Résumé : L'année 2025 s'annonce comme une période charnière pour l'intelligence artificielle, avec sept tendances majeures qui devraient remodeler le paysage technologique et commercial. Les Systèmes de Langage de Petite Taille (SLMs) gagneront en importance grâce à leur efficacité et leur accessibilité, tandis que l'IA Agentique permettra une automatisation plus autonome des processus. La cybersécurité basée sur l'IA deviendra cruciale face à des menaces croissantes, avec un marché de la cybercriminalité estimé à 10,5 billions de dollars. Les moteurs de recherche continueront leur transformation avec l'intégration de l'IA, pendant que le marché des puces IA connaîtra une croissance de 35%. L'Edge AI, avec son traitement des données en périphérie, devrait atteindre 62,93 milliards de dollars d'ici 2030, et les systèmes de recherche d'entreprise évolueront vers des interactions plus naturelles grâce à l'IA. Ces développements soulignent que l'IA n'est plus une option mais une nécessité pour les entreprises souhaitant rester compétitives.
Comme l'ont montré les évolutions de ces dernières années, l'IA est loin d'être une tendance éphémère. Cette technologie en plein essor a déjà marqué de son empreinte le paysage économique mondial, et aucun secteur d'activité n'est resté à l'écart de son influence en 2024.
Comme c'est le cas pour toute technologie révolutionnaire, ne pas intégrer ces évolutions se traduira uniquement par des opportunités manquées pour les entreprises. Au contraire, les chefs d'entreprise qui garderont une longueur d'avance grâce à une solide stratégie en matière d'IA seront bien mieux armés pour conserver leur avantage concurrentiel et éviter d'éventuelles difficultés en cours de route.
En réalité, pour de nombreuses entreprises, l'IA n'est plus un atout, elle devient une nécessité. En cette fin d'année, nous avons donc rassemblé sept tendances en matière d'IA qui devraient retenir votre attention à l'aube de 2025.
7 tendances de l'IA qui continueront à se développer en 2025
Nous examinons quelques tendances familières et un peu moins connues de l'IA qui sont en passe de façonner le paysage commercial dans les années à venir.
1. Petits systèmes linguistiques (Small Language Systems ou SLM)
Plus c'est gros, mieux c'est », tel est le mantra de nombreux développeurs d'IA depuis que le lancement de ChatGPT a donné le coup d'envoi du développement de l'intelligence artificielle. Quelques années plus tard, les systèmes linguistiques de petite et moyenne taille (MLS) deviennent de plus en plus incontournables en raison de leurs avantages en termes d'évolutivité et d'efficacité par rapport aux modèles de plus grande taille.
Les SLM ont besoin de moins de paramètres pour le traitement, ce qui signifie qu'ils sont souvent capables de générer des réponses beaucoup plus rapidement que les LLM. Leur taille réduite et leurs besoins en matière de calcul étant plus modestes, ils peuvent également fonctionner sur votre ordinateur, ce qui réduit la nécessité d'envoyer des données dans les deux sens à partir du cloud et, par conséquent, l'empreinte écologique de l'appareil.
De grands acteurs du secteur technologique ont lancé leur propre SLM cette année. Microsoft a lancé Phi-4, un modèle spécialisé dans les raisonnements complexes, 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 développer l'IA à un prix plus abordable, nous ne pouvons que nous attendre à ce qu'ils deviennent de plus en plus incontournables dans le domaine de la technologie dans les années à venir.
2. L'IA agentique
L'IA agentique est un système d'intelligence artificielle autonome capable de prendre des décisions avec un minimum d'intervention humaine. Cette branche de l'intelligence artificielle peut apprendre à partir de nouvelles données et résoudre des problèmes complexes en s'adaptant de manière proactive à de nouvelles situations.
Nommée « top tech trend for 2025 » par le cabinet de recherche et de conseil Gartner, cette tendance est en passe de transformer l'automatisation dans tous les secteurs d'activité en rationalisant les processus avec moins d'intervention humaine. La technologie est déjà utilisée pour aider les entreprises à améliorer leur efficacité, les détaillants utilisant l'IA agentique pour optimiser les achats, et les prestataires de soins de santé pour analyser les données des patients.
Google a déjà sauté sur la tendance en exploitant l'IA agentique lors du lancement de Gemini 2.0 en décembre, et d'autres géants de la technologie seront susceptibles de suivre cette voie en 2025. Toutefois, l'IA agentique se développant plus rapidement que les garde-fous juridiques, nous recommandons aux entreprises de déployer la technologie avec prudence, en maintenant une surveillance humaine et en effectuant des tests E2E.
3. Cybersécurité lié à l'IA
Malheureusement, à mesure que les modèles d'IA avancés deviennent plus accessibles, le marché de la cybercriminalité devrait encore exploser en 2025, les criminels continuant à tirer parti de la technologie pour tromper leurs victimes. Selon Cybersecurity Ventures, les revenus annuels de la cybercriminalité devraient dépasser 10 500 milliards de dollars l'année prochaine, sous l'effet de la croissance des attaques de phishing, de deepfake et de logiciels malveillants basées sur l'IA.
Toutefois, à mesure que les cybermenaces progressent, les protocoles conçus pour les atténuer évoluent également. En utilisant l'IA plutôt que des solutions traditionnelles, les entreprises sont en mesure de détecter en temps réel des menaces telles que les logiciels malveillants, les tentatives d'hameçonnage et les vulnérabilités de type « zero-day ». L'IA est également utilisée pour faire de la rétro-ingénierie sur les vulnérabilités du jour J, ce qui permet aux développeurs de créer des correctifs de sécurité pour les vulnérabilités avant qu'elles ne soient rendues publiques.
Plus de la moitié des entreprises utilisent déjà l'IA pour améliorer la détection des menaces, et cette technologie ne fera que gagner en importance en 2025 et au-delà, à mesure que les cyberrisques deviendront 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 recherchons des informations en 2024.
Google, le géant des moteurs de recherche, a notamment lancé en mai sa fonction de résumé par l'IA, qui permet d'améliorer le ciblage et le respect de milliards de requêtes de recherche. OpenAI, pionnier de l'IA et fabricant de ChatGPT, a lancé son propre moteur de recherche concurrent - ChatGPT Search - en octobre dernier, dans le but de concurrencer le monopole de longue date de Google dans le domaine de la recherche.
Bien que la fonction de résumé de recherche AI de Google ait été initialement accueillie avec une certaine réticence, obligeant l'entreprise à revoir certains de ses projets à la baisse, Google affirme qu'elle a permis à la plupart des utilisateurs d'être plus satisfaits des résultats, les jeunes âgés de 18 à 24 ans ayant le niveau d'engagement le plus élevé vis-à-vis de la fonction.
Ainsi, s'il n'est pas encore temps de dire adieu aux pages de résultats des moteurs de recherche traditionnels, les évolutions qui ont eu lieu cette année, ainsi que les progrès rapides de l'IA générative, suggèrent que l'IA va continuer à modifier la façon dont nous effectuons nos recherches dans les années à venir.
5. Puces IA
Les puces d'intelligence artificielle sont des circuits intégrés conçus pour traiter des tâches d'intelligence artificielle, notamment l'apprentissage machine (ML), le traitement du langage naturel (NLP) et l'analyse de données.
Comme ces puces ont été créées dans le but d'améliorer l'intelligence artificielle, elles sont capables de traiter des calculs plus complexes et de plus grandes quantités de données que les unités centrales de traitement (CPU) traditionnelles. Par conséquent, les puces pour l'IA donnent généralement des réponses plus précises, avec une latence plus faible, ce qui les rend incontournables pour des entreprises telles que NVIDA, Intel, Google, Amazon et bien d'autres encore.
En raison de leur avantage concurrentiel, une analyse sectorielle prévoit que la demande de puces d'IA augmentera de 35 % d'une année sur l'autre en 2025, atteignant une valeur de marché 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 de Samsung dans une nouvelle usine de fabrication sur leur sol, ce tournant devrait également résoudre les problèmes de chaîne d'approvisionnement en réduisant la dépendance mondiale à l'égard des centres de fabrication asiatiques, ce qui laisse penser que les puces d'IA deviendront encore plus centrales dans l'écosystème des puces à l'avenir.
6. IA en périphérie de réseau (edge IA)
L'IA en périphérie de réseau fait référence à la combinaison de l'IA et de l'informatique périphérique. En stockant les données à proximité de l'appareil, sans dépendre d'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 supplémentaire de sécurité.
En permettant le traitement en temps réel sur les appareils périphériques, l'IA périphérique représente un changement majeur dans la manière dont les entreprises abordent le traitement des données et la prise de décision. L'IA périphérique 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 autopilotés.
À l'avenir, le déploiement de l'Edge AI ne fera que s'accélérer, les experts prévoyant que le marché atteindra la valeur stupéfiante de 62,93 milliards de dollars d'ici à 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 entreprises.
Les outils de recherche d'entreprise exploitent les données de tous les principaux silos d'information, y compris les documents, les référentiels de code, les courriels et les outils de gestion de projet. En ne contenant que des données pertinentes pour des entreprises spécifiques, les systèmes de recherche internes peuvent révolutionner la manière dont les employés résolvent les requêtes, permettant ainsi aux équipes d'être plus productives et plus rentables.
Si les systèmes de recherche d'entreprise n'ont pas toujours fait appel à l'IA, l'intégration de cette technologie a permis d'améliorer considérablement l'efficacité de la recherche. En s'éloignant 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 plateformes d'être plus conversationnelles et intuitives, ce qui se traduit par des interactions plus proches de l'humain.
Ainsi, avec une nouvelle vague de systèmes de recherche d'entreprise par IA qui sortiront des cartons en 2024, il est presque garanti que l'intelligence artificielle continuera d'optimiser les processus de recherche d'entreprise traditionnels dans les années à venir.
source :
https://tech.co/news/ai-trends-watch-for-2025