Les cinq tendances majeures qui guideront les entreprises dans leur quête de transformation et d’innovation grâce à l’IA

1. Collaborateur virtuel : vers un agent IA autonome
En 2024, si nous avons constaté que les entreprises exploraient l'IA générative, l'adoption n'en est pas généralisée, hormis pour la productivité personnelle. 2025 verra l’essor des agents d’IA, autonomes dans la réalisation de tâches auparavant réservées aux humains, avec des investissements massifs dans ce domaine. Ces « collaborateurs virtuels » viendront en support des humains pour gérer les workflows complexes et à plusieurs étapes, nécessaires pour répondre au besoin de personnalisation et d’omnicanalité exprimé par les clients

2. Etablir la confiance et la gouvernance en matière d'IA
L'essor de l'IA demande des données de confiance, de haute qualité et avec le bon niveau de sécurité. A données mauvaises, mauvaise IA - les entreprises encourent des risques si les données sont incomplètes, dispersées ou si elles s'appuient sur des données inexactes pour prendre des décisions. Appuyé par un cadre réglementaire plus strict (AI Act), le besoin de supervision et de responsabilité en matière d'IA est vital, les entreprises mettant l'accent sur la démocratisation des données, et la manipulation directe des données par un nombre d’utilisateurs toujours plus important. En 2025, elles auront besoin d'un cadre solide de gouvernance des données pour gérer leurs systèmes d'IA et s'assurer que l'IA soit transparente, utilisée de manière responsable et conforme

3. Amélioration des compétences autour de l'IA
Le développement des compétences en Intelligence Artificielle est un pré-requis pour en faire un outil plus largement utilisé dans l’entreprise. Mais il n’est pas suffisant. Les infrastructures existantes (parfois obsolètes), un capital de données fragmenté et cloisonné, sont autant de freins qui entravent la valorisation des données par l'IA. Le développement de talents et de compétences en matière de gouvernance des données et d’utilisation des métadonnées pour soutenir le développement de l'IA sera essentiel pour la réalisation de prototypes rapides et d’une extension à l’échelle de l’entreprise réussie.

4. Le retour sur investissement de l'IA
Les entreprises qui expérimentent des modèles d’IA générative devront quantifier leur retour sur investissement pour en assurer le passage à l’échelle. Elles auront besoin de nouveaux indicateurs, alignés sur leurs objectifs commerciaux, pour mesurer la valeur réelle de leurs applications d’IA générative. L’Intelligence Artificielle impacte dès aujourd’hui les projets d’Analytique, elle devra se nourrir demain de ces mêmes initiatives pour gagner en efficacité, de manière objective

5. Application verticale de l'IA
Bien qu'il existe de multiples cas concrets d'utilisation dans de nombreux secteurs, comme les services financiers, les soins de santé et la distribution, l’orientation actuelle de l’IA se limite souvent à réduire les coûts d'exploitation et à améliorer la productivité. En élargissant son utilisation à l'optimisation de la gestion de la supply chain, à la lutte contre la fraude, ou à l'amélioration de l'expérience client, les entreprises qui cherchent à innover peuvent acquérir un avantage concurrentiel considérable. Les modèles verticaux d'IA qui utilisent les données de l'entreprise (au-delà des données publiques) et adaptés à des secteurs spécifiques garantiront un retour sur investissement plus rapide. Encore faut-il que ces données soient prêtes pour le challenge !