Guide pratique de mise en œuvre de l'IA : Cinq grandes tendances du développement de l'intelligence artificielle en 2025
Avec le développement rapide de la technologie de l'intelligence artificielle, le secteur passe des discussions animées à la mise en pratique. Le rapport sur l'état de l'IA en 2025, intitulé « Manuel du constructeur », analyse en profondeur l'ensemble des solutions pour passer de la conception à l'exploitation à grande échelle des produits d'IA, fournissant aux entreprises une précieuse feuille de route tactique. Ce rapport est basé sur les résultats d'une enquête auprès de 300 cadres d'entreprises de logiciels et sur des entretiens approfondis avec des experts du domaine de l'IA, et résume cinq grandes insights clés.
1. La stratégie des produits AI entre dans une nouvelle phase
Comparées aux entreprises qui intègrent l'IA uniquement dans des produits existants, les entreprises centrées sur l'IA montrent de meilleures performances dans la mise sur le marché de leurs produits. Les données montrent que 47 % des entreprises natives de l'IA ont atteint une échelle critique et validé l'adéquation au marché, tandis que seulement 13 % des entreprises proposant des produits intégrant l'IA ont atteint ce stade.
Les tendances dominantes actuelles incluent :
Les flux de travail intelligents et les applications verticales deviennent le centre d'attention, près de 80 % des développeurs natifs d'IA planifient des systèmes d'IA capables de permettre aux utilisateurs d'exécuter de manière autonome des opérations en plusieurs étapes.
Une architecture multi-modèle devient un consensus pour optimiser les performances, contrôler les coûts et s'adapter à des scénarios d'application spécifiques. Les enquêtes montrent qu'en moyenne, 2,8 modèles sont utilisés dans les produits orientés vers les clients.
2. L'évolution continue du modèle de tarification de l'IA
La technologie AI 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 plans de facturation à l'usage au tarif 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 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 prochaine pour que les prix soient plus en adéquation avec la valeur obtenue par les clients et le volume d'utilisation des fonctionnalités d'IA.
3. La stratégie de talents devient un atout concurrentiel clé
L'IA n'est pas seulement un défi technologique, mais aussi un défi organisationnel. Les meilleures équipes sont généralement composées d'équipes interfonctionnelles constituées d'ingénieurs en IA, d'ingénieurs en apprentissage automatique, de scientifiques des données et de chefs de produits en 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 le domaine de l'IA.
Le pourcentage d'entreprises à forte croissance pourrait atteindre 37 %.
Cependant, le recrutement de talents reste un grand goulot d'étranglement. Le temps moyen de recrutement pour les ingénieurs en IA et en apprentissage automatique dépasse 70 jours, ce qui en fait le poste AI le plus long à pourvoir. 54 % des répondants ont déclaré que le processus de recrutement était en retard, la principale raison étant le manque de candidats qualifiés.
4. Le budget de l'IA augmente considérablement
Les entreprises utilisant la technologie AI consacrent entre 10 % et 20 % de leur budget de R&D au domaine de l'IA, et d'ici 2025, toutes les entreprises dans les différentes tranches de revenus affichent une tendance de croissance continue. Ce changement stratégique souligne que la technologie AI est devenue le moteur central de la planification stratégique des produits.
Avec l'expansion de l'échelle des produits IA, la structure des coûts a également changé de manière significative :
Phase précoce : Les coûts des ressources humaines (recrutement, formation, amélioration des compétences) représentent les principales dépenses.
Phase de maturité : les coûts des services cloud, les frais d'inférence des modèles et les coûts de conformité réglementaire deviennent les principaux postes de dépenses.
5. L'échelle des applications internes d'IA dans les entreprises s'élargit mais est inégale.
Bien que la plupart des entreprises interrogées offrent l'accès à des outils d'IA internes à environ 70 % de leurs employés, seulement environ la moitié d'entre eux les utilisent régulièrement. Les entreprises de plus grande taille et plus établies font face à des défis plus importants pour encourager l'utilisation de l'IA par leurs employés.
Caractéristiques des entreprises à forte adoption (plus de 50% des employés utilisant des outils d'IA) :
Déploiement de l'IA dans en moyenne 7 scénarios d'application internes ou plus.
Domaines d'application principaux : assistant de programmation (77 %), génération de contenu (65 %) et recherche de documents (57 %)
L'augmentation de l'efficacité du travail dans ces domaines est de 15% à 30%
L'écosystème des outils d'IA devient progressivement mature
Une enquête montre que les cadres techniques, bibliothèques et plateformes actuellement utilisés dans l'environnement de production sont encore dispersés, mais tendent progressivement vers la maturité. Les outils les plus couramment utilisés incluent :
Cadres : PyTorch, TensorFlow
Bibliothèques : Hugging Face, LangChain, OpenAI
Modèles : ChatGPT, GPT-3.5, GPT-4, DALL-E 2
Plateforme cloud : AWS, Azure, GCP
Base de données : Pinecone, MongoDB
Ce rapport fournit aux entreprises un guide pratique précieux pour la mise en œuvre de l'IA, avec des insights approfondis sur tous les aspects, de la construction stratégique à l'exploitation à grande échelle. Avec le développement continu de la technologie IA, les entreprises doivent ajuster leurs stratégies en temps opportun, saisir les opportunités et maintenir une position de leader dans la concurrence.
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GasOptimizer
· 07-13 16:33
Tout le monde achète et vend, tout le monde se bat pour de l'argent.
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NotAFinancialAdvice
· 07-11 06:46
Faire tant de tendances, les utilisateurs de base restent là, les yeux écarquillés.
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TokenomicsTherapist
· 07-10 23:10
Se développer de manière stable comme ça, c'est possible.
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NFTFreezer
· 07-10 23:10
996 est le plus grand risque de Web3.
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CascadingDipBuyer
· 07-10 23:07
Le budget devrait être dépensé pour acheter des Rig de minage, n'est-ce pas ?
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PriceOracleFairy
· 07-10 23:01
ngmi si tu n'es pas déjà à fond dans la technologie de l'IA tbh
Mise en œuvre de l'IA : Cinq grandes tendances du développement de l'intelligence artificielle en 2025 et stratégies de réponse
Guide pratique de mise en œuvre de l'IA : Cinq grandes tendances du développement de l'intelligence artificielle en 2025
Avec le développement rapide de la technologie de l'intelligence artificielle, le secteur passe des discussions animées à la mise en pratique. Le rapport sur l'état de l'IA en 2025, intitulé « Manuel du constructeur », analyse en profondeur l'ensemble des solutions pour passer de la conception à l'exploitation à grande échelle des produits d'IA, fournissant aux entreprises une précieuse feuille de route tactique. Ce rapport est basé sur les résultats d'une enquête auprès de 300 cadres d'entreprises de logiciels et sur des entretiens approfondis avec des experts du domaine de l'IA, et résume cinq grandes insights clés.
1. La stratégie des produits AI entre dans une nouvelle phase
Comparées aux entreprises qui intègrent l'IA uniquement dans des produits existants, les entreprises centrées sur l'IA montrent de meilleures performances dans la mise sur le marché de leurs produits. Les données montrent que 47 % des entreprises natives de l'IA ont atteint une échelle critique et validé l'adéquation au marché, tandis que seulement 13 % des entreprises proposant des produits intégrant l'IA ont atteint ce stade.
Les tendances dominantes actuelles incluent :
2. L'évolution continue du modèle de tarification de l'IA
La technologie AI 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 plans de facturation à l'usage au tarif 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 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 prochaine pour que les prix soient plus en adéquation avec la valeur obtenue par les clients et le volume d'utilisation des fonctionnalités d'IA.
3. La stratégie de talents devient un atout concurrentiel clé
L'IA n'est pas seulement un défi technologique, mais aussi un défi organisationnel. Les meilleures équipes sont généralement composées d'équipes interfonctionnelles constituées d'ingénieurs en IA, d'ingénieurs en apprentissage automatique, de scientifiques des données et de chefs de produits en IA.
Perspectives d'avenir :
Cependant, le recrutement de talents reste un grand goulot d'étranglement. Le temps moyen de recrutement pour les ingénieurs en IA et en apprentissage automatique dépasse 70 jours, ce qui en fait le poste AI le plus long à pourvoir. 54 % des répondants ont déclaré que le processus de recrutement était en retard, la principale raison étant le manque de candidats qualifiés.
4. Le budget de l'IA augmente considérablement
Les entreprises utilisant la technologie AI consacrent entre 10 % et 20 % de leur budget de R&D au domaine de l'IA, et d'ici 2025, toutes les entreprises dans les différentes tranches de revenus affichent une tendance de croissance continue. Ce changement stratégique souligne que la technologie AI est devenue le moteur central de la planification stratégique des produits.
Avec l'expansion de l'échelle des produits IA, la structure des coûts a également changé de manière significative :
5. L'échelle des applications internes d'IA dans les entreprises s'élargit mais est inégale.
Bien que la plupart des entreprises interrogées offrent l'accès à des outils d'IA internes à environ 70 % de leurs employés, seulement environ la moitié d'entre eux les utilisent régulièrement. Les entreprises de plus grande taille et plus établies font face à des défis plus importants pour encourager l'utilisation de l'IA par leurs employés.
Caractéristiques des entreprises à forte adoption (plus de 50% des employés utilisant des outils d'IA) :
L'écosystème des outils d'IA devient progressivement mature
Une enquête montre que les cadres techniques, bibliothèques et plateformes actuellement utilisés dans l'environnement de production sont encore dispersés, mais tendent progressivement vers la maturité. Les outils les plus couramment utilisés incluent :
Ce rapport fournit aux entreprises un guide pratique précieux pour la mise en œuvre de l'IA, avec des insights approfondis sur tous les aspects, de la construction stratégique à l'exploitation à grande échelle. Avec le développement continu de la technologie IA, les entreprises doivent ajuster leurs stratégies en temps opportun, saisir les opportunités et maintenir une position de leader dans la concurrence.