Rapport sur la mise en œuvre des applications d'IA : Cinq grandes tendances et perspectives pour 2025

L'intelligence artificielle passe de la phase de discussion conceptuelle à la mise en application pratique. Actuellement, les grandes entreprises s'efforcent de déployer des opérations à grande échelle pour les produits d'IA, ce qui est devenu un champ de bataille clé pour la concurrence dans l'industrie. Le dernier rapport sur l'état de l'IA en 2025, intitulé "Manuel du constructeur", se concentre sur l'ensemble du processus, de la conception des produits d'IA à leur opération à grande échelle, offrant des conseils stratégiques précieux aux professionnels du secteur.

Ce rapport est basé sur les résultats d'une enquête auprès de 300 cadres supérieurs d'entreprises de logiciels, et s'appuie sur des entretiens approfondis avec des leaders de l'IA dans le secteur, en identifiant cinq grandes perspectives clés, fournissant une feuille de route tactique pratique pour les entreprises souhaitant construire des applications d'IA.

1. La stratégie produit IA entre dans une nouvelle phase

Les recherches montrent que les entreprises centrées sur l'IA ont un net avantage en termes de vitesse de promotion des produits. Environ 47 % des entreprises natives de l'IA ont atteint une échelle critique et validé la demande du marché, tandis que parmi les entreprises intégrant des fonctionnalités d'IA dans leurs produits existants, seulement 13 % ont atteint ce niveau.

Tendances dominantes actuelles :

• Les flux de travail d'agents intelligents et les applications verticales deviennent le point focal, près de 80 % des développeurs natifs de l'IA se concentrent sur ce domaine.
• L'architecture multi-modèle devient de plus en plus courante, les entreprises utilisant en moyenne 2,8 modèles dans leurs produits destinés aux clients pour optimiser les performances, contrôler les coûts et s'adapter à différents scénarios d'application.

2. Innovation des modèles de tarification de l'IA

La technologie AI pousse les entreprises à repenser leurs stratégies de tarification pour les produits et services. Une enquête a révélé que les modèles de tarification hybride (frais d'abonnement de base plus facturation à l'utilisation) deviennent courants. Parallèlement, certaines entreprises essaient des modèles de tarification entièrement basés sur l'utilisation réelle ou les revenus des clients.

Il est à noter que 37 % des entreprises prévoient d'ajuster leur stratégie de tarification des fonctionnalités d'IA au cours de l'année à venir, afin de mieux refléter la valeur obtenue par les clients et l'utilisation réelle.

3. La stratégie des talents devient un atout concurrentiel clé

L'IA n'est pas seulement un défi technologique, mais aussi un défi de gestion organisationnelle. Les meilleures équipes sont en train de former des équipes AI interfonctionnelles, comprenant des ingénieurs en IA, des ingénieurs en apprentissage automatique, des scientifiques des données et des chefs de produits IA.

Perspectives d'avenir :

• La plupart des entreprises s'attendent à ce que 20 à 30 % des membres de l'équipe d'ingénierie se concentrent sur le domaine de l'IA.
• La proportion d'entreprises à forte croissance pourrait atteindre 37 %.
• Le recrutement de talents en IA fait encore face à des défis, le cycle moyen de recrutement pour les ingénieurs en IA et en apprentissage automatique dépasse 70 jours.

4. Le budget de l'IA augmente considérablement

Les entreprises augmentent considérablement leurs investissements dans l'IA, 10 % à 20 % de leur budget de R&D étant alloué au domaine de l'IA, et cette tendance continuera de croître d'ici 2025. Cela indique que l'IA est devenue le moteur central de la stratégie produit.

Avec l'expansion de l'échelle des produits d'IA, la structure des coûts est également en train de changer :

• Phase précoce : Le coût des ressources humaines est dominant.
• Phase de maturité : augmentation de la part des coûts des services cloud, de l'inférence des modèles et de la conformité.

5. L'application de l'IA au sein des entreprises présente un développement inégal.

Bien que près de 70 % des employés aient accès à des outils d'IA internes, seuls environ la moitié d'entre eux les utilisent régulièrement. Les grandes entreprises matures rencontrent des défis plus importants pour promouvoir l'utilisation des outils d'IA.

Les entreprises à forte adoption (plus de 50 % des employés utilisant des outils d'IA) déploient en moyenne plus de 7 applications d'IA dans des scénarios internes, principalement :

• Assistant de programmation (77% de taux d'utilisation)
• Génération de contenu (65% d'utilisation)
• Recherche de documents (57% de taux d'utilisation)

L'efficacité du travail dans ces domaines a augmenté de 15 % à 30 %.

Développement durable de l'écosystème des outils d'IA

Bien que l'écosystème des outils d'IA soit encore relativement dispersé, il évolue progressivement vers la maturité. Les enquêtes montrent que les cadres techniques, bibliothèques et plateformes largement utilisés dans les environnements de production comprennent principalement : Amazon SageMaker, Apache Spark MLlib, Docker, Hugging Face, Jupyter, Keras, Kubernetes, NumPy, PyTorch, scikit-learn, TensorFlow, etc.

Ce rapport non seulement présente l'état actuel de l'application des technologies AI dans les entreprises, mais offre également des références importantes pour l'élaboration de stratégies AI. Alors que les technologies AI continuent d'évoluer, la manière dont les entreprises utilisent efficacement ces insights influencera directement leur compétitivité sur le marché futur.