Le 25 novembre, le Comité AX Bridge de la Korea Venture Business Association a organisé une conférence intitulée « Équation du succès AX 2026 : Répondre aux questions du terrain » à la tour POSCO Yeoksam de Séoul. Le comité a annoncé trois mesures AX visant à lever les obstacles récurrents à l'adoption de l'IA par les entreprises en phase de démarrage. L'événement avait pour objectif d'analyser les principaux défis rencontrés par ces entreprises et les startups dans l'application de l'IA à leurs activités, et d'explorer des solutions pour faciliter leur mise en œuvre.
D'après l'enquête « Expérience et obstacles à l'adoption de l'IA par les entreprises en phase de démarrage en 2025 », menée par le comité en octobre, 81,4 % des entreprises ayant répondu ont cité le manque de qualité, de raffinement et de standardisation des données comme leurs principaux freins. Viennent ensuite l'incapacité à prévoir les coûts et les erreurs de définition du problème (73,3 %), l'inadéquation de la solution (68,8 %) et les limitations des preuves de concept (PoC) (64,3 %), confirmant ainsi les cinq principaux obstacles à l'adoption de l'IA. Par ailleurs, 63,8 % des entreprises ayant répondu sont bloquées dans la phase initiale d'adoption, et 85 % d'entre elles sont des PME de moins de 50 employés, ce qui révèle une approche privilégiant les expérimentations pilotes répétées.
La séance d'ouverture sur site a réuni des entreprises spécialisées dans l'IA appliquée à l'agriculture, à l'alimentation, à la robotique et à la sécurité, qui ont présenté des cas d'application de l'IA dans différents secteurs. Les intervenants ont expliqué que la qualité des données est déterminante pour le succès ou l'échec de l'adoption de l'IA et que les cinq principaux obstacles sont des problématiques communes à tous les secteurs.
La session suivante, consacrée aux solutions technologiques et commerciales, a présenté l'automatisation de la conception de l'IA, l'intégration de l'IA publique, l'IA basée sur l'ontologie dans le secteur de la défense, la popularisation de l'IA générative et des exemples de transformation de l'IA à l'échelle de l'entreprise. Les intervenants ont exposé des stratégies pour surmonter les obstacles, en privilégiant les approches de résolution de problèmes pour une mise en œuvre concrète.
S’appuyant sur les résultats de l’enquête et les retours du terrain, le Comité AX Bridge a proposé trois orientations stratégiques. Premièrement, concernant la politique des données, il a indiqué qu’au-delà de l’ouverture des données publiques, la gouvernance et le contrôle qualité des données devaient être renforcés afin de permettre aux entreprises d’affiner, de traiter et d’étiqueter leurs propres données en vue de leur utilisation. Deuxièmement, concernant la politique des ressources humaines, il a suggéré d’aller au-delà de la simple formation de développeurs experts et de développer des formations pratiques capables de renforcer les compétences des dirigeants et des praticiens de jeunes entreprises en matière de résolution de problèmes commerciaux grâce à l’IA. Troisièmement, concernant les politiques de soutien, il a souligné qu’il convenait d’éviter les preuves de concept ponctuelles et de mettre en place un système de soutien couvrant toutes les étapes, de l’introduction à l’exploitation et à l’expansion, en proposant une offre de soutien concrète prenant en compte le coût total de possession.
Le président Lee Ju-wan a déclaré : « La compétitivité de l'IA dépend davantage du nombre d'entreprises capables de l'utiliser sur le terrain que de la technologie elle-même », ajoutant : « En 2026, la politique gouvernementale en matière d'IA devra passer d'une focalisation sur l'offre technologique à une focalisation sur la résolution du fossé de mise en œuvre. »
Le comité AX Bridge prévoit de continuer à servir de pont entre les fournisseurs et les demandeurs d'IA et de proposer des politiques visant à revitaliser l'écosystème.
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