Des enjeux plus élevés : les prévisions 2025 pour l’IA en entreprise

Alors que l’IA passe du statut de buzzword à celui de pilier dans tous les secteurs, l’année 2024 a été marquée par des expérimentations et des projets pilotes.

En 2025, ces premiers essais devraient se transformer en applications à grande échelle, redéfinissant la façon dont les entreprises fonctionnent, interagissent avec leurs clients et exploitent l’information à une échelle inédite.

Une analyse des tendances réalisée avec des experts du secteur met en lumière les évolutions majeures à attendre alors que l’IA devient un élément central du paysage professionnel.

Une expérience sur mesure, à l’échelle industrielle

Qaiser Mazhar, Chief Technical Officer chez LS Eleven, compare l’avenir de l’IA dans le retail à un retour aux expériences ultra-personnalisées. "L’avenir de l’IA dans le retail, c’est ce que nous avons connu autrefois : une relation avec un commerçant de quartier qui vous connaît – mais cette fois-ci, à l’échelle numérique et industrielle."

Historiquement, les commerçants locaux connaissaient leurs clients par leur prénom, retenaient leurs préférences et recommandaient des produits adaptés. Cette relation de proximité renforçait la fidélité et la confiance des clients. Ce n’était pas seulement une question de transactions, mais une compréhension fine des attentes des consommateurs.

Aujourd’hui, les systèmes d’IA permettent de reproduire cette expérience à grande échelle en exploitant les données clients. Les algorithmes de machine learning analysent les historiques d’achats et les comportements pour formuler des recommandations adaptées. Grâce au traitement du langage naturel (NLP), les chatbots peuvent interagir avec les clients de façon plus fluide.

De l’expérimentation au déploiement stratégique

L’un des grands enjeux de 2025 sera le passage de projets expérimentaux à des déploiements stratégiques. "Dans les secteurs où un cas d’usage clair a été identifié et validé, 2025 sera l’année de l’expansion", affirme Morgan Kainth, VP Strategy chez Valtech.

Les entreprises vont généraliser les usages de l’IA qui ont démontré leur efficacité, passant d’une approche prudente à des initiatives à fort impact.

Dans l’assurance, l’IA est désormais utilisée pour personnaliser les contrats et accélérer le traitement des sinistres, dépassant les critères traditionnels comme l’âge ou la localisation. Metromile utilise l’IA et les données de télémétrie pour proposer des assurances auto ajustées en fonction de l’usage réel du véhicule, tandis que Lemonade gère certaines demandes d’indemnisation en quelques secondes.

Dans la finance, les systèmes de détection des fraudes par IA sont passés de tests limités à des déploiements à l’échelle de groupes entiers, garantissant une protection en temps réel.

L’essor de l'IA agentique

Kathleen Perley, conseillère en initiatives IA à Rice University, imagine un avenir où les agents IA spécialisés deviendront omniprésents dans différents secteurs. "Un large éventail d’agents IA adaptés à des domaines spécifiques – santé, droit, éducation, création – émergera pour offrir des solutions spécialisées et performantes."

Ces agents IA seront conçus pour répondre aux exigences propres à chaque industrie.

En santé, l’IA pourra assister les diagnostics en analysant les imageries médicales et les dossiers patients.

Dans le droit, elle pourra analyser les contrats et détecter les clauses critiques avec une rapidité inégalée.

L’évolution des applications mobiles

Les applications mobiles doivent évoluer : l’avenir appartient aux expériences aussi intelligentes et intuitives que nos meilleurs assistants IA,

- affirme Lindsay Ratcliffe,  MD UK and SVP Product, Innovation and Data Services Europe chez Valtech

Elle prévoit que l’IA va transformer les applications mobiles en expériences interactives et intelligentes, capables d’anticiper les besoins des utilisateurs et de s’intégrer naturellement à leur quotidien.

Aujourd’hui, les applications mobiles restent souvent rigides et peu contextuelles, nécessitant de nombreuses étapes manuelles. Elles offrent une personnalisation limitée, reposant sur des actions prédéfinies.

Les expériences pilotées par l’IA corrigent ces limites en rendant les applications plus dynamiques et adaptatives. Imaginez une application qui comprend vos habitudes et vous propose spontanément une playlist pour votre course matinale ou ajuste ses paramètres en fonction de votre emplacement.

Un assistant de voyage basé sur l’IA pourrait adapter ses recommandations en temps réel, prenant en compte les changements météorologiques ou les retards. De même, une application bancaire pourrait analyser les habitudes de dépenses et proposer des conseils financiers personnalisés avant même que l’utilisateur ne s’en rende compte.

L’IA ne se contente plus d’optimiser l’existant, elle redéfinit notre façon d’interagir avec la technologie.

Conçu pour gagner du temps

Les avancées en matériel IA sont sur le point de redéfinir la rapidité et l’efficacité énergétique. Richard Bownes, Lead Data Architect chez Valtech, s’enthousiasme pour le potentiel des circuits intégrés spécifiques aux applications (ASICs) : "Plutôt que de coder des transformations complexes, ces capacités pourraient être directement intégrées au silicium, ce qui accélérerait considérablement le traitement tout en réduisant les coûts énergétiques."

Les ASICs sont particulièrement utiles pour l’IA, car ils permettent d’exécuter des algorithmes de machine learning directement au niveau matériel, sans passer par des couches logicielles complexes. Cela signifie que des tâches comme les calculs de réseaux neuronaux peuvent être réalisées plus rapidement et avec une consommation d’énergie réduite par rapport aux processeurs traditionnels. Un exemple notable est le Tensor Processing Unit (TPU) de Google, conçu pour accélérer les charges de travail liées au deep learning.

L’impact des ASICs se fera sentir dans divers secteurs. En santé, ils pourront alimenter des outils de diagnostic basés sur l’IA, permettant un traitement plus rapide des images médicales et des analyses en temps réel. En finance, ils amélioreront le trading algorithmique, en traitant des volumes massifs de données à une vitesse inégalée.

L’industrie manufacturière bénéficiera également de cette technologie, avec des ASICs intégrés aux systèmes robotiques et d’automatisation, optimisant les lignes de production et réduisant les coûts. Ce progrès ouvrira de nouvelles perspectives, permettant aux entreprises d’exploiter pleinement l’IA à une échelle plus large et avec une efficacité accrue.

Des expériences adaptées à chaque individu

"L’IA change notre approche de l’intention utilisateur", explique Katerina Nishan, Associate Creative Director chez Valtech. "Plutôt que de se baser sur des actions prédéfinies, nous allons concevoir des expériences qui s’adaptent à chaque personne en temps réel."

Cette évolution promet des interactions plus fluides et personnalisées, où la technologie anticipe les besoins de l’utilisateur.

L’IA peut analyser le comportement des utilisateurs à travers leurs historiques de navigation, habitudes d’achat et données issues de capteurs en temps réel. Cette approche permet de créer des profils détaillés et d’adapter les expériences en continu.

Par exemple, les plateformes de e-commerce utilisent l’IA pour recommander des produits, tandis que les outils d’apprentissage adaptatif ajustent les contenus éducatifs en fonction des performances des élèves. Ces technologies rendent les interactions plus pertinentes et efficaces, améliorant ainsi la satisfaction des utilisateurs.

De la création de contenu à l’identification des audiences

’IA joue un rôle de plus en plus stratégique en marketing. "Gagner du temps grâce à l’IA générative ne suffit plus", affirme Kate Bradley Chernis, Co-fondatrice et CEO de Lately. "Les entreprises l’utiliseront non seulement pour produire du contenu, mais aussi pour identifier de nouvelles audiences et comprendre quels messages leur parleront le plus."

Les outils d’IA exploitent d’importants volumes de données comportementales pour identifier des segments de marché, en analysant les habitudes d’achat et les interactions en ligne. Ils peuvent aussi déterminer quels formats de contenu fonctionnent le mieux pour chaque cible et quel est le moment idéal pour capter leur attention.

Un exemple marquant est le système de recommandations musicales de Spotify. En analysant les habitudes d’écoute, il ne se contente pas de proposer des titres susceptibles de plaire à un utilisateur, mais il crée aussi des playlists adaptées à des groupes d’auditeurs partageant des préférences similaires, renforçant ainsi leur engagement sur la plateforme.

Une année de transformation à venir

L’évolution de l’IA, passant d’une technologie expérimentale à un outil central pour les entreprises, s’accélère. En 2025, les entreprises exploiteront l’IA pour personnaliser à grande échelle, optimiser leur fonctionnement et renforcer leur relation avec leurs clients.

Alors que l’IA continue de progresser, les possibilités d’innovation semblent infinies. Elle impactera non seulement l’expérience client, mais aussi les dynamiques internes des organisations, en facilitant la prise de décision et en favorisant une collaboration plus efficace. Les entreprises qui sauront exploiter tout son potentiel prendront une avance décisive sur leurs concurrents.

Mais cette transformation s’accompagne de défis. Les organisations devront gérer des enjeux liés à l’éthique, à la confidentialité des données et à la montée en compétence des équipes. Celles qui sauront relever ces défis façonneront l’avenir de leurs secteurs.

En fin de compte, 2025 sera une année marquée par la transformation, la résilience et les opportunités. Les entreprises capables d’embrasser ces changements et de s’adapter seront celles qui prospéreront dans un monde piloté par l’IA, ouvrant la voie à un avenir plus connecté et intelligent.