Un nouveau chapitre dans le développement de l'industrie de l'IA : de la discussion théorique à la mise en pratique

Le domaine de l'intelligence artificielle connaît une transformation majeure, passant de la discussion théorique à la mise en pratique. Comment créer des produits d'IA évolutifs est devenu le cœur de la concurrence entre entreprises. Le dernier rapport sur l'état de l'IA, intitulé "Manuel du Constructeur", analyse en profondeur l'ensemble des solutions pour le passage des concepts aux opérations à grande échelle, offrant aux entreprises des conseils tactiques précieux.

Ce rapport est basé sur les résultats d'une enquête menée auprès de 300 cadres de sociétés de logiciels, et combine des entretiens approfondis avec des experts du domaine de l'IA, extrayant cinq grandes idées clés :

1. La stratégie produit AI entre dans une phase mature

Contrairement aux entreprises qui intègrent l'IA uniquement dans leurs produits existants, celles qui en font le cœur de leur activité lancent leurs produits sur le marché plus rapidement. Les données montrent que 47 % des entreprises natives de l'IA ont atteint une taille critique et validé leur adéquation au marché, tandis que seulement 13 % des entreprises intégrant des produits d'IA ont atteint cette étape.

Tendance principale :

• Les flux de travail des agents intelligents et les applications verticales deviennent le centre d'attention, près de 80 % des développeurs natifs d'IA se positionnent dans ce domaine.
• Une architecture multi-modèles devient un consensus pour optimiser les performances, contrôler les coûts et s'adapter aux besoins de différents scénarios.

2. L'évolution du modèle de tarification de l'IA

L'IA est en train de changer la façon dont les entreprises fixent les prix de leurs produits. De nombreuses entreprises adoptent un modèle de tarification hybride, ajoutant des frais basés sur l'utilisation en plus des frais d'abonnement de base. Certaines entreprises explorent également des modèles de tarification entièrement basés sur l'utilisation réelle ou les résultats des clients.

Bien que de nombreuses entreprises offrent encore des fonctionnalités d'IA gratuitement, 37 % des entreprises prévoient d'ajuster leur stratégie de tarification l'année prochaine pour mieux correspondre à la valeur et à l'utilisation obtenues par les clients.

3. La stratégie de talents devient une différence clé

L'IA n'est pas seulement un problème technique, mais aussi un problème organisationnel. Les meilleures équipes forment des groupes interfonctionnels, comprenant des ingénieurs en IA, des experts en apprentissage automatique, des scientifiques des données et des chefs de produit en IA.

Perspectives d'avenir :

• La plupart des entreprises s'attendent à ce que 20-30% des membres de l'équipe d'ingénierie se concentrent sur l'IA.
• Le ratio des entreprises à forte croissance pourrait atteindre 37%
• Le recrutement de talents reste un goulet d'étranglement, le temps moyen de recrutement pour les ingénieurs en IA et en apprentissage automatique dépasse 70 jours.
• 54 % des répondants ont déclaré 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 investissent entre 10 % et 20 % de leur budget de recherche et développement dans le domaine de l'IA, et les entreprises de tous les segments de revenus affichent une tendance de croissance continue d'ici 2025. Cela souligne la position centrale de la technologie AI dans la stratégie produit.

Avec l'expansion de l'échelle des produits d'IA, la structure des coûts évolue également :

• Phase précoce : Les coûts des ressources humaines dominent, y compris le recrutement, la formation, etc.
• Phase de maturité : les coûts des services cloud, de l'inférence de modèle et de la conformité réglementaire représentent les principales dépenses

5. L'application interne de l'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 entreprises de grande taille et bien établies sont confrontées à des défis plus importants pour inciter leurs employés à utiliser l'IA.

Caractéristiques des entreprises à forte adoption (plus de 50 % des employés utilisant des outils d'IA) :

• Déploiement de l'IA dans plus de 7 scénarios internes en moyenne
• Applications principales : Assistant de programmation (77%), Génération de contenu (65%), Recherche de documents (57%)
• L'efficacité dans ces domaines a augmenté de 15 % à 30 %

L'écosystème des outils d'IA devient progressivement mature

Le rapport a également examiné les cadres techniques, bibliothèques et plateformes qui fonctionnent réellement dans l'environnement de production. Bien que l'écosystème des outils soit encore relativement dispersé, il évolue progressivement vers la maturité. Les outils les plus couramment utilisés comprennent divers cadres, bibliothèques, services cloud et plateformes de développement.

Dans l'ensemble, l'industrie de l'IA passe rapidement de la discussion théorique à la mise en pratique. Les entreprises doivent apporter des ajustements correspondants dans des domaines tels que la stratégie produit, le modèle de tarification, la formation des talents, la répartition des ressources et l'application interne pour rester compétitives dans cette révolution de l'IA.