De l'observabilité à l'IA agentique : les tendances en intelligence artificielle qui façonneront 2025
2025 marque un tournant pour l'IA, entre essor des systèmes agentiques, observabilité accrue et adoption éthique. Les entreprises devront allier innovation et responsabilité pour rester compétitives.
Ces douze derniers mois, les avancées en matière de puissance de calcul, de gestion des données et d’apprentissage automatique ont créé un écosystème technologique où l’IA n’est plus une option, mais une nécessité. Alors que l’intelligence artificielle continue de transformer les entreprises et les industries, l’année 2025 devrait se situer à un tournant stratégique. Les entreprises devront repenser leurs stratégies pour rester compétitives, en intégrant des technologies d’optimisation et d’automatisation à grande échelle. Cette nouvelle ère sera marquée par l’essor des systèmes agentiques autonomes, l'adoption massive de l’observabilité de l’IA, et la mise à jour des infrastructures pour répondre aux demandes accrues de puissance de calcul.
Cette évolution rapide s’accompagne d’enjeux cruciaux. La montée en puissance de l’IA soulève des questions fondamentales autour de la transparence, de l’éthique et de la gouvernance. Les entreprises devront naviguer dans un paysage technologique complexe tout en respectant des normes de conformité toujours plus strictes. Intégrer des garde-fous pour garantir la fiabilité des systèmes et éviter les biais deviendra incontournable. 2025 marquera ainsi un point de bascule, où la capacité à allier innovation technologique et responsabilité sociétale définira les leaders du marché.
Thomas Gourand, directeur général France de Snowflake met en lumière cinq tendances clés de l’intelligence artificielle en 2025, allant de l’optimisation des outils et infrastructures à l’intégration de garde-fous pour améliorer la fiabilité des résultats, en passant par l’évolution des technologies à forte valeur ajoutée.
2025, l’année où l’observabilité accélèrera l’IA au cœur des entreprises
Dans les systèmes d’entreprise, l’observabilité désigne la capacité à analyser et comprendre l’état d’un système. Appliquée à l’IA, elle va au-delà des performances pour évaluer la qualité des résultats, incluant exactitude, biais, enjeux éthiques et sécurité, comme les risques de fuite de données. En ce sens, l’observabilité de l’IA représente l’élément clé manquant pour intégrer pleinement l’applicabilité au sein des processus de développement. Elle donne aux entreprises la confiance nécessaire pour déployer leurs solutions.
Encore émergente, l’observabilité de l’IA devrait connaître une adoption généralisée en 2025, avec l’arrivée de nouvelles fonctionnalités proposées par les fournisseurs afin de répondre à une demande de marché en pleine expansion. Bien que de nombreuses startups investissent ce secteur, les grandes plateformes de données et fournisseurs de cloud domineront le marché. La tendance des solutions intégrées, incitera les grands fournisseurs de plateforme data cloud à déployer cette capacité directement dans leurs offres.
L’intelligence artificielle gagne en crédibilité grâce à des cas d’utilisation réussis
Les hallucinations générées par l’intelligence artificielle constituent le principal obstacle à l’adoption d’outils d’IA générative par les utilisateurs finaux. Aujourd’hui, de nombreuses solutions d’IA générative sont utilisées en interne, car il reste complexe pour les organisations de garantir un contrôle précis sur les productions du modèle et d’assurer des résultats fiables. Des progrès permettent désormais d’intégrer des garde-fous pour limiter les productions et conformer les contenus aux exigences. Ces garde-fous sont de mieux en mieux intégrés par les modèles, qui peuvent également être ajustés pour atténuer les biais éventuels. En complément, un accès élargi à des données pertinentes et diversifiées contribuera à accroître la précision des résultats générés par l’IA.
Vers une auto-régulation du marché du GPU pour des coûts maîtrisés et des objectifs atteints
La répartition inégale des "super-puces" pose un problème majeur dans l'utilisation des GPU pour l’IA, plus marquée en Europe qu’aux États-Unis, où la capacité disponible est plus conséquente. Bien que des solutions comme le redéploiement du trafic des données aient été envisagées, leur mise en œuvre reste complexe en raison des réglementations locales et des préoccupations en matière de sécurité. Car même lorsque les données sont transférées via des connexions sécurisées et au sein d’une même plateforme, une validation stricte est requise. Pour y remédier, les fournisseurs cloud et de nouveaux acteurs proposeront des puces alternatives et des modèles offrant des performances élevées à moindre coût.
Les leaders en IA devront hiérarchiser les priorités pour préserver leurs équipes de l’épuisement et fidéliser leurs talents
Dans l’industrie, les équipes d’IA subissent une pression intense pour suivre le rythme des avancées, avec des itérations constantes pour répondre aux besoins changeants. Les leaders doivent se focaliser sur les initiatives qui apportent une véritable valeur et de rester concentré sur les priorités qui comptent réellement pour l’entreprise et ses clients. Une vision claire et des priorités bien établies doivent guider les équipes d’IA dans leurs efforts.
Les systèmes agentiques deviendront un levier essentiel pour des applications à forte valeur ajoutée
En 2025, l’essor des systèmes agentiques se concrétisera avec des cas d’utilisation à forte valeur ajoutée, pour répondre à des problématiques comme le service client, la détection de cybermenaces ou la gestion de projets. Grâce à l’IA agentique, les applications d’intelligence artificielle pourront aller au-delà de leurs fonctions actuelles parfois en autonomie ou en collaboration avec un humain, en introduisant des automatisations avancées. Ils offriront un réel retour sur investissement en exécutant des tâches de manière autonome, là où l’IA générative atteint ses limites.
L’année 2025 marque un tournant décisif où l’intelligence artificielle redéfinira les équilibres économiques et sociétaux. Elle ne sera plus une simple opportunité technologique. Au-delà des gains d’efficacité et d’autonomie, l’IA imposera de nouvelles responsabilités : repenser les usages, anticiper les risques et placer l’éthique au cœur des stratégies. Face à cette transformation rapide, les entreprises ne pourront plus se contenter de simplement suivre le rythme : elles devront anticiper, s’adapter et innover avec responsabilité. Les entreprises gagnantes de demain seront celles qui sauront exploiter pleinement le potentiel de l’IA tout en répondant aux défis éthiques et humains qu’elle soulève.