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

Avec l’IA qui devrait continuer à exploser en 2025, la technologie en constante évolution présente à la fois des opportunités sans précédent et des défis complexes pour les organisations du monde entier. Pour aider les organisations et les professionnels d’aujourd’hui à tirer le maximum de valeur de l’IA en 2025, j’ai partagé mes réflexions et les tendances de l’IA que j’anticipe 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 une mesure que les organisations doivent planifier. Par exemple, l’IA nécessite des GPU, mais de nombreux fournisseurs de services cloud ont de plus grandes déploiements 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 (ce qui entraîne davantage de dépenses) ; en outre, l’achat de GPU (si vous pouvez les obtenir 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 d’exploitation (OpEx) départementaux plafonnés. En 2025, les clients d’entreprise doivent réévaluer leurs coûts d’IA et rétablir 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 de leurs exigences en termes d’instances de calcul d’IA, ce qui s’ajoute (en particulier si les utilisateurs laissent ces instances en cours d’exécution).

Les modèles open-source promouvront 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 des 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 efficacement 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 existe actuellement plus de 900 000 modèles (et en augmentation) disponibles pour téléchargement sur Hugging Face seul. Cependant, lorsque les entreprises se lancent dans 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 le calcul de l’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 se rapproche 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 construction 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 postes 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 fournir un contenu visuel de haute fidélité. Grâce à leur petite taille 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 les analyses de données améliorées par l’IA peuvent fournir une valeur commerciale réelle et sont très visibles pour les dirigeants de la direction qui tentent de faire une différence. D’autres cas d’utilisation sont les outils d’IA spécifiques au domaine créés par des individus pour leur propre utilisation. Ces outils d’économie de temps peuvent devenir des superpuissances d’IA et peuvent inclure tout, des assistants d’IA personnels aux assistants de chatbot privés.

Maximiser le 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 des LLM, nécessite une puissance de calcul immense pour construire et maintenir l’intelligence nécessaire pour des expériences client d’IA sans faille. En conséquence, les organisations devraient s’assurer qu’elles utilisent des solutions de calcul de bureau et mobile hautes performances et sécurisées pour révolutionner et améliorer les flux de travail des professionnels de l’IA et des scientifiques de données.