Sept tendances à attendre dans l’IA en 2025

Une autre année, un autre investissement dans l’intelligence artificielle (IA). Cela a certainement été le cas pour 2024, mais la même dynamique continuera-t-elle en 2025, alors que de nombreuses organisations commencent à remettre en question son retour sur investissement (ROI) ?

Selon la plupart des analystes, la réponse est un oui écrasant, avec un investissement mondial attendu pour augmenter d’environ un tiers dans les 12 prochains mois et continuer sur la même trajectoire jusqu’en 2028. Cependant, même si les budgets peuvent augmenter, je vois une approche plus prudente en 2025, avec des entreprises devenant plus discernantes sur le type de technologie dont elles ont besoin, et plus important encore, si elle peut surmonter des défis commerciaux spécifiques dans la vie réelle.

Avec cela dit, voici certaines de mes prédictions pour 2025 :

1. Meilleure analyse avant de prendre le plongeon

Avec plus d’accent sur l’amélioration du ROI, les entreprises vont se tourner vers l’IA elle-même pour s’assurer qu’elles dépensent judicieusement. L’un des plus grands problèmes à ce jour est la hâte de « sauter sur le wagon » surtout depuis l’introduction de l’IA générative et des LLM. En fait, autant que 63 % des dirigeants d’entreprise mondiaux admettent que leur investissement dans l’IA était dû à la peur de manquer l’occasion (FOMO), selon une étude récente. C’est pourquoi une approche axée sur les données est essentielle. Suite à l’automatisation agentic, l’intelligence de processus cognitif se concentrera sur la fourniture d’un contexte plus approfondi sur les opérations commerciales, essentiellement donnant à l’IA la capacité d’agir en tant que consultant opérationnel. Ces systèmes seront capables de cartographier, d’analyser et de prédire des flux de travail complexes au sein d’une organisation, puis de recommander des améliorations basées sur l’analyse de données en temps réel et sur des modèles passés, au-delà de la simple automatisation de tâches. Cela plaira particulièrement aux secteurs tels que la finance, la logistique et la fabrication, où même de petites améliorations des opérations se traduiront par des économies de coûts importantes.

2. L’ère de l’IA renouvelle l’intérêt pour la GPE

Une nouvelle ère dorée de la gestion des processus d’entreprise (GPE) est en vue. Depuis les années 90, lorsque l’émergence de la planification des ressources d’entreprise (ERP) a déclenché une large numérisation, les entreprises n’ont pas eu besoin de réexaminer leur façon de fonctionner pour rester compétitives. Deux facteurs déterminent le changement. Premièrement, les entreprises réalisent que la croissance à tout prix n’est pas durable avec un déplacement vers la performance et l’efficacité pour atteindre une économie saine et un ROI positif. Deuxièmement, l’hype de l’IA générative a accéléré l’intérêt et l’adoption de la technologie à mesure que les dirigeants d’entreprise ont demandé à leurs équipes d’explorer des cas d’utilisation, cherchant à obtenir des avantages sur le marché.

Le modèle le plus efficace ou la invite la plus complexe est improductif en isolement. Par conséquent, la GPE est à nouveau sous les feux de la rampe. L’influence imminente de l’IA sur presque tous les flux de travail d’entreprise rend la découverte de processus, l’analyse et la révision fondamentales pour l’opérationnalisation de tout programme, et encore plus pour le mettre à l’échelle. Ce dilemme reflète les défis de transformation numérique précédents, qui ont souffert de taux de réussite médiocres en raison d’un accent excessif sur la technologie tout en négligeant les considérations humaines ou de processus.

3. Systèmes d’IA multimodaux plus intégrés

L’IA multimodale qui combine le texte, la vision, l’audio et les données de capteurs deviendra la norme pour les entreprises cherchant une conscience de situation holistique. Cela ira au-delà de l’analyse de documents autonome ou de la reconnaissance vocale ; à la place, les systèmes intégrés seront capables de tirer des connaissances de plusieurs modalités pour fournir des interprétations plus riches et plus précises de scénarios complexes.

Dans le secteur financier, l’IA multimodale peut révolutionner le service client en intégrant le texte, la voix, les dossiers de transactions et les données de comportement pour fournir une compréhension complète des besoins des clients. Cette intégration permet aux institutions financières d’offrir des services personnalisés, d’améliorer la satisfaction des clients et d’améliorer l’efficacité opérationnelle.

Par exemple, les conseillers financiers virtuels alimentés par l’IA peuvent fournir un accès 24h/24 à des conseils financiers, en analysant les modèles de dépense des clients et en offrant des conseils de budget personnalisés. De plus, les chatbots alimentés par l’IA peuvent gérer un grand volume de demandes de routine, rationalisant les opérations et maintenant les clients engagés.

En exploitant l’IA multimodale, les institutions financières peuvent anticiper les besoins des clients, résoudre proactivement les problèmes et fournir des conseils financiers personnalisés, renforçant ainsi les relations avec les clients et obtenant un avantage concurrentiel sur le marché.

4. IA explicative et prête à la réglementation

Avec l’augmentation des réglementations mondiales, il y aura un accent sur l’IA explicative et transparente qui répond aux exigences réglementaires dès le départ. Nous verrons plus d’accent sur les outils qui permettent la transparence de l’IA, la réduction des préjugés et les traces d’audit, permettant aux entreprises de faire confiance à leurs solutions d’IA et de vérifier la conformité à la demande.

Les développeurs d’IA fourniront probablement des interfaces qui permettent aux parties prenantes d’interpréter et de contester les décisions de l’IA, en particulier dans des secteurs critiques tels que la finance, l’assurance, les soins de santé et le droit.

Au-delà de la transparence, un engagement en faveur d’une IA responsable sera une priorité alors que les entreprises essaient de gagner la confiance de leurs clients et de leurs consommateurs. L’OCDE rapporte plus de 700 initiatives réglementaires en développement dans plus de 60 pays. Même si la législation est encore en retard sur l’innovation, les entreprises chercheront à suivre proactivement des codes de conduite volontaires, comme ceux développés par l’IEEE ou le NIST, pour établir des normes claires. En adoptant la transparence, en respectant les meilleures pratiques et en communiquant clairement avec les clients, ils favorisent une réputation de fiabilité qui comble le fossé de confiance dans l’IA et accroît la loyauté et la confiance.

Les audits externes gagneront également en popularité pour fournir une perspective impartiale. Un exemple de ceci est forHumanity une organisation à but non lucratif qui peut fournir une vérification indépendante des systèmes d’IA pour analyser les risques.

5. Conception d’IA centrée sur l’humain

Alors que les outils d’IA sont de plus en plus intégrés dans notre vie, les considérations éthiques et la conception d’IA centrée sur l’humain gagneront en importance. On peut s’attendre à voir un déplacement vers des systèmes d’IA conçus avec une approche humaniste, en mettant l’accent sur l’autonomisation de l’utilisateur, l’inclusivité et le bien-être.

Les entreprises viseront probablement à développer des solutions d’IA qui mettent l’accent sur l’intelligence collaborative – des systèmes d’IA qui améliorent la prise de décision humaine plutôt que de la remplacer. Cela pourrait également inclure un accent sur la sécurité psychologique et le bien-être de l’utilisateur dans les interactions homme-machine.

6. Tenez vos chevaux Agentic

Les frontières entre l’automatisation déterministe et l’automatisation agentic vont se brouiller en 2025, conduisant à des systèmes plus intégrés, intelligents et adaptatifs qui améliorent divers aspects de notre vie et de nos industries. Mais l’automatisation déterministe continuera à dominer et à alimenter au moins 95 % de l’automatisation en production l’année prochaine.

Sans aucun doute, l’automatisation agentic, caractérisée par des systèmes capables de prendre des décisions autonomes et de s’adapter à de nouvelles situations, est sexy et prête à faire des progrès importants. Dans des environnements dynamiques où la flexibilité et l’adaptabilité sont cruciales, ces systèmes permettront des interactions plus personnalisées et réactives, améliorant les expériences et les résultats des utilisateurs.

7. Réaction envers les LLM

Les progrès des grands modèles de langage (LLM) ont été rien de moins que révolutionnaires. Mais, comme pour toutes les grandes choses, ils viennent avec leur propre ensemble de défis, notamment le coût élevé des ressources.

De nombreux inconvénients de l’IA générative et des LLM proviennent des vastes quantités de données qui doivent être parcourues pour fournir de la valeur. Non seulement cela soulève des risques en termes d’éthique, de précision, tels que les hallucinations, et de confidentialité, mais cela aggrave également considérablement la quantité d’énergie requise pour utiliser les outils.

Au lieu d’outils d’IA très généraux, 2025 verra les entreprises se tourner vers des outils d’IA spécialisés pour des tâches et des objectifs plus étroits. C’est comme couper ce que vous n’avez vraiment pas besoin – comme un arbre de bonzaï – vous devez le couper, afin qu’il devienne plus mince et plus efficace. En compressant le modèle lui-même, les précisions de ses calculs sont plus petites, ce qui augmente la vitesse et réduit les exigences en puissance de calcul.

Conclusion

Sans aucun doute, 2025 sera une autre année d’investissement plus important dans l’intelligence artificielle, en particulier l’IA générative, qui continuera à transformer les entreprises et les emplois dans tous les secteurs. Cependant, les dirigeants d’entreprise adopteront une approche plus axée sur les données et plus holistique pour l’investissement qui atteint des objectifs commerciaux réels, tout en veillant à ce que les normes soient respectées en matière d’éthique et de durabilité. Après tout, le véritable potentiel de l’IA réside dans la façon dont il est appliqué de manière réfléchie et stratégique – ne laissez pas la peur de manquer l’occasion (FOMO) obscurcir votre jugement.