Top 7 des tendances de l’IA à surveiller en 2025

Comme l’ont démontré les événements de ces dernières années, l’IA est loin d’être une tendance passagère. Cette technologie en développement rapide a déjà laissé sa marque sur le paysage économique mondial, et aucune industrie de base n’est restée à l’abri de son influence en 2024.

Comme c’est le cas pour toute technologie révolutionnaire, ne pas adopter ces évolutions ne fera qu’entraîner des opportunités manquées pour les entreprises. Au contraire, les dirigeants qui gardent une longueur d’avance grâce à une solide stratégie d’IA seront bien mieux équipés pour conserver leur avantage concurrentiel et éviter les obstacles potentiels à l’avenir.

La réalité est que, pour de nombreuses entreprises, l’IA n’est plus un avantage, elle devient une nécessité . Ainsi, alors que nous terminons l’année, nous avons rassemblé sept tendances en matière d’IA qui devraient être sur votre radar à l’approche de 2025.

7 tendances de l'IA qui continueront de croître en 2025

Nous abordons certaines tendances familières et – légèrement moins connues – de l’IA qui sont en passe de façonner le paysage commercial dans les années à venir.

1. Petits systèmes linguistiques (SLM)

« Plus c'est gros, mieux c'est » est le mantra de nombreux développeurs d'IA depuis que le boom de l'intelligence artificielle a été lancé par le lancement de ChatGPT. Quelques années plus tard, les systèmes linguistiques de petite et moyenne taille (MLS) deviennent de plus en plus importants en raison de leur évolutivité et de leur efficacité par rapport aux modèles plus grands.

Les SLM nécessitent moins de paramètres à traiter, ce qui signifie qu'ils sont souvent capables de générer des réponses beaucoup plus rapidement que les LLM. Leur taille compacte et leurs exigences informatiques plus modestes signifient également qu'ils peuvent souvent également fonctionner sur l'appareil, réduisant ainsi le besoin d'envoyer des données dans les deux sens depuis le Cloud, et réduisant ainsi leur empreinte environnementale.

Certains des plus grands noms de la technologie ont déployé leur propre SLM cette année. Microsoft a publié Phi-4, un modèle spécialisé dans le raisonnement complexe, et Apple a lancé huit petits modèles d'IA suffisamment petits pour fonctionner sur un smartphone. Les SLM permettant aux startups et aux petites entreprises de faire évoluer l’IA à moindre coût, nous ne pouvons que les voir devenir un incontournable technologique dans les années à venir.

2. IA agentique

L'IA agentique est un système d'IA autonome capable de prendre des décisions avec une intervention humaine minimale. Le volet de l’intelligence artificielle peut apprendre de nouvelles données et résoudre des problèmes complexes en s’adaptant de manière dynamique à de nouvelles situations.

Nommée « tendance technologique phare pour 2025 » par le cabinet de recherche et de conseil Gartner, cette tendance est en passe de transformer l'automatisation dans tous les secteurs en rationalisant les processus avec moins de contact humain. La technologie est déjà utilisée pour aider les entreprises à améliorer leur efficacité, les détaillants utilisant l'IA agentique pour personnaliser les expériences d'achat et les prestataires de soins de santé utilisant cette technologie pour analyser les données des patients.

Google a déjà sauté sur la tendance en tirant parti de l'IA agentique lors du lancement de Gemini 2.0 en décembre, et d'autres géants de la technologie suivront probablement cet exemple en 2025. Cependant, l'IA agentique se développant plus rapidement que les garde-fous légaux, nous recommandons aux entreprises de déployer la technologie avec prudence, en maintenant une surveillance humaine et en effectuant des tests E2E.

3. Cybersécurité de l'IA

Malheureusement, à mesure que les modèles avancés d’IA deviennent plus accessibles, le marché de la cybercriminalité devrait continuer à exploser jusqu’en 2025, les criminels continuant d’exploiter la technologie pour tromper leurs victimes. Plus précisément, les revenus annuels de la cybercriminalité devraient dépasser 10 500 milliards de dollars l’année prochaine, en raison de la croissance des attaques de phishing, de deepfake et de logiciels malveillants basées sur l’IA , selon Cybersecurity Ventures.

Cependant, à mesure que les cybermenaces continuent de progresser, les protocoles conçus pour les atténuer évoluent également. En utilisant l’IA au lieu des solutions traditionnelles, les entreprises sont en mesure de détecter en temps réel les menaces telles que les logiciels malveillants, les tentatives de phishing et les vulnérabilités Zero Day. L'IA est également utilisée pour procéder à l'ingénierie inverse des exploits du jour zéro, permettant aux développeurs de créer des correctifs de sécurité pour les vulnérabilités avant qu'elles ne soient rendues publiques.

Alors que plus de la moitié des entreprises utilisent déjà l’IA pour améliorer la détection des menaces, la technologie ne deviendra que plus vitale en 2025 et au-delà, à mesure que les cyber-risques continuent de devenir de plus en plus sophistiqués.

4. Moteurs de recherche IA

Alors que le paysage de la recherche est en constante évolution, l’essor de l’IA a radicalement transformé la façon dont nous récupérons les informations en 2024.

Plus particulièrement, le géant des moteurs de recherche Google a déployé sa fonction de résumé de l'IA en mai, contribuant ainsi à améliorer la concentration et le respect de milliards de requêtes de recherche. OpenAI, pionnier de l'IA et créateur de ChatGPT, a lancé son propre moteur de recherche rival – ChatGPT Search – en octobre, dans le but de défier le monopole de longue date de Google sur la recherche.

Alors que la fonction de résumé de recherche de l'IA de Google a initialement suscité une certaine aversion, obligeant l'entreprise à réduire certains de ses efforts, Google affirme qu'elle a amené la plupart des utilisateurs à être plus satisfaits des résultats – les jeunes âgés de 18 à 24 ans ayant le niveau le plus élevé de satisfaction. engagement avec la fonctionnalité.

Ainsi, même s’il n’est pas encore temps de dire au revoir aux pages de résultats des moteurs de recherche traditionnels, les développements qui ont eu lieu cette année, parallèlement aux progrès rapides de l’IA générative, suggèrent que l’IA ne fera que continuer à perturber davantage notre façon de rechercher dans les années à venir. .

5. Puces IA

Les puces d'intelligence artificielle sont des circuits intégrés conçus pour gérer des tâches d'IA, notamment l'apprentissage automatique (ML), le traitement du langage naturel (NLP) et l'analyse de données.

Étant donné que ces puces ont été créées en pensant à l’IA, elles sont capables de gérer des calculs plus avancés et de plus grandes quantités de données que les unités centrales de traitement (CPU) traditionnelles. En conséquence, les puces IA produisent généralement des réponses plus précises, avec une latence plus faible, ce qui en fait l'opérande de choix pour des entreprises comme NVIDA, Intel, Google, Amazon et bien d'autres.

En raison de leur avantage concurrentiel, l’analyse du secteur prédit que la demande de puces IA augmentera de 35 % d’une année sur l’autre en 2025, pour atteindre une valeur marchande potentielle de 120 milliards de dollars selon la banque d’investissement japonaise Daiwa.

De plus, avec l'investissement de Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) et Samsung dans une nouvelle usine de fabrication sur son propre territoire, ce pivot devrait également résoudre les défis de la chaîne d'approvisionnement en réduisant la dépendance mondiale à l'égard des centres de fabrication asiatiques, ce qui suggère que les puces IA deviendront encore plus nombreuses. au cœur de l’écosystème des puces à l’avenir.

6. IA de pointe

Edge AI fait référence à la combinaison de l’IA et de l’informatique de pointe. En stockant les données à proximité de l'appareil, sans recourir à un serveur cloud externe, la solution est capable de réduire l'utilisation de la bande passante et les problèmes de latence, tout en fournissant une couche de sécurité supplémentaire.

En permettant le traitement en temps réel sur les appareils de pointe, l'IA de pointe représente un changement majeur dans la façon dont les entreprises abordent le traitement des données et la prise de décision. Edge AI fait déjà des vagues dans le monde des affaires, la technologie étant utilisée dans le secteur de la santé pour améliorer le diagnostic et le traitement, dans l'industrie manufacturière pour analyser les risques professionnels et dans l'industrie automobile pour améliorer la sécurité des véhicules autonomes.

À l’avenir, le déploiement de l’IA de pointe ne fera que croître plus rapidement, les experts prévoyant que le marché vaudra la somme stupéfiante de 62,93 milliards de dollars d’ici 2030.

7. Systèmes de recherche d'entreprise

À ne pas confondre avec les systèmes de recherche d'IA, les systèmes de recherche d'entreprise sont des solutions utilisées pour rechercher des informations au sein des organisations.

Les outils de recherche d'entreprise exploitent les données de tous les principaux silos d'informations, notamment les documents, les référentiels de code, les e-mails et les outils de gestion de projet . En contenant uniquement des données pertinentes pour des entreprises spécifiques, les systèmes de recherche internes peuvent révolutionner la façon dont les employés résolvent les requêtes, permettant ainsi aux équipes d'être plus productives et plus rentables.

Même si les systèmes de recherche d'entreprise ne se sont pas toujours appuyés sur l'IA, l'intégration de cette technologie a contribué à améliorer considérablement l'efficacité de la recherche. En passant de la simple correspondance de mots clés associée aux mécanismes de recherche traditionnels, les outils de recherche d'entreprise basés sur l'IA permettent également à ces plates-formes d'être plus conversationnelles et intuitives, ce qui se traduit par des interactions plus humaines.

Ainsi, avec une nouvelle génération de nouveaux systèmes de recherche d’entreprise IA qui sortiront de bois en 2024, il est presque garanti que l’intelligence artificielle continuera à optimiser les processus de recherche d’entreprise traditionnels dans les années à venir.