Le développement de l'industrie de l'IA entre dans la phase de mise en pratique : Analyse du rapport sur l'état de l'IA en 2025
L'industrie de l'intelligence artificielle passe d'un sujet tendance à des applications pratiques, et les produits AI à grande échelle deviennent le point focal de la concurrence. Le dernier rapport sur l'état de l'IA pour 2025, intitulé "Manuel du constructeur", se concentre sur l'ensemble du processus, de la conception à l'exploitation à grande échelle des produits AI, offrant des conseils tactiques aux entreprises.
Le rapport est basé sur une enquête menée auprès de 300 dirigeants de sociétés de logiciels, combinée à des entretiens approfondis avec des leaders de l'industrie, et résume cinq grandes conclusions clés :
1. La stratégie des produits AI entre dans une phase de maturité
Comparé aux entreprises traditionnelles, les entreprises d'origine IA mettent leurs produits sur le marché plus rapidement. 47 % des entreprises d'origine IA ont atteint une taille critique, tandis que seulement 13 % des entreprises traditionnelles intégrant l'IA ont atteint ce niveau. Actuellement, les flux de travail d'agents intelligents et les applications verticales deviennent la norme, près de 80 % des développeurs d'origine IA se positionnent dans ce domaine. La plupart des entreprises adoptent une architecture multi-modèles, avec en moyenne 2,8 modèles utilisés pour chaque produit orienté client.
2. L'évolution continue des modèles de tarification de l'IA
L'IA est en train de changer la façon dont les produits sont tarifés. De nombreuses entreprises adoptent un modèle hybride, avec des frais d'abonnement de base plus une facturation à l'utilisation. Certaines entreprises explorent une tarification entièrement basée sur l'utilisation ou les résultats. 37 % des entreprises prévoient d'ajuster leurs tarifs au cours de l'année à venir pour mieux refléter la valeur et l'utilisation des clients.
3. La stratégie de talents devient un avantage différencié
Une équipe de premier plan est en train de former une équipe interfonctionnelle dédiée à l'IA. À l'avenir, la plupart des entreprises prévoient que 20 à 30 % des équipes d'ingénierie se concentreront sur l'IA, et dans les entreprises à forte croissance, ce chiffre pourrait atteindre 37 %. Cependant, le recrutement de talents reste un goulot d'étranglement, le temps moyen de recrutement pour un ingénieur IA dépassant 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 10 % à 20 % de leur budget de R&D dans l'IA, et d'ici 2025, toutes les entreprises, quelle que soit leur taille, devraient connaître une tendance à la hausse. À mesure que l'échelle des produits d'IA s'élargit, la structure des coûts évolue. Au début, les ressources humaines sont prédominantes, tandis qu'à maturité, les coûts sont principalement liés aux services cloud, à l'inférence de modèles et à la conformité.
5. L'expansion des applications AI internes dans les entreprises est inégale.
Environ 70 % des employés ont accès aux outils internes d'IA, mais seuls la moitié d'entre eux les utilisent réellement de manière régulière. Les grandes entreprises bien établies font face à davantage de défis pour promouvoir l'utilisation de l'IA. Les entreprises à taux d'adoption élevé déploient l'IA dans plus de 7 scénarios, y compris les assistants de programmation (77 %), la génération de contenu (65 %) et la recherche de documents (57 %), avec une augmentation de l'efficacité de travail de 15 % à 30 %.
L'écosystème des outils d'IA mûrit progressivement
Le rapport a également dressé la liste des outils AI les plus couramment utilisés dans l'environnement de production actuel, couvrant divers domaines tels que les modèles de base, les frameworks de développement, les services cloud et le traitement des données, reflétant la diversité et la complexité de la pile technologique AI.
Dans l'ensemble, ce rapport fournit aux entreprises un guide complet allant de la construction d'une stratégie d'IA à l'exploitation à grande échelle, aidant les entreprises à saisir les opportunités sur le marché de l'IA en rapide développement et à construire un avantage concurrentiel.
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Mise à niveau des pratiques d'IA : le rapport industriel 2025 révèle cinq grandes tendances de développement
Le développement de l'industrie de l'IA entre dans la phase de mise en pratique : Analyse du rapport sur l'état de l'IA en 2025
L'industrie de l'intelligence artificielle passe d'un sujet tendance à des applications pratiques, et les produits AI à grande échelle deviennent le point focal de la concurrence. Le dernier rapport sur l'état de l'IA pour 2025, intitulé "Manuel du constructeur", se concentre sur l'ensemble du processus, de la conception à l'exploitation à grande échelle des produits AI, offrant des conseils tactiques aux entreprises.
Le rapport est basé sur une enquête menée auprès de 300 dirigeants de sociétés de logiciels, combinée à des entretiens approfondis avec des leaders de l'industrie, et résume cinq grandes conclusions clés :
1. La stratégie des produits AI entre dans une phase de maturité
Comparé aux entreprises traditionnelles, les entreprises d'origine IA mettent leurs produits sur le marché plus rapidement. 47 % des entreprises d'origine IA ont atteint une taille critique, tandis que seulement 13 % des entreprises traditionnelles intégrant l'IA ont atteint ce niveau. Actuellement, les flux de travail d'agents intelligents et les applications verticales deviennent la norme, près de 80 % des développeurs d'origine IA se positionnent dans ce domaine. La plupart des entreprises adoptent une architecture multi-modèles, avec en moyenne 2,8 modèles utilisés pour chaque produit orienté client.
2. L'évolution continue des modèles de tarification de l'IA
L'IA est en train de changer la façon dont les produits sont tarifés. De nombreuses entreprises adoptent un modèle hybride, avec des frais d'abonnement de base plus une facturation à l'utilisation. Certaines entreprises explorent une tarification entièrement basée sur l'utilisation ou les résultats. 37 % des entreprises prévoient d'ajuster leurs tarifs au cours de l'année à venir pour mieux refléter la valeur et l'utilisation des clients.
3. La stratégie de talents devient un avantage différencié
Une équipe de premier plan est en train de former une équipe interfonctionnelle dédiée à l'IA. À l'avenir, la plupart des entreprises prévoient que 20 à 30 % des équipes d'ingénierie se concentreront sur l'IA, et dans les entreprises à forte croissance, ce chiffre pourrait atteindre 37 %. Cependant, le recrutement de talents reste un goulot d'étranglement, le temps moyen de recrutement pour un ingénieur IA dépassant 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 10 % à 20 % de leur budget de R&D dans l'IA, et d'ici 2025, toutes les entreprises, quelle que soit leur taille, devraient connaître une tendance à la hausse. À mesure que l'échelle des produits d'IA s'élargit, la structure des coûts évolue. Au début, les ressources humaines sont prédominantes, tandis qu'à maturité, les coûts sont principalement liés aux services cloud, à l'inférence de modèles et à la conformité.
5. L'expansion des applications AI internes dans les entreprises est inégale.
Environ 70 % des employés ont accès aux outils internes d'IA, mais seuls la moitié d'entre eux les utilisent réellement de manière régulière. Les grandes entreprises bien établies font face à davantage de défis pour promouvoir l'utilisation de l'IA. Les entreprises à taux d'adoption élevé déploient l'IA dans plus de 7 scénarios, y compris les assistants de programmation (77 %), la génération de contenu (65 %) et la recherche de documents (57 %), avec une augmentation de l'efficacité de travail de 15 % à 30 %.
L'écosystème des outils d'IA mûrit progressivement
Le rapport a également dressé la liste des outils AI les plus couramment utilisés dans l'environnement de production actuel, couvrant divers domaines tels que les modèles de base, les frameworks de développement, les services cloud et le traitement des données, reflétant la diversité et la complexité de la pile technologique AI.
Dans l'ensemble, ce rapport fournit aux entreprises un guide complet allant de la construction d'une stratégie d'IA à l'exploitation à grande échelle, aidant les entreprises à saisir les opportunités sur le marché de l'IA en rapide développement et à construire un avantage concurrentiel.