L'intelligence artificielle : de la discussion à la pratique - Analyse de l'état actuel du développement de l'IA en 2025
Le domaine de l'intelligence artificielle connaît une transformation majeure, passant de la théorie à la pratique. La construction de produits d'IA évolutifs est devenue le cœur de la concurrence entre les entreprises. Le dernier rapport sur l'état de l'IA en 2025, intitulé "Manuel du Constructeur", explore en profondeur tout le processus du développement des produits d'IA, de l'idée à l'exploitation à grande échelle.
Ce rapport, basé sur une enquête auprès de 300 dirigeants de sociétés de logiciels et des entretiens approfondis avec des leaders du secteur, fournit aux entreprises un guide stratégique pour transformer les avantages de l'IA en un avantage concurrentiel durable. Voici cinq découvertes clés du rapport :
1. La stratégie des produits d'IA atteint la maturité
Comparé aux entreprises qui intègrent l'IA uniquement dans des produits existants, les entreprises natives de l'IA excellent davantage dans la mise sur le marché de produits. Les données montrent que 47 % des entreprises natives de l'IA ont atteint une taille critique et ont validé la demande du marché, tandis que seulement 13 % des entreprises avec des produits intégrant l'IA ont atteint ce niveau.
Les développeurs d'IA natifs se concentrent principalement sur les flux de travail d'agents intelligents (systèmes d'IA capables d'exécuter de manière autonome des tâches en plusieurs étapes) et les applications verticales. Près de 80 % des développeurs d'IA natifs se positionnent dans ces domaines.
Dans le choix technologique, l'architecture multi-modèles est devenue la norme pour optimiser les performances, contrôler les coûts et s'adapter à différents scénarios d'application. Une enquête montre que, dans les produits orientés vers les clients, chaque entreprise utilise en moyenne 2,8 modèles d'IA.
2. L'évolution du modèle de tarification de l'IA
L'IA transforme les stratégies de tarification des produits des entreprises. De nombreuses sociétés adoptent un modèle de tarification hybride, ajoutant des frais basés sur l'utilisation au tarif d'abonnement de base. Certaines entreprises explorent également des modèles de tarification entièrement basés sur l'utilisation réelle ou les revenus des clients.
Bien que de nombreuses entreprises continuent d'offrir des fonctionnalités d'IA gratuitement, plus d'un tiers (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 obtenue par les clients et l'utilisation réelle.
3. La stratégie des talents en IA devient un différenciateur clé
L'IA n'est pas seulement un défi technique, mais également un défi 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.
À l'avenir, la plupart des entreprises s'attendent à ce que 20 à 30 % de leur équipe d'ingénierie se concentre sur l'IA, et ce pourcentage pourrait atteindre 37 % dans les entreprises à forte croissance. Cependant, le recrutement de talents reste un grand défi. Le cycle de recrutement moyen pour les ingénieurs en IA et en apprentissage automatique dépasse 70 jours, ce qui en fait le plus long de tous les postes liés à l'IA.
En ce qui concerne l'avancement du recrutement, les avis divergent. Bien que certains recruteurs pensent que les choses avancent bien, 54 % des personnes interrogées estiment que le processus est en retard, principalement en raison d'un manque de candidats qualifiés.
4. Augmentation significative du budget AI
Les entreprises utilisant la technologie AI consacrent 10 % à 20 % de leur budget de recherche et développement au domaine de l'IA, et d'ici 2025, toutes les entreprises, quelle que soit leur tranche de revenus, affichent une tendance de croissance soutenue. Cela souligne que l'IA est devenue le moteur central de la stratégie produit.
Avec l'expansion de l'échelle des produits d'IA, la structure des coûts est également en train de changer. À un stade précoce, les coûts des ressources humaines (y compris le recrutement et la formation) dominent. Mais à mesure que le produit mûrit, les coûts des services cloud, de l'inférence de modèles et de la conformité réglementaire deviendront les principales dépenses.
5. Expansion inapplicable des applications internes de l'IA dans les entreprises
Bien que la plupart des entreprises interrogées 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 établies rencontrent des défis plus importants pour inciter leurs employés à utiliser l'IA.
Les entreprises à forte adoption (plus de 50 % des employés utilisant des outils d'IA) déploient en moyenne l'IA dans plus de sept scénarios internes, y compris les assistants de programmation (taux d'utilisation de 77 %), la génération de contenu (65 %) et la recherche de documents (57 %). Les gains d'efficacité dans ces domaines varient de 15 % à 30 %.
L'écosystème des outils d'IA devient progressivement mature
Le rapport a également examiné les cadres, bibliothèques et plateformes de technologies AI effectivement utilisés par les entreprises. Les résultats montrent que, bien que l'écosystème des outils AI reste relativement dispersé, il évolue progressivement vers la maturité. Les outils couramment utilisés comprennent divers cadres, services cloud, outils de développement et bibliothèques spécialisées, couvrant tous les aspects du développement et de l'application de l'AI.
Dans l'ensemble, le développement de l'IA en 2025 montre une tendance claire allant du concept à la pratique, de l'expérimentation à la mise à l'échelle. Les entreprises explorent activement des stratégies en matière d'IA, la formation des talents, le contrôle des coûts et des cas d'application afin de se positionner favorablement dans cette révolution technologique.
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0xSoulless
· Il y a 11h
prendre les gens pour des idiots jusqu'à ce que ça fasse mal, une vague de pigeons entre sur le marché et une autre sort.
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NotGonnaMakeIt
· Il y a 11h
J'en ai marre, mais je serai toujours dominé par les grandes entreprises.
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ContractExplorer
· Il y a 11h
Il vaut mieux agir directement que de faire des prévisions toute la journée.
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SatoshiHeir
· Il y a 11h
Eh, l'analyse des données présente de graves biais. Il est nécessaire de faire une vérification de co-intégration.
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CryptoDouble-O-Seven
· Il y a 11h
Encore une autre pile de flatteries commerciales.
Voir l'originalRépondre0
OnchainDetective
· Il y a 12h
Encore une vague de prendre les gens pour des idiots.
Accélération du processus de maturation de l'IA : analyse des stratégies d'entreprise et des défis pour 2025
L'intelligence artificielle : de la discussion à la pratique - Analyse de l'état actuel du développement de l'IA en 2025
Le domaine de l'intelligence artificielle connaît une transformation majeure, passant de la théorie à la pratique. La construction de produits d'IA évolutifs est devenue le cœur de la concurrence entre les entreprises. Le dernier rapport sur l'état de l'IA en 2025, intitulé "Manuel du Constructeur", explore en profondeur tout le processus du développement des produits d'IA, de l'idée à l'exploitation à grande échelle.
Ce rapport, basé sur une enquête auprès de 300 dirigeants de sociétés de logiciels et des entretiens approfondis avec des leaders du secteur, fournit aux entreprises un guide stratégique pour transformer les avantages de l'IA en un avantage concurrentiel durable. Voici cinq découvertes clés du rapport :
1. La stratégie des produits d'IA atteint la maturité
Comparé aux entreprises qui intègrent l'IA uniquement dans des produits existants, les entreprises natives de l'IA excellent davantage dans la mise sur le marché de produits. Les données montrent que 47 % des entreprises natives de l'IA ont atteint une taille critique et ont validé la demande du marché, tandis que seulement 13 % des entreprises avec des produits intégrant l'IA ont atteint ce niveau.
Les développeurs d'IA natifs se concentrent principalement sur les flux de travail d'agents intelligents (systèmes d'IA capables d'exécuter de manière autonome des tâches en plusieurs étapes) et les applications verticales. Près de 80 % des développeurs d'IA natifs se positionnent dans ces domaines.
Dans le choix technologique, l'architecture multi-modèles est devenue la norme pour optimiser les performances, contrôler les coûts et s'adapter à différents scénarios d'application. Une enquête montre que, dans les produits orientés vers les clients, chaque entreprise utilise en moyenne 2,8 modèles d'IA.
2. L'évolution du modèle de tarification de l'IA
L'IA transforme les stratégies de tarification des produits des entreprises. De nombreuses sociétés adoptent un modèle de tarification hybride, ajoutant des frais basés sur l'utilisation au tarif d'abonnement de base. Certaines entreprises explorent également des modèles de tarification entièrement basés sur l'utilisation réelle ou les revenus des clients.
Bien que de nombreuses entreprises continuent d'offrir des fonctionnalités d'IA gratuitement, plus d'un tiers (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 obtenue par les clients et l'utilisation réelle.
3. La stratégie des talents en IA devient un différenciateur clé
L'IA n'est pas seulement un défi technique, mais également un défi 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.
À l'avenir, la plupart des entreprises s'attendent à ce que 20 à 30 % de leur équipe d'ingénierie se concentre sur l'IA, et ce pourcentage pourrait atteindre 37 % dans les entreprises à forte croissance. Cependant, le recrutement de talents reste un grand défi. Le cycle de recrutement moyen pour les ingénieurs en IA et en apprentissage automatique dépasse 70 jours, ce qui en fait le plus long de tous les postes liés à l'IA.
En ce qui concerne l'avancement du recrutement, les avis divergent. Bien que certains recruteurs pensent que les choses avancent bien, 54 % des personnes interrogées estiment que le processus est en retard, principalement en raison d'un manque de candidats qualifiés.
4. Augmentation significative du budget AI
Les entreprises utilisant la technologie AI consacrent 10 % à 20 % de leur budget de recherche et développement au domaine de l'IA, et d'ici 2025, toutes les entreprises, quelle que soit leur tranche de revenus, affichent une tendance de croissance soutenue. Cela souligne que l'IA est devenue le moteur central de la stratégie produit.
Avec l'expansion de l'échelle des produits d'IA, la structure des coûts est également en train de changer. À un stade précoce, les coûts des ressources humaines (y compris le recrutement et la formation) dominent. Mais à mesure que le produit mûrit, les coûts des services cloud, de l'inférence de modèles et de la conformité réglementaire deviendront les principales dépenses.
5. Expansion inapplicable des applications internes de l'IA dans les entreprises
Bien que la plupart des entreprises interrogées 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 établies rencontrent des défis plus importants pour inciter leurs employés à utiliser l'IA.
Les entreprises à forte adoption (plus de 50 % des employés utilisant des outils d'IA) déploient en moyenne l'IA dans plus de sept scénarios internes, y compris les assistants de programmation (taux d'utilisation de 77 %), la génération de contenu (65 %) et la recherche de documents (57 %). Les gains d'efficacité dans ces domaines varient de 15 % à 30 %.
L'écosystème des outils d'IA devient progressivement mature
Le rapport a également examiné les cadres, bibliothèques et plateformes de technologies AI effectivement utilisés par les entreprises. Les résultats montrent que, bien que l'écosystème des outils AI reste relativement dispersé, il évolue progressivement vers la maturité. Les outils couramment utilisés comprennent divers cadres, services cloud, outils de développement et bibliothèques spécialisées, couvrant tous les aspects du développement et de l'application de l'AI.
Dans l'ensemble, le développement de l'IA en 2025 montre une tendance claire allant du concept à la pratique, de l'expérimentation à la mise à l'échelle. Les entreprises explorent activement des stratégies en matière d'IA, la formation des talents, le contrôle des coûts et des cas d'application afin de se positionner favorablement dans cette révolution technologique.