1. Données multimodales en temps réel
En 2025, la façon dont les entreprises exploitent les données se transformera radicalement, grâce à ce que j’appelle la « roue d’inertie des données intelligentes ». Le principe est simple : les données en temps réel (images, vidéos, données audio et sorties de capteurs) alimentent les systèmes d’intelligence artificielle. Ces systèmes génèrent ensuite des informations qui favorisent l’innovation et la prise de décisions plus intelligentes. À leur tour, ces systèmes produisent encore plus de données pour affiner le système. Il s’agit d’une boucle qui se renforce d’elle-même et qui va redéfinir le mode de fonctionnement des entreprises.
La plupart des données que nous générons aujourd’hui sont des « données sombres », c’est-à-dire qu’elles ne sont jamais analysées. Pensez-y, tous ces enregistrements de caméras de sécurité inutilisés, ces courriels non structurés ou ces journaux de capteurs IoT sont autant de mines d’or d’informations s’ils sont traités de la bonne manière. En débloquant ces données et en les faisant passer par l’IA, les entreprises peuvent prédire les tendances avec plus de précision, automatiser les tâches répétitives et s’adapter en temps réel à l’évolution des conditions.
Cette évolution permettra également de libérer des talents humains. L’IA s’occupera des tâches basées sur les données, comme le diagnostic des inefficacités opérationnelles ou la génération de solutions potentielles, laissant votre équipe se concentrer sur la stratégie de haut niveau. Bien exécutée, cette approche peut accélérer l’innovation dans tous les secteurs, en créant des entreprises plus dynamiques, plus efficaces et plus intelligentes.
2. Centres de données refroidis par liquide
Les systèmes d’IA génèrent beaucoup de chaleur, en particulier dans les centres de données à haute puissance qui sont le moteur de l’innovation en matière d’IA. C’est là qu’intervient le refroidissement par liquide. Cette technologie utilise des liquides pour absorber et évacuer la chaleur plus efficacement que le refroidissement par air traditionnel, ce qui permet aux centres de données de fonctionner à des niveaux de performance plus élevés tout en consommant moins d’énergie.
Les fournisseurs de cloud hyperscale comme AWS et Microsoft investissent déjà massivement dans cet espace de refroidissement liquide, et les entreprises commencent à leur emboîter le pas. Mais le fait est que toutes les entreprises n’ont pas besoin de construire leur propre centre de données de pointe à refroidissement liquide. Au lieu de cela, la plupart des entreprises loueront des capacités dans des installations de colocation, qui sont essentiellement des espaces partagés conçus pour des charges de travail d’IA avancées. Cette approche rend l’infrastructure haute performance accessible sans investissement initial massif.
Le résultat ? Les charges de travail d’IA deviennent plus rapides, plus fiables et nettement plus écologiques. Pour les entreprises, cela se traduit par une réduction des coûts, une amélioration des performances et une avancée en matière de développement durable.
3. Croissance des données par rapport à la capacité de stockage
L’appétit du monde pour les données est insatiable. D’ici 2028, 400 zettaoctets de données seront générés chaque année. Pour donner un ordre d’idée, un zettaoctet correspond à un milliard de téraoctets. Le problème, c’est que la capacité de stockage n’augmente pas au même rythme. Alors que la production de données augmente de 24 % par an, la capacité de stockage ne progresse que de 17 %. Cet écart va poser de sérieux problèmes.
Pour les entreprises, cela signifie deux choses. Tout d’abord, le stockage deviendra plus coûteux, la demande dépassant l’offre. Deuxièmement, les entreprises devront adopter une stratégie de stockage et de gestion des données. Cela peut se traduire par l’utilisation de technologies de compression avancées, la hiérarchisation des ensembles de données les plus précieux ou l’investissement dans des systèmes de stockage à plusieurs niveaux qui allouent les ressources de manière plus efficace.
« Les entreprises devront trouver un équilibre entre leurs besoins de stockage et les préoccupations financières, réglementaires et environnementales. Les entreprises qui parviendront à gérer efficacement cet équilibre seront celles qui prospéreront dans une économie fondée sur les données. »
4. Les usines d’IA évoluent vers le PaaS
Les usines d’IA, ces centres qui fournissent le calcul, le stockage et le réseau nécessaires pour faire fonctionner les systèmes d’IA, évoluent. Aujourd’hui, elles se concentrent principalement sur la fourniture d’une Infrastructure-as-a-Service (IaaS), offrant aux entreprises une puissance de calcul brute. Mais d’ici 2025, la donne va changer. Les usines d’IA passeront à des modèles de plateforme en tant que service (PaaS), offrant des plateformes intégrées qui combinent la gestion des données, l’analyse et les outils d’IA en un seul ensemble.
Pourquoi cela est-il important ? Parce que le PaaS vise à rendre l’IA accessible et efficace. Au lieu de passer des mois à mettre en place une infrastructure et à assembler différents outils, les entreprises peuvent se concentrer sur ce qui compte vraiment : résoudre des problèmes et créer de la valeur. Les plateformes PaaS sont conçues pour fonctionner de manière transparente avec vos données, garantissant ainsi des résultats plus rapides et plus efficaces.
Cette évolution souligne également l’importance de l' »affinité avec les données », c’est-à-dire la capacité des plateformes à s’intégrer profondément dans vos ensembles de données. Plus la plateforme est proche des données, plus les résultats sont rapides et précis.
5. Exploiter les données de l’entreprise avec fiabilité et éthique
L’IA a dépassé le stade des démonstrations tape-à-l’œil. En 2025, les entreprises exigeront des systèmes d’IA à la fois impressionnants et fiables. La valeur réelle viendra de l’exploitation des données d’entreprise – des ensembles de données massives et exclusives qui donnent aux entreprises un avantage concurrentiel. Mais cela s’accompagne également d’enjeux importants. Si votre IA n’est pas fiable ou transparente, elle ne produira pas les résultats dont vous avez besoin.
Pour réussir, les entreprises devront faire deux choses. Premièrement, elles devront s’assurer que leurs systèmes d’IA répondent à des critères élevés de fiabilité, de précision et de conformité éthique. Cela implique des tests rigoureux, une gouvernance des données solide et des processus transparents. Deuxièmement, les fournisseurs d’IA devront être équitables avec les créateurs de contenu. Les accords de licence deviendront une pratique courante, garantissant que les contributeurs de données sont rémunérés et que les litiges juridiques sont évités.
Au cœur de tout cela se trouve une vérité simple : l’IA ne vaut que ce que valent les données sur lesquelles elle est entraînée. Les entreprises qui accordent la priorité à la qualité et à l’éthique dans leur stratégie de données gagneront un avantage concurrentiel ainsi que la confiance de leurs parties prenantes. Cette confiance n’a pas de prix, quel que soit le secteur d’activité.
6. L’analyse des données de communication au service de la productivité
Chaque jour, les entreprises génèrent des quantités massives de données de communication – courriels, messages Slack, transcriptions Zoom, et plus encore. En 2025, des agents d’IA avancés exploiteront ces données pour découvrir des informations exploitables, en créant des tableaux de bord et des outils qui favoriseront une meilleure prise de décision. Il en résultera des gains de productivité significatifs dans tous les secteurs d’activité.
Voici comment cela fonctionne. L’IA analyse les données de communication à la recherche de modèles, de goulets d’étranglement ou d’inefficacités. Par exemple, elle peut mettre en évidence des problèmes récurrents chez les clients, enfouis dans des fils de discussion, ou identifier des retards dans des projets, évoqués dans des messages d’équipe. Ces informations sont à la fois instructives et transformatrices, car elles permettent aux entreprises de prendre des décisions proactives plutôt que réactives.
Mais il y a une nuance à apporter. Si le potentiel est énorme, l’exploitation des données de communication soulève des questions légitimes en matière de protection de la vie privée. Les employés peuvent s’inquiéter d’être constamment surveillés, et des erreurs dans le traitement des données pourraient éroder la confiance.
« Les entreprises auront besoin de politiques claires qui privilégient la transparence et le respect de la vie privée. Lorsqu’elles sont bien appliquées, les avantages l’emportent largement sur les risques ».
7. Gouvernance et qualité des données
La mise à l’échelle de l’IA nécessite de disposer à la fois d’un nombre suffisant de données et de la bonnes données. En 2025, la gouvernance et la qualité des données constitueront les principaux obstacles à l’adoption de l’IA par les entreprises. Pourquoi ? Parce que de mauvaises données conduisent à de mauvaises décisions. Les systèmes d’IA ne sont bons que dans la mesure où ils sont alimentés en informations.
La gouvernance des données implique la création de politiques et de cadres pour garantir l’exactitude, la sécurité et la conformité des données. Si vos clients ou parties prenantes ne peuvent pas faire confiance à vos données, ils ne feront pas confiance à vos solutions basées sur l’IA. Mais atteindre cet objectif à grande échelle est un défi. Les entreprises traitent avec diverses sources de données, des systèmes existants aux flux IoT en temps réel, et les gérer de manière cohérente n’est pas une mince affaire.
Pour surmonter ces obstacles, les entreprises devront investir dans des plateformes de données unifiées qui simplifient la gestion et garantissent l’exactitude de l’ensemble des données. Elles devront également cultiver une culture de la gestion des données, où chacun, des équipes informatiques aux dirigeants, comprendra son rôle dans le maintien de l’intégrité des données.
8. Observabilité unifiée des données
Imaginez que vous essayez de gérer une entreprise sans connaître les performances de vos systèmes de données. C’est le défi auquel de nombreuses entreprises sont confrontées aujourd’hui. En 2025, les plateformes unifiées d’observabilité des données deviendront la solution, donnant aux entreprises une visibilité en temps réel sur leur infrastructure de données.
Ces plateformes vont au-delà de la surveillance de base. Elles assurent le suivi des performances des données, de la santé du pipeline, de la conformité et même de la gestion des coûts, le tout à partir d’une interface unique. Par exemple, si un pipeline de données commence à tomber en panne, le système d’observabilité peut détecter l’anomalie, diagnostiquer le problème et proposer des correctifs – automatiquement. Ainsi, les données restent fiables et disponibles au moment où vous en avez le plus besoin.
Ce qui est important, ce n’est pas seulement la technologie, mais plutôt l’efficacité qu’elle permet. L’automatisation de ces processus réduit les charges de travail manuelles, ce qui permet aux équipes de se concentrer sur des initiatives plus stratégiques. Et dans un monde où les données déterminent les décisions, la capacité à faire confiance à vos systèmes est inestimable.
9. Les clouds souverains et l’adaptation à un monde réglementé
Le monde protège de plus en plus ses données. Des règlements tels que le règlement général sur la protection des données (RGPD) de l’UE fixent des limites plus strictes quant à l’endroit et à la manière dont les données peuvent être stockées. En 2025, les clouds souverains seront la réponse pour les entreprises opérant dans cet environnement réglementé.
Un cloud souverain s’assure que les données restent à l’intérieur de frontières géographiques ou juridictionnelles spécifiques, en respectant les lois locales. Pour les entreprises internationales, cela signifie travailler avec des fournisseurs à grande échelle comme AWS ou Microsoft, qui investissent des milliards dans des centres de données locaux pour offrir ces capacités. Une infrastructure cloud flexible et évolutive sera essentielle pour que les entreprises s’adaptent rapidement et restent compétitives.
Les clouds souverains offrent également un contrôle et une sécurité accrus, qui deviennent essentiels à mesure que les cybermenaces se multiplient. Les entreprises qui investissent dans ces solutions répondront aux exigences réglementaires et gagneront un avantage concurrentiel en montrant leur engagement en faveur de l’intégrité et de la confidentialité des données.
10. Informatique périphérique, 5G et accessibilité à l’IA
En 2025, l’edge computing et la 5G révolutionneront la manière dont l’IA opère et le lieu où elle opère. Au lieu de s’appuyer uniquement sur des serveurs cloud, l’informatique de périphérie traite les données plus près de leur source, qu’il s’agisse d’un smartphone, d’un appareil IoT ou d’un capteur à distance. Combinée à la connectivité à grande vitesse de la 5G, cette approche réduit drastiquement la latence, rendant l’IA plus rapide et plus accessible.
Pourquoi cela est-il important ? Prenez les techniciens de terrain, par exemple. Avec l’informatique Cloud et la 5G, ils pourraient utiliser des outils alimentés par l’IA pour diagnostiquer et résoudre les problèmes sur place, sans attendre les systèmes basés sur le Cloud. Pensez aussi aux professionnels de la santé dans les zones sinistrées : une IA fonctionnant localement sur un appareil mobile pourrait les aider à établir un diagnostic en temps réel et à formuler des recommandations de traitement, même sans accès à l’internet.
Le potentiel est énorme, mais il y a des défis à relever. Les appareils périphériques ont souvent une puissance de calcul limitée, ce qui signifie que les modèles d’IA doivent être optimisés pour fonctionner efficacement.
« À mesure que la technologie progresse, l’edge computing et la 5G démocratiseront l’IA, apportant ses avantages à des industries et des lieux auparavant hors de portée. »
11. Protection des données non structurées
Voici un fait surprenant : 90 % des données générées au cours de la dernière décennie ne sont pas structurées (documents, vidéos, courriels et messages sur les médias sociaux). En 2025, la protection de ces données deviendra une priorité absolue, car elles seront la cible privilégiée des attaques par ransomware.
Les données non structurées sont particulièrement vulnérables en raison de leur volume et de leur manque d’organisation. Les cybercriminels peuvent s’en servir comme d’un cheval de Troie, s’infiltrer dans les systèmes et causer des dégâts considérables. Pour contrer ce phénomène, les entreprises se tourneront vers des solutions telles que le stockage immuable, où les données sont stockées de manière à ne pas pouvoir être modifiées ou supprimées.
Mais la protection n’est qu’une partie de l’équation. Les entreprises auront également besoin d’outils pour rechercher, segmenter et auditer ces données de manière efficace. Par exemple, avant d’introduire des données non structurées dans les systèmes d’IA, les entreprises doivent s’assurer qu’elles ne contiennent pas d’informations sensibles ou non conformes. L’objectif principal est de permettre une utilisation plus intelligente et plus sûre de vos ressources les plus précieuses.
Dernières réflexions
À l’aube de 2025, l’évolution de l’infrastructure des données offre à la fois d’immenses possibilités et des défis cruciaux. De la connaissance des données en temps réel aux clouds souverains et à l’informatique Cloud, ces changements exigent une prévoyance stratégique. Les dirigeants qui accordent la priorité à l’évolutivité, à la gouvernance et à l’innovation mettront leur organisation en position de prospérer dans un avenir axé sur les données. La clé est de s’adapter et de diriger ces changements, en transformant la perturbation en un avantage concurrentiel. L’avenir des entreprises sera défini par l’efficacité avec laquelle vous exploiterez la puissance de vos données.
