Cinq tendances incontournables en IA et science des données pour 2025

En cette période de l’année dédiée aux prévisions et aux analyses des tendances, il est crucial pour les dirigeants de prêter attention aux évolutions de l’intelligence artificielle (IA). À l’heure où la science des données et l’IA prennent une place grandissante dans l’économie mondiale, il est essentiel de suivre les tendances émergentes.

Bien qu’aucune des prévisions ne soit faite à l’aide de l’IA, nous vous partageons notre liste des tendances en IA à surveiller en 2025. Elle s’appuie sur les résultats de l’enquête annuelle de Randy concernant les dirigeants en données, analyses et IA, ainsi que sur des recherches sur l’IA générative et la structure des leaderships technologiques.

Voici les principales tendances en IA pour 2025 que les dirigeants se doivent de comprendre et de suivre :

1. Les dirigeants lutteront avec la promesse et le battage médiatique autour de l’IA agentique.

L’IA agentique, celle qui accomplit des tâches de manière autonome, est sans conteste la principale tendance à prévoir pour 2025. Cette technologie attire l’attention dans le milieu technologique. Si 37% des dirigeants informatiques pensent en disposer déjà, 68% s’apprêtent à investir dans ces évolutions dans les six mois à venir. Toutefois, tous ne sont pas convaincus, certains le qualifiant de simple battage médiatique.

La majorité des dirigeants technologiques s’accordent sur le fait que ces outils d’IA autonome devront s’appuyer sur des bots d’IA générative spécialisés. Souvent, la collaboration des agents sera la clé pour effectuer des tâches complexes, bien que l’implication humaine reste nécessaire pour éviter les erreurs.

Actuellement, les applications pratiques se concentrent sur des tâches de base, comme le changement de mots de passe en informatique. Nous ne prévoyons pas une utilisation massive de ces agents auprès des clients dans un avenir proche.

2. Il est temps d’évaluer les résultats des expériences avec l’IA générative.

Alors que l’excitation autour des agents augmente, peu d’entreprises ont su démontrer l’impact économique de l’IA générative. Bien que 58% des répondants à l’enquête affirment avoir obtenu des gains de productivité, il reste essentiel d’établir des expériences contrôlées pour comprendre exactement les bénéfices de ces technologies.

Le constat est que peu d’études académiques explorent la productivité des outils d’IA générative, mais les entreprises devront impérativement commencer à mesurer ces résultats pour optimiser leurs processus.

3. La réalité d’une culture axée sur les données s’impose.

Alors que l’IA générative fait l’actualité, il apparaît que les changements culturels durables sont plus complexes. Bien que plus de la moitié des répondants à une enquête estiment que leur organisation s’oriente vers une culture pilotée par les données, il est évident que cette transformation ne peut se faire uniquement par la technologie.

4. Les données non structurées de nouveau au premier plan.

Suite à l’engouement pour l’IA générative, un regain d’intérêt pour les données non structurées se fait sentir dans les organisations. Une majorité de responsables en données affirment que l’IA suscite une focalisation accrue sur la gestion des données, notamment les données textuelles, visuelles, etc.

Les entreprises doivent impérativement se préparer à exploiter aléatoirement ces données non structurées afin d’en tirer le meilleur parti.

5. Qui doit piloter les données et l’IA ? La lutte continue.

Malgré les investissements croissants dans le domaine des données, le rôle de leader en données reste en phase d’évolution. Alors que la nomination de responsables en données s’accélère, de nombreuses organisations peinent encore à structurer efficacement ces postes.

Il est clair que la demande pour ces rôles ne fait que croître, exigeant ainsi des organisations d’analyser leurs priorités en matière de leadership.

Points à retenir

• Les dirigeants doivent naviguer entre les promesses et les attentes de l’IA agentique.
• Les résultats sur l’impact économique de l’IA générative doivent être mesurés pour en valider l’efficacité.
• Une culture réellement axée sur les données nécessite plus qu’une simple adoption technologique ; elle impose un changement profond au sein des organisations.
• Le traitement des données non structurées devient une priorité à mesure que les entreprises cherchent à tirer parti de l’IA.
• La recherche de structures de leadership efficaces pour la gestion des données et de l’IA est toujours en cours.

En rétrospective, ces tendances font naître des questions cruciales sur l’avenir de l’IA et son intégration en entreprise. Comment les organisations peuvent-elles adapter leurs pratiques pour naviguer dans cette évolution constante des technologies et en tirer un réel bénéfice ?