Guide pratique pour le déploiement des produits IA : Cinq grandes perspectives clés pour l'année 2025

Le domaine de l'intelligence artificielle passe d'un sujet à la mode à une application pratique, le développement de produits IA à grande échelle devenant un point central de la compétition. Le dernier rapport sur l'état actuel de l'IA, intitulé « Manuel du constructeur », se concentre sur des solutions globales pour le passage des idées aux opérations à grande échelle des produits IA.

Ce rapport est basé sur une enquête auprès de 300 cadres supérieurs d'entreprises de logiciels et des entretiens avec des experts du domaine de l'IA, fournissant une feuille de route tactique visant à transformer l'avantage de l'IA en une compétitivité commerciale durable. Voici les cinq principales perspectives extraites du rapport :

1. La stratégie des produits d'IA entre dans une nouvelle phase

Comparé aux entreprises qui intègrent l'IA uniquement dans des produits existants, les entreprises axées sur l'IA lancent leurs produits sur le marché plus rapidement. Les données montrent que 47 % des entreprises natives de l'IA ont atteint une échelle critique et ont validé l'adéquation au marché, tandis que seulement 13 % des entreprises avec des produits intégrant l'IA ont atteint ce stade.

Tendance principale :

• Les flux de travail des agents intelligents et les applications verticales deviennent des points focaux
• Près de 80 % des développeurs d'IA natifs se préparent à des systèmes d'IA capables d'exécuter des opérations multi-étapes de manière autonome.
• L'architecture multi-modèle devient un choix courant pour optimiser les performances, contrôler les coûts et s'adapter à des scénarios spécifiques.
• Les produits orientés vers les clients utilisent en moyenne 2,8 modèles.

2. L'évolution du modèle de tarification AI

L'IA transforme la manière dont les entreprises fixent les prix de leurs produits et services. De nombreuses entreprises adoptent un modèle de tarification hybride, ajoutant des frais d'abonnement de base à des frais basés sur l'utilisation. Certaines entreprises explorent des modèles de tarification entièrement basés sur l'utilisation réelle ou sur les résultats.

Bien que de nombreuses entreprises offrent encore des fonctionnalités d'IA gratuitement, 37 % des entreprises prévoient d'ajuster leur stratégie de tarification au cours de l'année à venir, afin que les prix soient plus en adéquation avec la valeur et le volume d'utilisation obtenus par les clients.

3. La stratégie de talents devient un avantage différencié

L'IA n'est pas seulement un problème technique, mais aussi un problème organisationnel. Les meilleures équipes sont en train de former des équipes interfonctionnelles composées d'ingénieurs en IA, d'ingénieurs en apprentissage automatique, de scientifiques des données et de chefs de produits IA.

Perspectives d'avenir :

• La plupart des entreprises s'attendent à ce que 20 à 30 % des membres de l'équipe d'ingénierie se concentrent sur l'IA.
• Le pourcentage d'entreprises à forte croissance pourrait atteindre 37%
• Le recrutement d'ingénieurs en IA et en apprentissage automatique prend en moyenne plus de 70 jours.
• 54 % des répondants ont indiqué que le processus de recrutement était en retard, la principale raison étant le manque de talents qualifiés.

4. Augmentation significative du budget AI

Les entreprises utilisant la technologie IA consacrent 10 % à 20 % de leur budget de R&D au domaine de l'IA, et d'ici 2025, toutes les entreprises, quel que soit leur niveau de revenus, afficheront une tendance de croissance continue. Cela reflète que l'IA est devenue le moteur central de la planification stratégique des produits.

Avec l'expansion de l'échelle des produits AI, la structure des coûts a subi des changements significatifs :

• Étape précoce : Les coûts des ressources humaines représentent la majeure partie des dépenses
• Phase de maturité : les coûts des services cloud, les frais d'inférence des modèles et les coûts de conformité réglementaire deviennent les principales dépenses.

5. L'ampleur des applications internes d'IA dans les entreprises s'élargit mais est inégale.

Bien que la plupart des entreprises offrent un accès aux outils d'IA internes à environ 70 % de leurs employés, seulement environ la moitié d'entre eux les utilisent régulièrement. Les grandes entreprises matures sont confrontées à des défis plus importants pour encourager l'utilisation de l'IA par leurs employés.

Caractéristiques des entreprises à fort taux d'adoption :

• Plus de la moitié des employés utilisent des outils d'IA
• Déployer l'IA dans plus de 7 scénarios d'application internes en moyenne
• Principales applications : assistant de programmation (77%), génération de contenu (65%), recherche de documents (57%)
• Amélioration de l'efficacité de travail de 15 % à 30 % dans ces domaines.

L'écosystème des outils d'IA tend à maturer

Les enquêtes montrent que les cadres, bibliothèques et plateformes technologiques d'IA actuellement en fonctionnement dans l'environnement de production restent dispersés, mais deviennent progressivement matures. Les outils couramment utilisés comprennent :

• Grands modèles de langage : ChatGPT, Claude, GPT-4, etc.
• Modèles open source : Llama, Mistral, etc.
• Cadres de développement : PyTorch, TensorFlow, etc.
• Services cloud : AWS SageMaker, Google Vertex AI, etc.
• Base de données vectorielle : Pinecone, Weaviate, etc.
• Outils MLOps : MLflow, Weights & Biases, etc.
• Assistant de code : GitHub Copilot, Tabnine, etc.

Ce rapport fournit des orientations stratégiques complètes pour le développement et la mise en œuvre de produits d'IA, aidant les entreprises à saisir les opportunités dans le domaine de l'IA en pleine expansion et à réaliser une croissance durable.