Le paysage de l’intelligence artificielle (IA) évolue à un rythme rapide. Selon GlobalData , une société leader dans le domaine des données et de l’analyse, les principaux enjeux auxquels les organisations seront confrontées en 2025 incluent une plus grande responsabilité financière, l’IA agentique, des modèles de langage spécifiques à un domaine et de petite taille, et les meilleures pratiques pour promouvoir l’évolutivité.
Le dernier rapport de GlobalData, « 2025 Enterprise Predictions: Artificial Intelligence », révèle qu’en 2025, les organisations adopteront une approche plus mature pour mettre en œuvre GenAI, en développant des feuilles de route à moyen et long terme plus réalistes et en identifiant des KPI pour mesurer l’impact des projets et effectuer une analyse du retour sur investissement pour évaluer le succès.
Rena Bhattacharyya, analyste en chef et responsable des pratiques en matière de technologies et de services d’entreprise chez GlobalData, commente : « De nombreuses entreprises ont expérimenté GenAI avec plus ou moins de succès. Ce qui était une attitude opportuniste envers GenAI dans le passé évoluera vers une approche plus structurée et stratégique qui intègre une analyse des domaines dans lesquels la technologie peut avoir le plus grand impact commercial. »
GlobalData prévoit qu’Agentic AI accélérera l’adoption de GenAI dans l’entreprise, grâce à sa capacité à accélérer la productivité sur toute une gamme de tâches. Des capacités de mémoire améliorées permettent aux systèmes de développer un meilleur sens du contexte, y compris la capacité de planification.
Beatriz Valle, analyste des technologies et services d’entreprise chez GlobalData, note : « Grâce à des capacités de raisonnement améliorées, tous ces agents GenAI peuvent mieux comprendre et anticiper l’intention des utilisateurs humains, en la traduisant en une série d’étapes, en prenant l’initiative et en agissant de manière indépendante. »
À l’avenir, les entreprises doivent s’attendre à ce que les développements technologiques fassent des déploiements d’IA sur site et en périphérie une alternative plus réaliste pour 2025. Par exemple, l’émergence de petits modèles de langage réduit non seulement le coût et la complexité du déploiement de GenAI, mais signifie également que davantage d’organisations peuvent envisager d’exécuter GenAI sur site ou en périphérie.
Bhattacharyya conclut : « La transition vers l’IA en périphérie a des implications importantes pour les applications en temps réel qui nécessitent une connectivité à faible latence, car elles fonctionnent mieux lorsque le traitement est effectué plus près du point de collecte des données. En outre, le traitement de l’IA en périphérie peut apaiser les préoccupations en matière de confidentialité des données et de réglementation, car les informations potentiellement sensibles n’ont pas besoin d’être transportées sur de grandes distances ou au-delà des frontières régionales. Cependant, le passage au traitement en périphérie a des implications en termes de connectivité qui obligeront les organisations à réévaluer leurs besoins en matière de réseau et leurs stratégies globales de cloud. »
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