Top tendances IA 2025

Tendances IA majeures en 2025

L'Intelligence Artificielle (IA) continuera d'évoluer en 2025 et aura un impact croissant sur notre vie quotidienne et le monde des affaires. Les tendances clés de l'IA montrent comment cette technologie atteint de nouveaux sommets. Nous y aborderons quelques développements fondamentaux qui façonneront l'avenir de l'IA.

1. IA Agentique : IA Autonome et Décisionnelle

IA Agentique fait référence à des systèmes capables de prendre des décisions de manière autonome dans des limites prédéfinies. En 2025, les systèmes d'IA deviendront de plus en plus autonomes, avec des applications dans des domaines tels que les véhicules autonomes, la gestion de la chaîne d'approvisionnement et même les soins de santé. Ces agents d'IA ne sont pas seulement réactifs, mais aussi proactifs, soulageant ainsi les équipes humaines et augmentant l'efficacité.

2. Temps d'Inférence et Calcul : Optimisation des Décisions en Temps Réel

Avec la croissance des applications d'IA dans des environnements en temps réel, comme la reconnaissance vocale et la réalité augmentée, le temps de calcul pour l'inférence devient un facteur crucial. En 2025, une grande attention sera portée aux optimisations matérielles et logicielles pour rendre les modèles d'IA plus rapides et plus économes en énergie. Cela inclut des puces spécialisées telles que les unités de traitement tensoriel (TPU) et le matériel neuromorphique qui prennent en charge l'inférence avec un minimum de latence.

3. Modèles Très Larges : La Prochaine Génération d'IA

Depuis l'introduction de modèles tels que GPT-4 et GPT-5, les très grands modèles continuent de croître en taille et en complexité. En 2025, ces modèles ne seront pas seulement plus grands, mais également optimisés pour des tâches spécifiques, telles que l'analyse juridique, le diagnostic médical et la recherche scientifique. Ces modèles hyper-complexes offrent une précision et une compréhension contextuelle sans précédent, mais soulèvent également des défis en matière d'infrastructure et d'éthique.

4. Modèles Très Petits : L'IA pour l'Edge Computing

À l'autre bout du spectre, nous observons une tendance vers modèles très petits qui sont spécifiquement conçus pour le calcul en périphérie (edge computing). Ces modèles sont utilisés dans les appareils IoT, tels que les thermostats intelligents et les dispositifs de santé portables. Grâce à des techniques telles que l'élagage de modèles (model pruning) et la quantification (quantization), ces petits systèmes d'IA sont efficaces, sécurisés et accessibles à un large éventail d'applications.

5. Cas d'usage avancés : IA 

Les applications d'IA en 2025 iront au-delà des domaines traditionnels comme la reconnaissance d'images et de la voix. Pensez à l'IA qui soutient les processus créatifs, comme la conception de mode, l'architecture et même la composition musicale. De plus, nous assisterons à des percées dans des domaines tels que la chimie quantique, où l'IA aide à la découverte de nouveaux matériaux et médicaments. Mais aussi dans la gestion de systèmes informatiques complets, le développement de logiciels et la cybersécurité.

6. Mémoire quasi illimitée : IA sans frontières

Grâce à l'intégration de la technologie cloud et de systèmes avancés de gestion des données, les systèmes d'IA ont accès à ce qui ressemble presque à une mémoire infinie. Cela permet de conserver un contexte à long terme, essentiel pour des applications telles que les assistants virtuels personnalisés et les systèmes complexes de service client. Cette capacité permet à l'IA d'offrir des expériences cohérentes et conscientes du contexte sur de longues périodes. En fait, l'IA se souvient de toutes les conversations qu'elle a eues avec vous. La question est de savoir si vous le souhaitez, bien sûr, il doit donc également y avoir une option pour réinitialiser une partie ou la totalité.

7. Augmentation Humain dans la Boucle : Collaborer avec l'IA

Bien que l'IA devienne de plus en plus autonome, le facteur humain reste essentiel. L'augmentation « Human-in-the-loop » garantit que les systèmes d'IA sont plus précis et fiables grâce à la supervision humaine dans les phases critiques de la prise de décision. Ceci est particulièrement important dans des secteurs tels que l'aéronautique, la santé et la finance, où l'expérience et le jugement humains restent cruciaux. Étonnamment, des essais impliquant des diagnostics par 50 médecins ont montré qu'une IA qui obtient de meilleurs résultats, et même lorsqu'elle est aidée par une IA, est considérée comme meilleure. Nous devons donc surtout apprendre à poser les bonnes questions.

7. IA de Raisonnement

Avec l'arrivée d'O1, OpenAI a franchi la première étape vers un LLM capable de raisonner. Cette étape a rapidement été rattrapée par O3. Mais la concurrence arrive également d'un angle inattendu : Deepseek R1. Un modèle open source de raisonnement et d'apprentissage par renforcement qui est bien moins coûteux que ses concurrents américains, tant en termes de consommation d'énergie que d'utilisation de matériel. Comme cela a eu un impact direct sur la valeur boursière de toutes les entreprises liées à l'IA, le ton est donné pour 2025.

Comment NetCare peut vous aider sur ce sujet

NetCare possède une expérience avérée dans la mise en œuvre d'innovations numériques qui transforment les processus métier. Forts de notre vaste expérience dans les services et solutions informatiques, y compris les services informatiques gérés, la sécurité informatique, l'infrastructure cloud et la transformation numérique, nous sommes parfaitement équipés pour accompagner les entreprises dans leurs initiatives d'IA.

Notre approche comprend :

  • Conseil et Élaboration de Stratégie: Nous collaborons avec votre équipe pour identifier les opportunités d'IA qui correspondent à vos objectifs commerciaux et développons une stratégie sur mesure pour une mise en œuvre réussie.
  • Analyse et gestion des données: Aider à la collecte, à l'analyse et à la gestion des données, ce qui est crucial pour des solutions d'IA efficaces.
  • Développement et Intégration de Solutions d'IA: Concevoir et intégrer des solutions d'IA adaptées à vos besoins, qu'il s'agisse de l'automatisation des processus, de l'interaction client ou de la prise de décision.
  • Formation et support: Bien que nous n'assurions pas la formation nous-mêmes, nous aidons à sa mise en place dans le cadre du programme

Quels objectifs fixer

Lors de la mise en œuvre de l'IA, il est crucial de fixer des objectifs clairs et réalisables qui s'alignent sur votre stratégie commerciale globale. Voici quelques étapes pour vous aider à définir ces objectifs :

  1. Identifier les Besoins de l'Entreprise: Déterminez quels domaines de votre organisation peuvent bénéficier de l'IA. Cela peut aller de l'automatisation des tâches répétitives à l'amélioration des relations clients.
  2. Évaluer les ressources disponibles: Évaluez les ressources technologiques et humaines disponibles pour la mise en œuvre de l'IA. Votre organisation dispose-t-elle de l'infrastructure et des compétences adéquates ?
  3. Fixer des objectifs spécifiques et mesurables: Formulez des objectifs clairs, tels que « réduire le temps de traitement des données de 30 % en six mois ».
  4. Définir les KPI et les méthodes de mesure: Déterminez comment vous mesurerez les progrès et le succès de vos initiatives d'IA.
  5. Mise en œuvre et Évaluation: Mettre en œuvre la stratégie d'IA et évaluer régulièrement les résultats pour apporter des ajustements en vue d'une amélioration continue.

En suivant ces étapes et en collaborant avec un partenaire expérimenté comme NetCare, vous pouvez maximiser les avantages de l'IA et positionner votre organisation pour un succès futur.

Conclusion

Les tendances de l'IA en 2025 montrent comment cette technologie s'intègre de plus en plus dans notre vie quotidienne et résout des problèmes complexes de manière inimaginable il y a quelques années. De l'IA agentique avancée à une capacité de mémoire quasi illimitée, ces développements promettent un avenir où l'IA nous soutient, nous enrichit et nous permet de repousser de nouvelles limites. Lisez également les nouvelles passionnantes concernant le nouveau LLM de OpenAI O3

Gerard

Gérard est actif en tant que consultant et manager en IA. Fort de son expérience au sein de grandes organisations, il est capable de décortiquer rapidement un problème pour aboutir à une solution. Combiné à une formation en économie, il garantit des choix commercialement judicieux.

AIR (Robot d'Intelligence Artificielle)