électrique. BT estime que l'utilisation industrielle de technologies telles que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, rendue possible par la 5G SA, pourrait à elle seule générer plus de 88 milliards de livres sterling de valeur économique. De l'expansion rurale aux transports autonomes, en passant par les drones et les médias, l'amélioration des réseaux pourrait générer des milliards de livres sterling dans de nombreux secteurs une fois les obstacles liés au spectre et à l'aménagement du territoire levés.

Les entreprises de télécommunications déploient des systèmes d'intelligence artificielle pour optimiser les performances de leurs réseaux, anticiper les pannes et allouer les ressources de manière dynamique. 65 % d'entre elles prévoient d'augmenter leurs budgets d'infrastructure d'IA en 2025, la planification et l'exploitation des réseaux représentant la priorité d'investissement la plus élevée (37 %). Vodafone UK et Ericsson ont réussi à réduire la consommation énergétique quotidienne de leurs antennes 5G jusqu'à 33 % sur certains sites londoniens. Ce résultat a été obtenu grâce à un test mené avec les solutions logicielles avancées d'Ericsson, basées sur l'IA et l'apprentissage automatique. La suite d'applications Ericsson Service Continuity AI, dotée de la technologie Intelligent Energy Efficiency, ajuste dynamiquement la consommation énergétique du réseau en fonction de la demande, ce qui permet de réduire les coûts d'exploitation et les émissions de carbone sans compromettre les performances.

La dimension énergétique de cette transformation des infrastructures devient un enjeu économique et politique crucial. Le gouvernement britannique a lancé le Conseil de l'énergie pour l'IA afin de gérer les besoins énergétiques croissants de l'IA et des centres de données, tout en atteignant les objectifs en matière d'énergie propre. Ce conseil vise à définir comment le développement de l'IA peut s'inscrire dans l'ambition du pays de devenir un leader mondial des énergies propres. Sa première réunion, le 8 avril, a examiné comment le Royaume-Uni peut améliorer l'efficacité énergétique et la durabilité de ses infrastructures d'IA et de ses centres de données. Avec l'objectif ambitieux du gouvernement de multiplier par vingt la capacité de calcul publique du Royaume-Uni au cours des cinq prochaines années, les implications énergétiques sont considérables et nécessitent une planification coordonnée entre les différents secteurs. Une partie de la solution consiste à créer des zones de croissance pour l'IA, des pôles situés dans des régions capables de supporter une capacité électrique d'au moins 500 MW, soit l'équivalent de la consommation de deux millions de foyers.

Logistique et chaînes d'approvisionnement en transition

Le secteur de la logistique et de la chaîne d'approvisionnement au Royaume-Uni connaît une transformation radicale, portée par l'IA et l'automatisation. Ces dernières permettent aux entreprises de rationaliser leurs opérations, d'améliorer leur prise de décision et d'optimiser la performance globale de leur chaîne d'approvisionnement. Si vos livraisons récentes vous ont semblé plus rapides, plus précises et plus durables, vous assistez à une révolution discrète qui se déroule en coulisses. D'ici 2025, les technologies intelligentes ne seront plus une simple perspective d'avenir ; elles seront pleinement intégrées aux opérations quotidiennes, des véhicules de livraison autonomes en centre-ville aux systèmes prédictifs qui aident les détaillants à éviter les goulots d'étranglement.

L'intelligence artificielle joue désormais un rôle central dans la planification et l'exécution des livraisons. De la planification des itinéraires aux prévisions de trafic, les systèmes intelligents aident les prestataires logistiques à prendre des décisions plus rapides et plus éclairées. Les livraisons sont non seulement plus rapides, mais aussi plus fiables, avec moins de retards et une meilleure utilisation des véhicules et du carburant. Les véhicules de livraison autonomes et les systèmes automatisés sont déjà utilisés dans certaines régions du Royaume-Uni, notamment pour les livraisons de courte distance ou du dernier kilomètre. Ces technologies autonomes réduisent la dépendance à la main-d'œuvre et les coûts, tout en offrant de nouvelles solutions pour desservir les zones difficiles d'accès.

Les entrepôts et les centres de distribution ont également connu une transformation numérique. Les tâches manuelles telles que le tri, l'emballage et les inventaires sont de plus en plus automatisées par des robots, tandis que des logiciels d'IA surveillent et gèrent les stocks en temps réel. Les simulations numériques, appelées jumeaux numériques, permettent aux responsables logistiques de tester différents scénarios, comme des pics de demande ou des ruptures de la chaîne d'approvisionnement, sans impacter les opérations. Il est ainsi plus facile de se préparer aux imprévus et d'identifier de nouvelles sources d'efficacité. Des entreprises comme Simarco utilisent des outils avancés tels que SnapFulfil WMS pour connecter leurs systèmes en interne et directement avec les clients, offrant ainsi une visibilité et un contrôle en temps réel des stocks et des commandes, de la réception à la livraison.

Cependant, une nouvelle étude révèle que les responsables des chaînes d'approvisionnement et des transports au Royaume-Uni anticipent un avenir dominé par l'IA autonome, mais se heurtent à d'importants obstacles en matière de compétences et d'intégration des données. Près de la moitié des organisations interrogées ne disposent pas d'une visibilité suffisante sur leurs données pour ajuster proactivement leurs itinéraires d'expédition. 45 % d'entre elles déclarent être incapables de prendre des mesures correctives avant que les expéditions ne soient retardées ou perturbées. Ce décalage entre les aspirations technologiques et la réalité opérationnelle est aggravé par d'importants défis internes. 42 % des répondants pointent du doigt un manque de compétences au sein de leur organisation, tandis que 39 % citent la fragmentation des données entre les différentes plateformes et solutions comme un obstacle majeur. Malgré ces difficultés actuelles, l'avenir de l'IA suscite un fort optimisme : 63 % des organisations prévoient d'adopter une IA entièrement autonome et agentive, ou de n'exiger qu'une supervision humaine minimale, d'ici cinq ans.

Les produits pharmaceutiques et les sciences de la vie à la pointe de l'innovation

L'industrie pharmaceutique et des sciences de la vie britannique est à la pointe de l'innovation en intelligence artificielle (IA). Les modèles basés sur l'IA sont de plus en plus utilisés par les entreprises pharmaceutiques et biotechnologiques pour accélérer la découverte de médicaments en prédisant les interactions moléculaires, en optimisant la conception des essais cliniques et en identifiant plus tôt les problèmes de sécurité potentiels au cours du processus de développement. Cette accélération est particulièrement prometteuse pour répondre aux besoins médicaux non satisfaits et développer des traitements pour les maladies complexes. L'IA générative trouve diverses applications dans le domaine de la découverte de médicaments, notamment l'analyse in silico rapide des données génomiques et des candidats thérapeutiques.

Le gouvernement britannique soutient activement l'innovation dans ce domaine et a récemment alloué 82 millions de livres sterling à des projets britanniques, dont PharosAI et Bind Research, qui utilisent l'IA pour développer de nouveaux modèles de traitement et des thérapies contre des maladies comme la maladie d'Alzheimer et le cancer. Isambard-AI, un supercalculateur révolutionnaire de 225 millions de livres sterling, est destiné à transformer le secteur médical en utilisant l'intelligence artificielle pour développer de nouveaux médicaments et vaccins. Située à Bristol, cette installation ultramoderne deviendra le supercalculateur le plus puissant du Royaume-Uni lorsqu'elle sera pleinement opérationnelle cet été. Certaines parties du système Isambard-AI sont déjà fonctionnelles, et des projets en cours explorent de nouveaux traitements contre des maladies comme la maladie d'Alzheimer, les maladies cardiaques et divers cancers.

Le consortium britannique OpenBind utilisera une technologie expérimentale pour constituer la plus vaste base de données au monde sur les interactions entre les médicaments et les protéines, éléments constitutifs de l'organisme. Vingt fois plus importante que toutes les bases de données collectées ces cinquante dernières années, cette initiative conforte la position du Royaume-Uni comme pôle mondial de la découverte de médicaments par l'intelligence artificielle. Elle permettra de développer de nouveaux modèles d'IA capables d'identifier des médicaments prometteurs, offrant ainsi aux chercheurs une capacité inédite d'explorer de nouvelles pistes dans la lutte contre les maladies. Les coûts de développement seront réduits jusqu'à 100 milliards de livres sterling, et l'innovation ainsi que la croissance économique, piliers du Plan pour le changement du gouvernement, seront stimulées.

L'industrie biopharmaceutique britannique recherche de plus en plus de talents maîtrisant l'IA et les données pour rester compétitive face à l'innovation portée par les technologies numériques. L'industrie pharmaceutique adopte de plus en plus d'outils numériques innovants, tels que l'intelligence artificielle et l'analyse des mégadonnées, pour soutenir la découverte et le développement de médicaments novateurs. Cependant, de nombreuses entreprises peinent à recruter et à attirer des profils qualifiés. Le gouvernement britannique a adopté une approche favorable à l'innovation en matière de réglementation de l'IA, conciliant la nécessité d'un contrôle rigoureux et la promotion d'une croissance continue des industries axées sur l'IA. Le Royaume-Uni s'efforce activement d'explorer les possibilités d'une adoption éthique et efficace de l'IA dans les programmes visant à améliorer la prise en charge des patients et à optimiser le système de santé.

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Le défi de la qualité et de la gouvernance des données

Malgré tous les progrès technologiques, la qualité des données demeure un défi persistant qui impacte fondamentalement le succès des projets d'IA. Elle représente le principal obstacle à l'intégrité des données au sein des organisations et est devenue encore plus prégnante. En 2024, 64 % des personnes interrogées ont déclaré que la qualité des données constituait leur principal défi en matière d'intégrité des données, contre 50 % en 2023. Ce phénomène a engendré une perte de confiance dans les données : 67 % des répondants ont indiqué ne pas faire pleinement confiance aux données qu'ils utilisent pour la prise de décision, une augmentation significative par rapport aux 55 % de l'année précédente. Si les problèmes de qualité des données ne sont pas nouveaux, leur impact sur les résultats des entreprises est plus important que jamais.

Cela s'explique par la rapidité avec laquelle l'analyse avancée, l'informatique décisionnelle et l'intelligence artificielle progressent. Impossible de prendre des décisions éclairées et fondées sur les données avec des données de mauvaise qualité, et lorsque ces données alimentent les modèles d'analyse et d'IA, l'impact négatif peut être rapide et grave. La qualité des données des organisations a chuté de 11 points de pourcentage cette année. L'an dernier, 66 % des répondants estimaient que la qualité de leurs données était moyenne ou inférieure. Cette année, 77 % la jugent au mieux moyenne. Les répondants indiquent que le principal obstacle à l'obtention de données de haute qualité est le manque d'outils adaptés à l'automatisation des processus de contrôle qualité (49 %). L'incohérence des définitions et des formats de données continue de poser problème aux organisations (45 %). Sans surprise, le volume de données est devenu un défi majeur : 43 % des répondants le citent comme une préoccupation prioritaire, contre 35 % en 2023.

Les entreprises britanniques reconnaissent le rôle crucial d'une gouvernance des données efficace dans l'économie moderne, mais soulignent les obstacles inhérents à la mise en œuvre de ces pratiques. L'étude révèle que 8 entreprises britanniques sur 10 admettent que la gouvernance des données ne doit plus être négligée et peut leur conférer un avantage stratégique. Par ailleurs, 86 % estiment que la gouvernance des données gagnera en importance au cours des cinq prochaines années. L'IA transformant le fonctionnement des entreprises et étant perçue comme un facteur de différenciation clé, près des trois quarts des entreprises affirment également que la gouvernance des données est essentielle à une meilleure IA. Cependant, les difficultés d'intégration et de mise à l'échelle, ainsi que la faible qualité des données, constituent des défis majeurs pour les entreprises souhaitant gérer leurs données de manière efficace et responsable tout au long de leur cycle de vie.

Les trois principaux obstacles à une bonne gouvernance des données sont l'intégration de cette gouvernance aux méthodes de travail et processus existants (72 %), l'amélioration de la qualité et de l'évolutivité des données (71 %) et la garantie de son adéquation avec les technologies et modèles économiques existants (71 %). Presque toutes les entreprises interrogées prévoient d'investir dans leurs approches de gouvernance des données au cours des deux prochaines années. Ces investissements comprennent des technologies et des outils performants, ainsi que le renforcement des compétences et de la culture des données en interne. 81 % des entreprises sont confrontées à des difficultés liées à la distribution des données (données réparties sur plusieurs systèmes et sites), tandis que 77 % indiquent que leurs outils actuels ne peuvent pas gérer le volume de données qu'elles traitent. Plus des trois quarts citent la législation et la réglementation sectorielles comme un défi majeur, et 75 % signalent une pénurie d'analystes qualifiés.

Le déficit de compétences comme goulot d'étranglement critique

Le déficit de compétences en matière de données et d'IA apparaît comme l'un des principaux obstacles à la mise en œuvre réussie des systèmes intelligents. L'adoption de l'IA devrait stimuler l'économie britannique à hauteur de 400 milliards de livres sterling d'ici 2030 grâce à l'amélioration de l'innovation et de la productivité au travail. Cependant, un nouveau rapport révèle d'importantes difficultés de formation continue dans divers secteurs. L'IA transforme les emplois dans l'ensemble de l'économie, mais les employeurs peinent à suivre le rythme et à exploiter son potentiel. Le gouvernement a mis en place trois nouveaux outils pour favoriser une adoption plus large et plus responsable de l'IA : un référentiel de compétences en IA, un parcours d'adoption et une liste de contrôle pour les employeurs.

La demande de postes liés à l'IA dépasse largement l'offre de professionnels qualifiés. Selon la London School of Economics and Political Science, le marché de l'emploi britannique dans le secteur technologique est aujourd'hui résolument tourné vers les métiers de l'IA. Parmi ceux-ci, les ingénieurs en IA et en apprentissage automatique figurent en tête des postes les plus recherchés. Les architectes cloud, déjà très demandés avant l'essor récent de l'IA et de l'automatisation, sont désormais deux fois plus difficiles à recruter. En effet, l'infrastructure cloud est devenue encore plus cruciale pour toute entreprise adoptant des technologies telles que l'IA et l'automatisation. La pénurie de spécialistes des données est identifiée comme l'un des principaux freins à la mise en œuvre de l'IA, avec près de 2,9 millions d'offres d'emploi dans ce domaine à l'échelle mondiale.

L'analyse coûts-avantages des investissements en IA est complexifiée par cette pénurie de compétences. Au Royaume-Uni, un Chief Data Officer (CDO) perçoit un salaire annuel compris entre 175 000 et 350 000 £, un Data Governance Manager (DGM) entre 120 000 et 180 000 £, et un Data Steward spécialisé (DS) entre 85 000 et 130 000 £. Ces coûts de personnel importants représentent généralement 40 à 50 % du coût total des déploiements d'IA. Selon des enquêtes, 97 % des organisations ayant subi des incidents liés à l'IA ne disposent pas de contrôles d'accès adéquats, tandis que 63 % sont dépourvues de politiques de gouvernance de l'IA. Ces lacunes en matière de gouvernance ne constituent pas de simples risques théoriques ; elles se traduisent par des pertes financières concrètes et des sanctions réglementaires.

Un partenariat industriel vise à y remédier. D'ici 2030, 7,5 millions de travailleurs britanniques devraient acquérir des compétences essentielles en IA grâce à ce partenariat avec NVIDIA, Google, IBM et Microsoft. Skills England utilise ce nouveau rapport pour élaborer des supports de formation. Deux tiers des entreprises britanniques font déjà état de gains de productivité significatifs grâce à l'intelligence artificielle, mais seulement 45 % proposent des formations à leurs employés, ce qui souligne un déficit de compétences malgré des progrès remarquables. Face à l'adoption croissante de l'IA et de l'automatisation, le Royaume-Uni doit accélérer son utilisation, sous peine de passer à côté de gains de productivité transformateurs et de prendre du retard dans la compétition internationale.

Le paysage réglementaire entre innovation et surveillance

Le Royaume-Uni a adopté une approche pro-innovation en matière de réglementation de l'IA, conciliant la nécessité d'un contrôle rigoureux et la promotion d'une croissance durable dans les secteurs d'activité axés sur l'IA. La Financial Conduct Authority (FCA) a confirmé que son approche de la réglementation et de la supervision, axée sur les résultats, s'applique également à l'IA. Cela signifie que la FCA s'appuie sur les cadres réglementaires et législatifs existants pour atténuer nombre des risques liés à l'utilisation de l'IA dans les services et marchés financiers britanniques. La FCA considère cette réglementation comme un catalyseur d'innovation. En privilégiant les résultats plutôt que des règles rigides, la FCA accorde aux entreprises une certaine flexibilité dans l'adoption de nouvelles technologies telles que l'IA, tout en les tenant responsables du traitement équitable de leurs clients et de la résilience de leurs opérations.

Le 9 septembre 2025, la FCA a lancé un nouveau site web intitulé « IA et FCA : notre approche », réaffirmant ainsi sa position sur l’adoption sûre et responsable de l’IA sur les marchés financiers britanniques. La FCA a également annoncé le lancement de tests en direct d’IA, une nouvelle initiative de son laboratoire d’IA permettant aux entreprises de collaborer directement avec l’autorité de régulation et de bénéficier d’un accompagnement personnalisé pour développer, évaluer et déployer des systèmes d’IA en conditions réelles sur les marchés financiers britanniques. Les retours ont été très positifs, les tests en direct d’IA étant perçus comme un moyen d’améliorer la transparence, de combler le fossé entre la théorie et la pratique et de réduire l’incertitude réglementaire, qui freine souvent les projets d’IA.

En septembre 2025, la commission du Trésor de la Chambre des communes a écrit à six grandes entreprises technologiques afin d'obtenir des éclaircissements sur leur rôle dans la fourniture de services d'IA au secteur financier britannique. Ces courriers s'inscrivent dans le cadre d'une enquête en cours sur l'impact de l'IA sur les banques, les fonds de pension et les marchés. Les questions portent sur un large éventail de sujets, notamment les stratégies de ces entreprises en matière d'IA, leurs mesures de transparence, la réduction des biais, leurs plans de continuité d'activité et leurs échanges avec la FCA et la Banque d'Angleterre. La commission s'interroge en particulier sur la manière dont ces entreprises réagiraient si elles étaient désignées comme tiers critiques, un statut qui pourrait leur imposer des obligations réglementaires et des exigences de résilience accrues.

Le coût moyen d'une violation de données devrait atteindre 4,4 millions de dollars en 2025, tandis que les violations de données de grande ampleur, affectant plus de 50 millions d'enregistrements, coûteront en moyenne 375 millions de dollars. Les amendes liées au RGPD auront atteint 5,65 milliards d'euros d'ici mars 2025, avec des amendes individuelles allant de 250 millions à 345 millions d'euros pour des entreprises comme Uber et Meta. Le coût moyen de la mise en conformité au RGPD pour les entreprises de taille moyenne est de 1,4 million de dollars. Les systèmes de gestion des données basés sur l'IA atténuent ces risques grâce à une surveillance continue de la conformité, des contrôles d'accès automatisés et des pistes d'audit complètes. 64 % des décideurs informatiques s'inquiètent des amendes potentielles liées à la non-conformité des données, tandis que 80 % reconnaissent que le maintien de données conformes est essentiel pour obtenir un avantage concurrentiel.

La voie à suivre entre opportunité et défi

Les prochaines années seront cruciales pour l'économie britannique et sa capacité à exploiter pleinement le potentiel de la gestion des données grâce à l'IA. Les entreprises et organisations qui mettront en œuvre avec succès cette gestion bénéficieront d'avantages concurrentiels significatifs grâce à une innovation plus rapide, une meilleure prise de décision et des opérations plus efficaces. L'OCDE estime que l'IA peut accroître la productivité jusqu'à 1,3 point de pourcentage par an, soit l'équivalent de 140 milliards de livres sterling. D'ici 2030, l'adoption de l'IA pourrait stimuler l'économie britannique à hauteur de 400 milliards de livres sterling. Ces chiffres soulignent l'énorme potentiel économique en jeu.

Cependant, des défis importants subsistent. La mise en œuvre réussie d'une gestion des données basée sur l'IA exige bien plus qu'une expertise technologique ; elle requiert un réalignement fondamental des priorités et des processus organisationnels. Les organisations doivent passer d'une approche défensive à une approche proactive en matière de gouvernance des données. La transformation culturelle est tout aussi cruciale que la transformation technologique. Les équipes de données doivent évoluer : d'acteurs réactifs à la résolution de problèmes, elles doivent devenir des architectes stratégiques qui orchestrent des systèmes intelligents plutôt que d'exécuter des processus manuels. Malgré tous les progrès technologiques, la qualité des données demeure un défi persistant : 67 % des organisations ne font pas pleinement confiance aux données qu'elles utilisent pour la prise de décision.

La décision d'investir dans la gestion des données par l'IA implique un calcul économique complexe. Les entreprises doivent prendre en compte non seulement les coûts de licence des plateformes, généralement compris entre 50 000 et 500 000 £ par an, mais aussi les coûts de mise en œuvre, souvent supérieurs au coût du logiciel, ainsi que les investissements nécessaires en personnel. Ces investissements initiaux substantiels doivent être mis en balance avec le coût de l'inaction. On estime que la mauvaise qualité des données coûte chaque année 200 milliards de livres sterling aux entreprises britanniques. Ces chiffres abstraits se traduisent concrètement par des pertes commerciales, des budgets marketing inefficaces et des décisions stratégiques erronées.

La question n'est plus de savoir si la gestion des données pilotée par l'IA sera mise en œuvre, mais plutôt avec quelle rapidité et efficacité les organisations pourront gérer cette transformation. Les incitations économiques sont évidentes, les solutions technologiques arrivent à maturité et la pression concurrentielle s'intensifie. Grâce à sa position de leader en Europe, aux investissements considérables des géants technologiques internationaux et à une réglementation favorable à l'innovation, le Royaume-Uni dispose d'une position de départ solide. La capacité du Royaume-Uni à trouver le juste équilibre entre innovation et mise en œuvre responsable, croissance économique et protection des données, transformation technologique et contrôle humain déterminera s'il atteint son objectif de devenir un leader mondial de l'économie pilotée par l'IA. Dans ce contexte, les décisions stratégiques prises dans les années à venir façonneront le paysage concurrentiel de l'économie britannique pour la prochaine décennie et pourraient bien être déterminantes pour le succès ou l'échec de secteurs entiers.

Konrad Wolfenstein

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