Ce qui attend l’IA générative en 2025

Les petits modèles linguistiques (SLM) sont l’avenir

Dans le monde de l’intelligence artificielle, il est parfois préférable d’être plus petit. Les modèles de langage de petite taille (SLM) deviennent rapidement la solution de choix pour les entreprises qui cherchent à intégrer l’IA dans leurs opérations sans dépasser leur budget ni surcharger leurs systèmes. Contrairement à leurs homologues plus volumineux, les grands modèles de langage (LLM)les SLM sont conçus pour traiter des tâches spécifiques avec une efficacité impressionnante. Il s’agit là d’un parfait exemple de la façon dont la réduction de l’échelle peut se traduire par une augmentation des résultats.

Qu’est-ce qui fait que les SLM changent tellement la donne ? Leur taille réduite – moins de 10 milliards de paramètres contre des centaines de milliards pour les LLM – signifie qu’ils peuvent être formés plus rapidement, déployés plus vite et personnalisés avec plus de précision pour des applications de niche. Pour des secteurs tels que la santé, la finance et les services juridiques, où la précision et la confidentialité sont vitales, les SLM offrent des solutions adaptées à leurs besoins spécifiques sans l’alourdissement de fonctionnalités inutiles.

Les SLM sont également moins coûteux à exploiter et plus respectueux de l’environnement. La formation du GPT-3 d’OpenAI a consommé 500 tonnes de carbone, un coût énergétique que de nombreuses entreprises ne peuvent tout simplement pas justifier. En revanche, les SLM donnent des résultats comparables dans des domaines ciblés tout en consommant beaucoup moins de puissance de calcul. Cette efficacité en fait la solution idéale pour les entreprises qui souhaitent donner la priorité à la durabilité et à l’innovation.

Pour les dirigeants préoccupés par la confidentialité des données, voici une autre raison de s’intéresser aux SLM : ils fonctionnent exceptionnellement bien sur site ou dans des environnements de cloud privé, ce qui permet de sécuriser les informations sensibles. Gartner Research prévoit même une augmentation de 60 % de l’adoption des SLM d’ici à 2025, en raison de la hausse des coûts des logiciels et de la nécessité de disposer de modèles efficaces et fiables. Un sondage Harris Poll confirme ces prévisions, révélant que 75 % des décideurs informatiques estiment que les SLM sont plus performants que les LLM sur des critères clés tels que la vitesse, le coût, la précision et le retour sur investissement.

« Les petits modèles ont une longueur d’avance et réécrivent les règles de l’adoption de l’IA. Dans les secteurs où les enjeux sont importants et les marges serrées, ils représentent un avantage concurrentiel. »

L’IA prédictive et le retour aux sources pour de meilleurs résultats

Parlons de l’IA prédictive, le cheval de bataille originel de l’intelligence artificielle. Alors que l’IA générative a fait les gros titres ces derniers temps avec des outils tape-à-l’œil qui créent du contenu, l’IA prédictive produit discrètement des résultats sur lesquels les entreprises peuvent compter. Il s’agit d’utiliser les données pour prévoir l’avenir. Et pour les entreprises qui cherchent à prendre des décisions plus intelligentes plus rapidement, elle est en passe de devenir incontournable.

Qu’est-ce qui rend l’IA prédictive si efficace ? C’est simple : elle utilise les données historiques et l’apprentissage automatique pour prévoir les résultats futurs. Qu’il s’agisse de gérer des stocks, d’entretenir des équipements ou de personnaliser l’expérience client, l’IA prédictive peut vous dire ce qui est susceptible de se produire et à quel moment. Ces informations transforment les suppositions en stratégie, ce qui permet aux entreprises de réduire les coûts, les temps d’arrêt et d’optimiser l’efficacité.

L’IA générative a sa place, cela ne fait aucun doute. Mais ce n’est pas toujours le bon outil pour le travail à accomplir. Construire un modèle tape-à-l’œil à grande échelle pour prédire les horaires de maintenance ou optimiser une chaîne d’approvisionnement, c’est comme utiliser une fusée pour traverser la rue – c’est de la surenchère. L’IA prédictive est plus rapide, moins chère et conçue pour ce type d’applications pratiques. C’est pourquoi, selon Forrester, plus de 50 % des cas d’utilisation de l’IA en 2025 devraient reposer sur des modèles prédictifs.

Il existe également une tendance croissante à combiner l’IA prédictive et l’IA générative afin d’obtenir le meilleur des deux mondes. Par exemple, un modèle prédictif peut prévoir la demande pour un produit, tandis qu’un modèle génératif crée des campagnes de marketing personnalisées sur la base de ces prévisions. C’est dans cette synergie que les choses deviennent intéressantes, les cas d’utilisation combinés devant passer de 28 % aujourd’hui à 35 % d’ici à 2025.

Lorsqu’il s’agit de résoudre des problèmes concrets, l’avenir consiste parfois à redécouvrir ce qui fonctionne déjà. L’IA prédictive fournit des résultats mesurables, et pour les dirigeants qui se concentrent sur le retour sur investissement, il est difficile de l’ignorer.

L’IA générative est un outil révolutionnaire avec de vrais défis à relever

Les systèmes d’IA générative créent des textes, des images, des vidéos, voire de la musique, à un niveau presque indiscernable du travail humain. Mais si le potentiel est époustouflant, la voie à suivre n’est pas sans obstacles. L’IA générative est impressionnante, mais elle est aussi coûteuse, énergivore et n’est pas toujours adaptée à toutes les tâches.

La puissance de l’IA générative repose sur de grands modèles linguistiques tels que GPT-4qui peuvent rédiger des essais, déboguer des codes ou même composer des poèmes. D’ici 2025, on estime que 750 millions d’applications intégreront ces modèles, ce qui témoigne de leur impact transformateur sur des secteurs tels que les médias, le service à la clientèle et l’éducation. Mais toute cette innovation a un coût. La formation du GPT-3, par exemple, a consommé autant de carbone que la conduite de 1,1 million de kilomètres.

Pour de nombreuses entreprises, la question n’est pas de savoir si l’IA générative fonctionne, mais si elle en vaut la peine. Les LLM offrent souvent des capacités bien supérieures à celles dont la plupart des entreprises ont besoin pour des tâches simples telles que l’automatisation des flux de travail. C’est là que les alternatives plus petites et plus efficaces comme les SLM se distinguent, en offrant des solutions ciblées qui équilibrent la performance, le coût et la durabilité.

Malgré cela, l’IA générative est loin d’être une tendance passagère. Le marché devrait monter en flèche, passant de 1,59 milliard de dollars en 2023 à 259,8 milliards de dollars en 2030. Cette croissance reflète son potentiel à débloquer des méthodes de travail entièrement nouvelles. La clé pour les dirigeants sera d’aligner ce potentiel sur les besoins de l’entreprise, d’éviter toute complexité inutile et de se concentrer sur les outils qui génèrent une valeur réelle.

L’IA multimodale perturbe tous les secteurs d’activité

L’intelligence artificielle va au-delà du texte et des chiffres pour entrer dans un monde où de multiples types de données, comme les images, le son et la vidéo, fonctionnent ensemble de manière transparente. C’est le cœur de l’IA multimodale, une technologie qui ouvre des possibilités entièrement nouvelles en matière d’innovation et de résolution de problèmes. Il s’agit de donner à l’IA la capacité de voir, d’entendre et de comprendre le monde comme le font les humains.

L’IA multimodale intègre différents types de données dans un modèle unifié, ce qui permet aux entreprises de relever des défis qui étaient auparavant hors de portée. Par exemple, dans le domaine de la santé, l’IA peut désormais combiner l’imagerie médicale, les antécédents des patients et les résultats de laboratoire pour améliorer les diagnostics et les plans de traitement. Dans les services financiers, elle peut analyser le texte des interactions avec les clients ainsi que les données vocales afin d’optimiser l’assistance à la clientèle. Et dans des secteurs comme l’automobile, l’IA multimodale améliore la conduite autonome en intégrant les données des caméras, du LiDAR et des systèmes GPS.

En quoi cela est-il important ? L’IA multimodale rend ces capacités plus précises et plus pratiques. Une modalité unique, comme un texte ou une image, ne peut fournir qu’une partie de l’information. En combinant les modalités, l’IA peut découvrir des schémas et des corrélations qui, autrement, passeraient inaperçus. Cela permet de créer des systèmes plus intelligents et plus adaptatifs.

La technologie évolue encore, mais elle fait déjà des vagues. Des outils comme le GPT-4 d’OpenAI ouvrent la voie en traitant à la fois le texte et les images, tandis que d’autres explorent la génération de vidéos et l’apprentissage à entrées multiples. Alors que les entreprises cherchent à innover, celles qui adoptent l’IA multimodale gagneront un avantage dans des domaines allant de l’engagement des clients à l’efficacité opérationnelle.

Leadership, qualité des données et formation continue

La vérité sur l’adoption de l’IA ? C’est une question de personnes, de processus et de leadership. Alors que les entreprises s’empressent d’intégrer l’IA dans leurs opérations, nombre d’entre elles se rendent compte que le succès ne dépend pas seulement d’outils de pointe. Il faut des données fiables, des équipes compétentes et des dirigeants qui savent comment relier les capacités techniques aux objectifs de l’entreprise.

Tout d’abord, parlons des données. La qualité de l’IA dépend des informations sur lesquelles elle est formée. Si vos données sont désordonnées, obsolètes ou incomplètes, même les meilleurs modèles ne seront pas à la hauteur. Une enquête de Capital One a révélé que 70 % des technologues passent des heures chaque jour à résoudre des problèmes de données. C’est un temps précieux perdu sur des problèmes qui pourraient être résolus avec de meilleures pratiques de gestion des données. D’ici 2025, 30 % des DSI d’entreprise devraient intégrer des Chief Data Officers (CDO) dans leurs équipes pour relever ces défis et faire en sorte que la qualité des données devienne une priorité stratégique.

Ensuite, il y a la question du talent. L’IA n’est pas une solution « prête à l’emploi » – elle nécessite des personnes qui savent comment la mettre en œuvre et l’optimiser. Malheureusement, l’écart se creuse entre les besoins des entreprises et ce que la main-d’œuvre est en mesure de fournir. La formation continue des employés aux technologies de l’IA est devenue un investissement essentiel pour l’entreprise. Les entreprises qui accordent la priorité à la formation combleront cet écart et bénéficieront d’un avantage concurrentiel à mesure que l’IA s’intégrera de plus en plus aux opérations.

Enfin, le leadership est essentiel. Les cadres dirigeants ne doivent pas se contenter de déléguer les projets d’IA aux équipes informatiques. Ils doivent aligner les initiatives d’IA sur les stratégies commerciales plus larges, en s’assurant que les investissements produisent un retour sur investissement mesurable. C’est la raison pour laquelle des rôles tels que celui de CDO deviennent si importants. Ces dirigeants font le lien entre les équipes techniques et les unités opérationnelles, traduisant les capacités complexes de l’IA en résultats tangibles.

« Pour les entreprises qui cherchent à mettre l’IA à leur service, la formule est claire : nettoyez vos données, perfectionnez votre main-d’œuvre et donnez aux dirigeants les moyens de réfléchir stratégiquement au rôle de l’IA dans votre entreprise. Mettez ces bases en place, et le reste suivra. »

L’IA agentique est très prometteuse, mais pas encore tout à fait

Imaginez des agents d’intelligence artificielle capables de gérer des tâches complexes de manière autonome, de travailler avec différents systèmes et de s’adapter à la volée. Telle est la vision de l’IA agentique – des architectures d’IA conçues pour agir comme des résolveurs de problèmes indépendants. C’est un concept passionnant, mais il n’est pas encore tout à fait prêt pour le « prime time ».

Le potentiel est énorme. L’IA agentique pourrait transformer les industries en automatisant les flux de travail qui nécessitent une prise de décision, un raisonnement et une coordination entre différents modèles d’IA. Imaginez, par exemple, un agent d’IA qui gère la logistique de la chaîne d’approvisionnement, surveille les perturbations mondiales et procède à des ajustements en temps réel, le tout sans intervention humaine. Telle est la promesse de cette technologie.

Mais en réalité ? L’IA agentique n’en est qu’à ses débuts. Pour créer ces agents, il faut aligner plusieurs modèles, intégrer des données provenant de diverses sources et personnaliser les solutions en fonction de résultats spécifiques. Ce ne sont pas là des défis insignifiants. De nombreuses entreprises qui tentent de créer des systèmes d’IA agentique en interne se retrouvent frustrées, et Forrester prévoit que 75 % de ces efforts échoueront en 2025. La technologie est également fortement tributaire de la génération augmentée par récupération (RAG) – une méthode permettant d’intégrer des connaissances externes – qui reste complexe et sous-développée.

Malgré ces obstacles, l’optimisme est de mise. Les entreprises sont impatientes d’explorer le potentiel de l’IA agentique, même si la plupart d’entre elles finissent par s’appuyer sur des services de conseil ou des solutions pré-intégrées de fournisseurs établis. Et à mesure que le domaine mûrit, nous pouvons nous attendre à des percées qui nous rapprocheront de la vision d’agents d’IA véritablement autonomes.

Pour l’instant, la clé pour les dirigeants est de tempérer les attentes. L’IA agentique mérite d’être explorée, mais ce n’est pas une solution miracle. Concentrez-vous sur les technologies fondamentales de l’IA, telles que les modèles prédictifs et les modèles de petits langages, tout en gardant un œil sur les développements de l’IA agentique. C’est un travail de longue haleine, mais qui portera ses fruits lorsque la technologie aura atteint son potentiel.

Principaux enseignements pour les dirigeants

• Passage à des modèles de langage plus petits (SLM) : Les SLM deviennent la solution privilégiée pour les applications d’IA rentables et spécifiques à une tâche. Les dirigeants devraient envisager d’intégrer des SLM pour améliorer l’efficacité opérationnelle et réduire la consommation de ressources, en particulier dans des secteurs tels que la santé, la finance et les services juridiques.

• L’IA prédictive dominera : L’IA générative étant confrontée à des coûts élevés et à une mise en œuvre complexe, l’IA prédictive récupérera une part importante des cas d’utilisation, en particulier pour les besoins opérationnels tels que la maintenance, la prévision de la demande et l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement. Les entreprises devraient donner la priorité aux investissements dans l’IA prédictive pour un retour sur investissement plus immédiat.

• L’IA multimodale, un avantage concurrentiel : L’IA multimodale, qui intègre du texte, des images et d’autres types de données, augmente les capacités dans des secteurs tels que la santé, la finance et la conduite autonome. Les dirigeants devraient évaluer l’IA multimodale pour les innovations en matière d’expérience client et d’efficacité opérationnelle.

• La qualité des données et le leadership sont essentiels : le succès des initiatives d’IA dépend de la qualité des données et d’un leadership fort. Les organisations doivent s’assurer que la gouvernance des données est une priorité et investir dans la formation continue des équipes, tout en donnant aux dirigeants, tels que les responsables des données, les moyens de piloter efficacement les stratégies d’IA.