Nouveau rapport de recherche : Guide exécutif des investissements en IA en 2025.

5 technologies d'IA émergentes en 2025

28 janvier 2025

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Automatiser l'expérience client grâce à l'IA conversationnelle

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Ce qui suit est un extrait de notre livre blanc, "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 remodeler les industries et les opérations commerciales. À l'aube de l'année 2025, plusieurs technologies de pointe en matière d'IA gagnent en importance et ouvrent de nouvelles possibilités.

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Modèles d'IA générative spécifiques à un domaine  

Si les modèles GenAI ont fait preuve d'une polyvalence remarquable, leur véritable potentiel réside dans la spécialisation. Au lieu de s'appuyer sur des modèles de base construits par de grands acteurs de l'IA, les entreprises envisagent de mettre en œuvre de multiples modèles plus petits qui peuvent être plus efficaces pour répondre à des exigences commerciales spécifiques. D'ici 2027, plus de 50 % des modèles d'IA générative employés par les entreprises devraient être adaptés à des industries ou des fonctions commerciales spécifiques, ce qui représente une forte augmentation par rapport à un petit 1 % aujourd'hui. Ces modèles spécifiques à un domaine seront formés sur de vastes quantités de données spécifiques à l'industrie, ce qui leur permettra de générer des résultats très pertinents et précis, adaptés aux défis et exigences uniques de chaque secteur.

Par exemple, dans le secteur de la santé, des modèles GenAI spécifiques à un domaine pourraient être formés sur la littérature médicale, les données des patients et les notes cliniques afin de contribuer à 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 sur des données financières, des tendances de marché et des cadres réglementaires pour soutenir 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 les intentions de l'utilisateur et fournir des réponses personnalisées. Les entreprises leaders dans ce domaine développent des approches sophistiquées de lexiques multicouches qui combinent la connaissance du langage universel, la terminologie propre à l'industrie et les termes spécifiques aux clients.

À mesure que le marché de l'IA continue de se développer, on peut s'attendre à ce que de plus en plus d'organisations investissent dans des technologies de lexique avancées afin d'améliorer leurs modèles d'IA spécifiques à un domaine. Ces investissements se concentreront probablement sur la création d'expériences conversationnelles plus intuitives et contextuelles, en améliorant la capacité des systèmes d'IA à comprendre et à répondre au langage spécifique à l'industrie et aux intentions de l'utilisateur. Cette tendance vers des lexiques hautement spécialisés sera un facteur clé de la prochaine génération de solutions d'IA conversationnelle.

 

Plateformes de simulation d'IA  

À mesure que les systèmes d'IA deviennent de plus en plus complexes, le risque de dette technique et de modèles défectueux augmente. Pour atténuer ces risques, les organisations de science des données devraient s'appuyer sur des plateformes de simulation de l'IA, qui contribueront à réduire la dette technique de l'IA de 70 % d'ici 2027. Ces plateformes fournissent un environnement contrôlé pour tester et affiner les modèles d'IA avant de les déployer en production.Elles permettent aux organisations de simuler divers scénarios du monde réel, de tester les performances de leurs modèles d'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 promouvoir des pratiques commerciales durables. L'adoption de services d'IA spécifiquement conçus pour le développement durable devrait atteindre 20 % d'ici 2028, contre moins de 5 % aujourd'hui. Ces solutions d'IA peuvent aider les organisations à minimiser leur impact sur l'environnement, 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 production, réduisant ainsi les émissions de carbone et les coûts énergétiques. Dans le secteur de l'agriculture, l'IA peut contribuer aux techniques d'agriculture de précision, en minimisant l'utilisation de l'eau et des pesticides tout en maximisant le rendement des cultures. En outre, l'IA peut contribuer 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 solutions de remplacement 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, conduisant à 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 prédictions précises va révolutionner les processus de prévision.

Les prévisions basées sur l'IA peuvent être appliquées à différents domaines, tels que les prévisions de ventes, la planification de la demande, la gestion des stocks et l'allocation des ressources. En s'appuyant sur des algorithmes d'apprentissage automatique et des analyses de données avancées, l'IA peut apprendre en continu à partir de données historiques, s'adapter à l'évolution des conditions du marché et fournir des prévisions plus précises et plus opportunes que les méthodes traditionnelles.

Ces technologies d'IA émergentes 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.

Lire l'intégralité du livre blanc, "Guide exécutif des investissements dans l'IA en 2025".

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