L’explosion de l’IA se poursuit en 2025 : ce que les organisations devraient anticiper cette année

Avec l’IA qui devrait continuer son explosion en 2025, la technologie en constante évolution présente à la fois des opportunités sans précédent et des défis complexes pour les organisations dans le monde entier. Pour aider les organisations et les professionnels d’aujourd’hui à tirer la valeur maximale de l’IA en 2025, j’ai partagé mes réflexions et les tendances de l’IA que je prévois pour cette année.

Les organisations doivent planifier stratégiquement le coût de l’IA

Le monde est toujours enthousiaste quant au potentiel de l’IA. Cependant, le coût de l’innovation de l’IA est un indicateur que les organisations doivent planifier. Par exemple, l’IA nécessite des GPU, mais de nombreux fournisseurs de services cloud (CSP) ont des déploiements plus importants de GPU N-1, N-2 ou plus anciens qui n’ont pas été conçus exclusivement pour les charges de travail de l’IA. De plus, les GPU cloud peuvent être coûteux à grande échelle et peuvent être facilement activés pour les développeurs à mesure que les projets grandissent/évoluent (plus de dépenses) ; en outre, l’achat de GPU (si vous pouvez les acquérir en raison de leur rareté) pour une utilisation sur site peut également être une proposition très coûteuse, avec des puces individuelles coûtant des dizaines de milliers de dollars. En conséquence, les systèmes de serveurs conçus pour les charges de travail de l’IA exigeantes deviennent coûteux ou inaccessibles pour de nombreuses entreprises ayant des budgets de dépenses d’exploitation (OpEx) plafonnés. En 2025, les clients d’entreprise doivent réévaluer leurs coûts d’IA et resynchroniser les niveaux de budget de développement de l’IA. Avec autant de départements cloisonnés prenant maintenant l’initiative et créant leurs propres outils d’IA, les entreprises peuvent involontairement dépenser des milliers de dollars par mois pour des utilisations petites ou cloisonnées de GPU cloud et leurs exigences en termes d’instances de calcul d’IA, qui s’accumulent (en particulier si les utilisateurs laissent ces instances en cours d’exécution).

Les modèles open-source favoriseront la démocratisation de plusieurs cas d’utilisation de l’IA

En 2025, il y aura une immense pression pour que les organisations prouvent le retour sur investissement (ROI) des projets d’IA et des budgets associés. Avec le coût de l’utilisation d’outils de code faible ou sans code fournis par les ISV populaires pour créer des applications d’IA, les entreprises continueront à rechercher des modèles open-source qui peuvent être affinés plus facilement plutôt que de former et de construire à partir de zéro. L’affinement des modèles open-source utilise plus efficacement les ressources d’IA disponibles (personnes, budget et/ou puissance de calcul), ce qui explique pourquoi il y a actuellement plus de 900 000 modèles (et en augmentation) disponibles pour téléchargement sur Hugging Face seul. Cependant, lorsque les entreprises utilisent des modèles open-source, il sera essentiel de sécuriser et de contrôler l’utilisation de logiciels, de cadres, de bibliothèques et d’outils open-source dans toute l’entreprise. L’accord récent de Lenovo avec Anaconda est un excellent exemple de ce soutien, où le portefeuille de stations de travail Lenovo alimenté par Intel et Anaconda Navigator aident à rationaliser les flux de travail de science des données.

La conformité de l’IA devient une pratique standard

Les changements dans les politiques d’IA verront l’informatique d’IA se rapprocher de la source des données de l’entreprise, et plus sur site (en particulier pour les phases de développement de l’IA d’un projet ou d’un flux de travail). À mesure que l’IA devient plus proche du cœur de nombreuses entreprises, elle passera d’un flux de travail parallèle ou spécial à un flux de travail aligné sur de nombreuses fonctions commerciales de base. S’assurer que l’IA est conforme et responsable est un objectif réel aujourd’hui, donc à mesure que nous nous dirigeons vers 2025, cela deviendra plus une pratique standard et fera partie des blocs de base fondamentaux pour les projets d’IA dans l’entreprise. Chez Lenovo, nous avons un Comité d’IA responsable, composé d’un groupe diversifié d’employés qui s’assurent que les solutions et les produits répondent aux normes de sécurité, d’éthique, de confidentialité et de transparence. Ce groupe examine l’utilisation et la mise en œuvre de l’IA en fonction du risque, en appliquant des politiques de sécurité de manière cohérente pour s’aligner sur une position de risque et une conformité réglementaire. L’approche inclusive du comité aborde toutes les dimensions de l’IA, garantissant ainsi une conformité globale et une réduction des risques.

Les postes de travail émergent comme des outils d’IA efficaces en dehors et en dehors du bureau

L’utilisation de postes de travail comme appareils d’IA plus puissants et basés sur les départements est déjà en augmentation. Par exemple, le portefeuille de stations de travail de Lenovo, alimenté par AMD, aide les professionnels des médias et du divertissement à combler le fossé entre les attentes et les ressources nécessaires pour livrer le contenu visuel de la plus haute fidélité. Grâce à leur petit facteur de forme et leur empreinte, leur faible bruit acoustique, leurs exigences de puissance standard et leur utilisation de systèmes d’exploitation basés sur le client, ils peuvent être facilement déployés comme solutions d’inférence d’IA là où les serveurs traditionnels ne conviennent pas. Un autre cas d’utilisation est dans les flux de travail standard de l’industrie où l’analyse de données améliorée par l’IA peut livrer une valeur commerciale réelle et est très visible pour les dirigeants de la direction qui tentent de faire une différence. D’autres cas d’utilisation sont les outils d’IA spécifiques à un domaine plus petits créés par des individus pour leur propre utilisation. Ces outils d’économie d’efficacité peuvent devenir des superpuissances d’IA et peuvent inclure tout, des assistants personnels d’IA aux chatbots privés.

Tirer le maximum du potentiel de l’IA en 2025

L’IA est l’une des évolutions technologiques les plus rapides de notre ère, pénétrant dans chaque industrie en tant que technologie transformatrice qui améliorera l’efficacité pour tous – permettant des résultats commerciaux plus rapides et plus précieux.

L’IA, y compris l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond et l’IA générative avec les LLM, nécessite une puissance de calcul immense pour construire et maintenir l’intelligence nécessaire aux expériences client d’IA sans faille. En conséquence, les organisations devraient s’assurer qu’elles utilisent des solutions de calcul de bureau et mobile haute performance et sécurisées pour révolutionner et améliorer les flux de travail des professionnels de l’IA et des data scientists.