Tendances de l'IA 2025
La technologie fait bouger le monde. Elle améliore nos vies, crée de nouveaux métiers et de nouvelles industries et ouvre de nouvelles opportunités d'investissement. L'intelligence artificielle est le leader incontesté des pensées, des espoirs et des craintes humaines. L'innovation se développe à un rythme rapide et beaucoup de gens en sont à la fois effrayés et ravis. Les analyses et les prévisions sur les tendances de l'IA occupent la première place dans les classements de presque toutes les sociétés de recherche.
Selon Precedence Statistics, l'IA générative représentera un marché de 1,3 billion de dollars d'ici 2032 et le secteur connaîtra une croissance annuelle moyenne de 42% sur 10 ans.
Cette tendance a été rapidement reprise par les grandes entreprises technologiques - Alphabet, Amazon, Apple, Meta et Microsoft - qui ont investi des sommes colossales dans le développement de l'IA. En 2024, elles ont alloué environ 400 milliards de dollars de leurs budgets aux dépenses liées à l'intelligence artificielle. Et les startups et développeurs talentueux lèvent des millions de dollars en proposant de nouvelles utilisations des réseaux neuronaux. Quelles nouvelles tendances de l'IA 2025 nous attendent très bientôt? Nous avons sélectionné 5 technologies prometteuses.
L'introduction de l'intelligence artificielle dans les processus commerciaux est encore une activité de niche. Les entreprises les utilisent principalement de manière instrumentale, pour résoudre des tâches de routine ponctuelles: travailler avec des documents, des bases de données, etc.
Mais progressivement, la technologie deviendra un véritable carburant pour la croissance. Les experts prédisent que les grands modèles de langage continueront de se développer. Mais en même temps, des plateformes émergeront avec une spécialisation étroite. Elles donneront aux entreprises les outils pour utiliser l'intelligence artificielle générative sans avoir besoin d'une expertise technique interne approfondie, de restructuration des services techniques et de recherche de nouveaux spécialistes.
Il y aura alors des réseaux entiers de plateformes génératives personnalisées pour des tâches commerciales spécifiques, capables de former de nouveaux écosystèmes dans les industries.
Les outils basés sur les réseaux neuronaux améliorent le marché financier pour les gens ordinaires. Alors, que pouvons-nous attendre de l'introduction de l'IA?
La première chose est la personnalisation détaillée. De nombreuses banques ont un service tel qu'un banquier personnel - un spécialiste qui est affecté à des clients spécifiques et que ceux-ci peuvent contacter pour toute question. Avec l'expansion de la banque en ligne et des néobanques, les banquiers personnels sont de plus en plus remplacés par des interfaces logicielles.
L'utilisation d'outils d'IA (y compris l'IA générative) permettra de créer des assistants personnels virtuels. Un tel assistant rappellera toujours le paiement d'un paiement obligatoire, avertira d'une transaction risquée ou conseillera sur les services disponibles à la banque. Il peut s'agir soit d'un chatbot «sans visage», d'un robot de trading ou d'un consultant vidéo généré, mais dans tous les cas, il connaîtra toutes les informations nécessaires sur le client, sera en mesure de l'aider rapidement et même de prendre en charge certaines fonctions de routine telles que le paiement des factures régulières.
Un autre domaine important de la fintech est la gestion des risques. Pour les institutions financières, de nombreuses décisions comportent certains risques. Faut-il accorder un prêt à un nouveau client d'entreprise? Faut-il ouvrir une nouvelle succursale? Comment allouer le capital? L'intelligence artificielle aidera à trouver des solutions optimales à ces questions et à des dizaines d'autres. Bien sûr, personne ne garantit que ces conseils seront corrects à 100%. Cependant, la capacité de l'IA à analyser d'énormes quantités d'informations réduira considérablement les risques lors de la prise de certaines décisions financières.
L'IA analyse également rapidement d'énormes quantités de données. Cela aidera à lutter contre les fraudeurs et les criminels. Grâce à elle, il sera très facile d'identifier les transactions de transfert de fonds et de paiement électronique suspectes et atypiques. De plus, l'analyse de nombreux paramètres nous permettra d'identifier les transactions criminelles, plutôt que d'essayer de mettre tous les paiements atypiques sous le même pinceau (par exemple, lorsqu'une personne effectue simplement un achat important en une seule fois).
L'automatisation des paiements est une autre tendance importante de l'IA en 2025. C'est pourquoi les développeurs créent activement des applications d'IA. Une autre technologie populaire, la blockchain, est souvent utilisée à cette fin.
De nombreuses transactions, notamment dans le secteur des entreprises, sont encore effectuées manuellement. Par exemple, pour émettre un prêt important pour le développement commercial, les employés de banque effectuent de nombreuses opérations de routine et analysent de nombreuses informations, étudiant la solvabilité du client. L'introduction d'outils d'IA permettra d'accélérer considérablement ces processus et d'accélérer le service client.
Le big data est l'outil d'influence le plus précieux pour le détaillant moderne. Le gagnant est celui qui parvient à collecter, analyser et prendre des décisions sur la base des informations reçues rapidement. Et ici, les capacités de l'intelligence artificielle séduisent déjà considérablement les humains. Les experts s'attendent donc à un développement ultérieur de cette tendance de l'IA en 2025.
Les programmes qui aident les employés des chaînes de vente au détail seront particulièrement pertinents. En réalité, ces employés ne transmettent généralement pas beaucoup de données à l'entreprise. Les chatbots pour le commerce de détail aideront à automatiser la collecte de données. Le bot fait partie du système informatique plus large de l'entreprise, de sorte que les détails de chaque interaction avec le client peuvent être directement introduits dans la base de données. La collecte de données peut inclure un «rapport» complet soumis pour chaque client: salutation initiale, ton, rythme, réponses aux questions du client et bien sûr, résultats en dollars.
En fonction de la position éthique de l'entreprise, un bot IA peut également être conçu pour collecter non seulement les mots du client, mais aussi diverses «métadonnées». Par exemple, pour analyser et créer un profil client: homme ou femme, jeune ou vieux, mince ou gros, etc.
Pour le commerce, les «points de contact» - moments de contact avec le client où ils peuvent influencer la perception et la décision du client - sont essentiels. Des professionnels ont été spécialement sélectionnés ou formés pour fournir des points de contact efficaces à cette fin dans le passé. Mais les humains ne sont pas vraiment capables de modéliser des millions d'interactions client précédentes ou de les comparer au client qui se trouve devant eux. En revanche, les bots IA le peuvent.
Qu'est-ce que cela signifie? En utilisant des gigaoctets de données antérieures, les robots de vente au détail peuvent profiler le client actuel et ajuster son comportement en conséquence, interagir avec le client, puis renvoyer les données créées pour réaliser une meilleure vente la prochaine fois. Et cette prochaine fois, ce pourrait être deux secondes plus tard dans un point de vente identique à l'autre bout du pays avec un client similaire.
Voici quelques-uns des principaux domaines et éléments avec lesquels les développeurs peuvent travailler. La première tâche consiste à optimiser le temps. En une semaine, les professionnels de santé consacrent en moyenne 14 heures à la documentation. C'est 25% de plus qu'il y a 7 ans. L'IA générative permet d'automatiser ces tâches, accélérant considérablement la rédaction des rapports et la tenue des dossiers.
Les chatbots basés sur de grands modèles de langage gèrent également environ 80% des requêtes simples, collectant des données pour un examen préliminaire, analysant les antécédents médicaux et mettant en évidence les données critiques pour le médecin. Cela permet aux médecins de se concentrer sur des cas plus complexes, laissant les tâches de routine à l'IA.
Le deuxième domaine est celui du diagnostic et de l'imagerie médicale. Le diagnostic représente plus de 10% des dépenses de santé. Le réseau neuronal optimise le temps et les ressources au stade initial du traitement, améliorant la précision et l'efficacité de l'imagerie médicale (IRM, CT, échographie). L'IA permet également de détecter précocement les maladies, en fournissant des informations détaillées pour des plans de traitement individualisés.
La médecine personnalisée est un autre défi. Selon les statistiques, 734 millions de personnes dans le monde n'ont pas accès aux services médicaux de base, et dans la moitié des pays, il y a moins d'un médecin pour 1 000 personnes. L’IA générative rend les services médicaux plus accessibles et plus faciles à obtenir. Les systèmes basés sur l’IA générative conservent des dossiers et des documents individuels pour chaque patient, génèrent un calendrier de médicaments et de procédures et contrôlent entièrement le processus de traitement.
Cependant, les technologies les plus attendues par l’humanité concernent toutes la prolongation de la vie et la détection précoce des maladies.
C'est pourquoi les meilleurs cerveaux développent des programmes permettant d'identifier les cellules cancéreuses à un stade précoce. Par exemple, des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology ont formé un modèle d'IA sur des scanners pulmonaires de six ans de patients des États-Unis et de Taiwan. L'outil prédit le cancer du poumon qui surviendra dans un délai d'un an, mais est également capable de prédire la maladie jusqu'à six ans à l'avance.
Les entreprises développent également activement des programmes personnalisés qui contribuent à améliorer la qualité de vie. Les réseaux neuronaux établissent un programme d'entraînement, de sommeil et de repos pour une personne, rappellent les diagnostics importants ou les visites chez le médecin et avertissent des changements de temps. Ces technologies seront très populaires.
Une autre partie du flux de travail que vous pouvez attribuer à l'IA consiste à tester l'évolutivité du système. Une entreprise peut créer des scénarios qui simulent différentes charges sur le système, de petites à grandes quantités de données et de transactions. L'IA peut exécuter ces scénarios et analyser la réponse du système, ce qui peut identifier les problèmes potentiels de performances et d'évolutivité. L'intelligence artificielle peut également créer ses propres scénarios et tests pour évaluer les performances du système. Chat GPT peut être utilisé pour cela, mais il existe désormais des cas plus intéressants.
Il est également approprié d'utiliser l'IA pour générer des scripts malveillants à utiliser pendant les tests. Les algorithmes analysent de grandes quantités de données sur les attaques connues, notamment les types de vulnérabilité, la méthode d'exploitation et les scripts malveillants utilisés pendant l'attaque. De nouveaux scripts sont générés sur cette base pour simuler une attaque potentielle, ce qui rend les tests d'attaques plus efficaces.
La liste des startups d'IA à succès aux États-Unis comprenait les entreprises suivantes :
- Hebbia - 130 millions de dollars.
- Skild AI - 300 millions de dollars.
- Bright Machines - 106 millions de dollars.
- Etched.ai - 120 millions de dollars.
En général, les entreprises d'IA lèvent plus d'argent lors des cycles de financement que les startups d'autres domaines. Les experts prédisent que cette tendance se poursuivra l'année prochaine.
Le premier aspect est la grande concurrence. La technologie se développe activement aujourd'hui et des milliers de startups apparaissent. Il est difficile de dire laquelle de ces entreprises deviendra le nouveau Google ou Apple. Le deuxième aspect est le temps. Il faut du temps pour que la plupart des nouvelles technologies trouvent leur place dans l'économie.
En supposant que les revenus de l'IA des grandes technologies augmentent en moyenne de 20% par an, comme le prévoient les experts, les investisseurs recevront la quasi-totalité de leurs bénéfices de l'IA après 2032. Mais il existe un autre scénario dans lequel la croissance sera très rapide et brutale. Nous devons alors nous attendre à une forte hausse des cours des actions des développeurs, des fournisseurs et des principaux utilisateurs de technologies d'IA.
Seul le temps nous dira lequel de ces scénarios se réalisera à l'avenir. Quoi qu’il en soit, 2025 sera une année intéressante, avec de nouvelles tendances en matière d’IA, des avancées technologiques et des développements révolutionnaires à venir.
