Ce qui suit est un extrait de notre livre blanc intitulé « Guide exécutif des investissements dans l'IA en 2025 » :
L'évolution de l'IA donne naissance à de nouvelles technologies révolutionnaires et à des avancées dans les technologies existantes qui sont sur le point de transformer les industries et les opérations commerciales. À l'aube de 2025, plusieurs technologies d'IA de pointe gagnent en popularité et ouvrent de nouvelles possibilités.
Modèles d'IA générative spécifiques à un domaine
Si les modèles GenAI ont démontré une polyvalence remarquable, leur véritable potentiel réside dans la spécialisation. Au lieu de s'appuyer sur des modèles de base développés par les grands acteurs de l'IA, les entreprises envisagent de mettre en œuvre plusieurs modèles plus petits, qui peuvent être plus efficaces pour répondre à des besoins commerciaux spécifiques. D'ici 2027, plus de 50 % des modèles d'IA générative utilisés par les entreprises devraient être adaptés à des secteurs ou à des fonctions commerciales spécifiques, ce qui représente une forte augmentation par rapport à seulement 1 % aujourd'hui. Ces modèles spécifiques à un domaine seront entraînés à partir de vastes quantités de données propres à l'industrie, ce qui leur permettra de générer des résultats très pertinents et précis, adaptés aux défis et aux exigences uniques de chaque secteur.
Par exemple, dans le secteur de la santé, des modèles GenAI spécifiques à ce domaine pourraient être entraînés à partir de publications médicales, de données sur les patients et de notes cliniques afin de faciliter des tâches telles que la découverte de médicaments, la planification de traitements personnalisés et la génération de rapports médicaux. Dans le secteur financier, ces modèles pourraient être entraînés à partir de données financières, de tendances du marché et de cadres réglementaires afin de faciliter des tâches telles que l'analyse des risques, l'optimisation des portefeuilles d'investissement et la rédaction automatisée de rapports.
Modèles d'IA conversationnelle spécifiques à un domaine
L'importance des modèles spécifiques à un domaine dans l'IA conversationnelle devrait croître de manière significative, en particulier dans le développement et l'utilisation de lexiques avancés. Un lexique bien développé est essentiel pour que les systèmes d'IA puissent saisir les nuances du langage humain, interpréter avec précision l'intention de l'utilisateur et fournir des réponses personnalisées. Les entreprises leaders dans ce domaine développent des approches lexicales sophistiquées à plusieurs niveaux qui combinent des connaissances linguistiques universelles, une terminologie spécifique à l'industrie et des termes spécifiques au client.
À mesure que le marché de l'IA continue de se développer, nous pouvons nous attendre à voir davantage d'organisations investir dans des technologies lexicales avancées afin d'améliorer leurs modèles d'IA spécifiques à leur domaine. Ces investissements seront probablement axés sur la création d'expériences conversationnelles plus intuitives et plus sensibles au contexte, améliorant ainsi la capacité des systèmes d'IA à comprendre et à répondre au langage spécifique à l'industrie et aux intentions des utilisateurs. Cette tendance vers des lexiques hautement spécialisés sera un facteur clé dans le développement de la prochaine génération de solutions d'IA conversationnelle.
Plateformes de simulation IA
À mesure que les systèmes d'IA deviennent de plus en plus complexes, le risque de dette technique et de modèles défaillants augmente. Pour atténuer ces risques, les organisations spécialisées dans la science des données devraient tirer parti des plateformes de simulation IA, qui contribueront à réduire la dette technique IA de 70 % d'ici 2027. Ces plateformes offrent un environnement contrôlé pour tester et affiner les modèles IA avant leur déploiement en production. Elles permettent aux organisations de simuler divers scénarios réels, de tester les performances de leurs modèles IA dans différentes conditions et d'identifier les biais ou vulnérabilités potentiels.
En améliorant et en affinant leurs modèles de manière itérative dans un environnement simulé, les organisations peuvent s'assurer que leurs solutions d'IA sont robustes, fiables et prêtes à être déployées dans le monde réel.
L'IA au service du développement durable
Alors que le monde est confronté à des défis environnementaux, l'IA apparaît comme un outil puissant pour favoriser les pratiques commerciales durables. L'adoption de services d'IA spécialement conçus pour la durabilité devrait atteindre 20 % d'ici 2028, contre moins de 5 % aujourd'hui. Ces solutions d'IA peuvent aider les organisations à minimiser leur impact environnemental, à optimiser l'utilisation des ressources et à développer des produits et services durables.
Par exemple, l'IA peut être utilisée pour optimiser la consommation d'énergie dans les bâtiments et les installations de fabrication, réduisant ainsi les émissions de carbone et les coûts énergétiques. Dans le secteur agricole, l'IA peut contribuer à la mise en place de techniques agricoles de précision, minimisant l'utilisation d'eau et de pesticides tout en maximisant les rendements agricoles. De plus, l'IA peut aider à la conception et au développement de produits respectueux de l'environnement en simulant et en optimisant l'utilisation des matériaux, en réduisant les déchets et en identifiant des alternatives durables.
Prévisions basées sur l'IA
Des prévisions précises sont essentielles pour une planification et une prise de décision efficaces dans toute organisation. D'ici 2028, l'IA devrait remplacer les méthodes de prévision traditionnelles dans 50 % des organisations, ce qui permettra une planification autonome dans diverses opérations commerciales. La capacité de l'IA à analyser de grandes quantités de données, à identifier des modèles et à faire des prévisions précises va révolutionner les processus de prévision.
Les prévisions basées sur l'IA peuvent être appliquées à divers domaines, tels que les prévisions de ventes, la planification de la demande, la gestion des stocks et l'allocation des ressources. En exploitant des algorithmes d'apprentissage automatique et des analyses de données avancées, l'IA peut apprendre en continu à partir des données historiques, s'adapter aux conditions changeantes du marché et fournir des prévisions plus précises et plus opportunes que les méthodes traditionnelles.
Ces technologies émergentes d'IA ne sont que la partie émergée de l'iceberg, et leur impact sera considérable, permettant aux organisations d'atteindre de nouveaux niveaux d'efficacité, d'innovation et de durabilité dans leurs opérations.
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