Source : D’après l’étude de TechTarget, « The future of generative AI: 10 trends to follow in 2025 ».
Les tendances clés de l’IA générative en 2025 : ce que révèle l’étude “The future of generative AI: 10 trends to follow in 2025”
Dans un paysage technologique en constante évolution, l’intelligence artificielle générative (GenAI) poursuit sa transformation rapide.
Selon l’étude “The future of generative AI: 10 trends to follow in 2025”, l’IA générative s’impose désormais comme une priorité stratégique pour un grand nombre d’organisations, avec des budgets consacrés à la GenAI qui devraient augmenter de 60 % entre 2025 et 2027.
Voici les grandes lignes de cette étude et les tendances qui façonneront la prochaine étape de l’IA générative.
1. Vers un retour sur investissement plus concret
Si la curiosité et l’expérimentation ont marqué la première phase d’adoption de l’IA générative, les entreprises exigent désormais des résultats tangibles.
L’étude souligne que 75 % des dirigeants interrogés par BCG placent l’IA/GenAI parmi leurs trois priorités stratégiques, tandis que 68 % des répondants au sondage KPMG prévoient d’investir entre 50 et 250 millions de dollars dans l’IA générative.
Résultat : la question est moins de “faire de l’IA” que de démontrer l’impact réel sur la productivité et la valeur ajoutée.
« GenAI est de plus en plus considérée comme n’importe quelle autre technologie ou infrastructure qu’on achète et qui se doit de produire un rendement. » – Extrait de l’étude.
2. Des initiatives qui viennent aussi de la base
Si les décisions d’investissement et de pilotage viennent souvent du top management, l’adoption quotidienne sur le terrain est un puissant levier d’innovation. L’étude insiste sur l’importance d’offrir aux salariés la possibilité d’expérimenter avec l’IA générative.
Les collaborateurs, au plus près de leurs tâches, peuvent repérer plus aisément les processus à automatiser ou à améliorer. L’IA générative devient alors un outil d’intrapreneuriat qui peut révéler des gisements de valeur insoupçonnés.
3. L’IA générative “démocratise” la programmation
Un autre enseignement marquant est la capacité de l’IA générative à rendre la programmation plus accessible. Avec des outils capables de générer du code à partir du langage naturel, l’étude annonce que “l’IA générative transforme chacun en développeur potentiel”.
Cette évolution redéfinit les besoins en compétences et accélère l’automatisation de tâches répétitives, contribuant à l’innovation rapide dans l’ensemble de l’organisation.
4. Établir la confiance dans les systèmes GenAI
La confiance est un pilier essentiel pour l’acceptation à grande échelle de l’IA générative. L’étude suggère plusieurs pratiques à renforcer :
- Transparence sur les algorithmes utilisés et les données d’entraînement,
- Explicabilité des décisions prises par l’IA,
- Responsabilisation des acteurs qui conçoivent et utilisent ces outils.
Des mécanismes de contrôle continu (monitoring, audits, mesures de biais) sont de plus en plus intégrés, afin de maintenir des standards de fiabilité élevés et de réduire les risques.
5. Des applications personnalisées et verticales
Plutôt que de recourir à une solution unique “prête à l’emploi”, les entreprises tendent à personnaliser leurs modèles d’IA générative, en les entraînant sur leurs propres données ou sur celles d’un secteur d’activité.
Qu’il s’agisse de solutions spécifiquement conçues pour la finance, la logistique ou la santé, l’approche verticale permet d’obtenir une précision accrue et une meilleure pertinence dans les réponses.
6. L’essor de l’“agentic AI”
Le concept d’agentic AI désigne des systèmes capables d’agir de façon autonome, sans intervention humaine constante.
Selon l’étude, 67 % des répondants (enquêtés par BCG) envisagent de déployer de tels agents pour exécuter des tâches spécifiques ou automatiser des processus.
Si 51 % des entreprises seulement disent explorer ces agents, leur potentiel pour scaler l’IA et automatiser des tâches plus complexes est jugé majeur.
7. La montée en puissance des modèles multimodaux
L’IA générative ne se limite plus au texte. Les modèles multimodaux combinant texte, image, audio et vidéo gagnent en popularité.
L’étude prévoit une forte progression du multimodal, permettant par exemple de générer un contenu visuel à partir d’une simple instruction textuelle, ou d’analyser en même temps des documents, des images et des flux audio pour en faire émerger des insights inédits.
8. L’indispensable cadre de l’IA responsable
Sur fond de crainte quant aux biais ou à l’usage abusif de la technologie, les principes de l’IA responsable se généralisent :
- équité,
- transparence,
- respect de la vie privée,
- etc.
D’après l’étude, 87 % des décideurs reconnaissent l’importance de ces principes, même si la mise en œuvre pratique (manque de compétences, complexité réglementaire, allocation de ressources) reste un défi.
9. Un cadre réglementaire encore morcelé
Le texte souligne la fragmentation de la réglementation, notamment entre l’Europe, l’Amérique du Nord et l’Asie.
Cette disparité implique souvent de développer plusieurs approches pour rester en conformité sur différents marchés.
Les entreprises sont donc confrontées à des impératifs légaux complexes qui peuvent ralentir ou alourdir l’adoption de l’IA.
10. Les enjeux de cybersécurité à l’ère de l’IA générative
Si l’IA générative est un atout en matière de détection et de réponse aux attaques, elle peut aussi être utilisée de manière malveillante.
Les attaques par empoisonnement de modèles (poisoning attack) et le phishing “amplifié par IA” deviennent des menaces concrètes.
De nombreuses organisations cherchent à “blinder” leurs modèles avant que ne survienne l’attaque de grande envergure redoutée.
Conclusion
L’étude “The future of generative AI: 10 trends to follow in 2025” met en lumière la transition d’une période d’exploration enthousiaste à une phase de maturité stratégique, où la GenAI se doit de prouver son retour sur investissement et de respecter des principes de déploiement responsable.
Les organisations qui sauront exploiter la puissance de l’IA générative, tout en consolidant la confiance (transparence, gouvernance, cybersécurité), disposeront d’un avantage concurrentiel déterminant dans les années à venir.
Qu’il s’agisse de multiplier les cas d’usage, d’explorer la verticalisation des modèles ou de miser sur les agents autonomes, l’IA générative s’annonce comme le pivot technologique majeur de cette deuxième moitié de la décennie.
Pour les entreprises, le moment est venu d’investir, de fédérer les talents et de construire les fondations d’une stratégie IA solide et durable.
Source : D’après l’étude de TechTarget, « The future of generative AI: 10 trends to follow in 2025 ».