Principales tendances de l’IA en 2025

L'intelligence artificielle (IA) continue d'évoluer en 2025 et exerce une influence croissante sur notre vie quotidienne et le monde des affaires. Les principales tendances de l'IA montrent comment cette technologie atteint de nouveaux sommets. Nous présentons ici quelques développements clés qui façonneront l'avenir de l'IA.

1. IA agentique : IA autonome et décisionnelle

IA agentique se réfère à des systèmes capables de prendre des décisions de manière autonome dans des limites prédéfinies. En 2025, les systèmes d'IA deviennent de plus en plus autonomes, avec des applications, par exemple, dans les véhicules autonomes, la gestion de la chaîne d'approvisionnement et même dans le secteur de la santé. Ces agents d'IA ne sont pas seulement réactifs mais aussi proactifs, ce qui déleste les équipes humaines et augmente l'efficacité.

2. Puissance de calcul à l'inférence : optimisation des décisions en temps réel

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

3. Modèles très vastes : la prochaine génération d'IA

Depuis l'introduction de modèles comme GPT-4 et GPT-5, les très grands modèles continuent de croître en taille et en complexité. En 2025, ces modèles deviennent non seulement plus volumineux, mais également optimisés pour des tâches spécifiques, telles que les analyses juridiques, le diagnostic médical et la recherche scientifique. Ces modèles hypercomplexes offrent une précision et une compréhension du contexte sans précédent, mais posent aussi des défis en termes d'infrastructure et d'éthique.

4. Modèles très compacts : l'IA pour les appareils en périphérie

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

5. Cas d'utilisation avancés : IA 

Les applications d'IA en 2025 dépassent les domaines traditionnels comme la reconnaissance d'images et de la parole. Pensez à l'IA qui soutient les processus créatifs, tels que la conception de mode, l'architecture et même la composition musicale. On observe également des percées dans des domaines comme la chimie quantique, où l'IA aide à découvrir de nouveaux matériaux et médicaments. Mais aussi dans la gestion d'infrastructures informatiques complètes, le développement logiciel et la cybersécurité.

6. Mémoire quasi-infinie : une IA sans frontières

Grâce à l'intégration des technologies cloud et des 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 comme 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 pratique, 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 aussi y avoir une option pour réinitialiser des parties ou la totalité.

7. Augmentation Human-in-the-Loop : collaboration avec l'IA

Bien que l'IA devienne de plus en plus autonome, le facteur humain reste important. L'augmentation avec human-in-the-loop garantit que les systèmes d'IA sont plus précis et fiables grâce à la supervision humaine lors des phases critiques de prise de décision. Ceci est particulièrement important dans des secteurs comme l'aéronautique, la santé et la finance, où l'expérience et le jugement humains demeurent cruciaux. Étonnamment, des essais impliquant 50 médecins montrent qu'une IA fait mieux et que même lorsqu'un médecin est assisté par une IA, les résultats peuvent être supérieurs. Il faut 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 avancée a rapidement été dépassée par O3. Mais la concurrence vient aussi d'un coin inattendu de Deepseek R1. Un modèle open source de raisonnement et d'apprentissage par renforcement beaucoup moins coûteux que les concurrents américains, tant en consommation d'énergie qu'en usage matériel. Comme cela a eu un impact direct sur la capitalisation boursière de toutes les entreprises liées à l'IA, le ton a été donné pour 2025.

Comment Fortis AI peut aider sur ce sujet

Fortis AI dispose d'un solide bilan dans la mise en œuvre d'innovations numériques qui transforment les processus métiers. Grâce à notre vaste expérience des services et solutions informatiques, notamment les services informatiques gérés, la sécurité IT, l'infrastructure cloud et la transformation numérique, nous sommes parfaitement équipés pour accompagner les entreprises dans leurs initiatives en matière d'IA.

Notre approche comprend :

• Conseil et développement de stratégie: Nous travaillons avec votre équipe pour identifier les opportunités d'IA qui s'alignent sur vos objectifs d'entreprise et développons une stratégie sur mesure pour une mise en œuvre réussie.
• Analyse et gestion des données: Aider à collecter, analyser et gérer les 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 d'automatisation des processus, d'interaction client ou de prise de décision.
• Formation et support: Bien que nous ne dispensions pas directement de formation, nous aidons à la mettre en place depuis le programme.

Quels objectifs définir

Lors de la mise en œuvre de l'IA, il est important de définir des objectifs clairs et réalisables qui soient alignés sur votre stratégie d'entreprise globale. Voici quelques étapes pour vous aider à définir ces objectifs :

1. Identifier les besoins de l'entreprise: Déterminez quelles zones 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 appropriées ?
3. Définir des objectifs spécifiques et mesurables: Formulez des objectifs clairs, par exemple « 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 la progression et le succès de vos initiatives d'IA.
5. Mettre en œuvre et évaluer: Exécutez la stratégie IA et évaluez régulièrement les résultats pour ajuster et améliorer en continu.

En suivant ces étapes et en collaborant avec un partenaire expérimenté comme Fortis AI, vous pouvez maximiser les avantages de l'IA et positionner votre organisation pour réussir à l'avenir.

Conclusion

Les tendances de l'IA en 2025 montrent comment cette technologie s'intègre de plus en plus à notre quotidien et résout des problèmes complexes de manière inimaginable il y a quelques années. Des agents IA avancés à une capacité de mémoire quasi-infinie, ces évolutions promettent un futur où l'IA nous soutient, nous enrichit et nous permet de repousser de nouvelles limites. Lisez aussi absolument la passionnante actualité sur le nouveau LLM de OpenAI O3