IA en 2025 : quels défis accompagnent les nouvelles tendances ?

Des enjeux qui nécessitent, dès aujourd'hui, une vigilance toute particulière pour les entreprises, organisations, institutions et métiers. Les experts de SAS Institute, leader mondial de l’analytique, dressent un état des lieux des grandes tendances du secteur pour 2025.

Le défi de la transition vers des modèles d’IA plus vertueux

Dans l'écosystème technologique actuel, la vitesse et l’efficacité algorithmique sont des vecteurs incontournables pour réduire la consommation liée au Cloud et à ses infrastructures. Bien que l'IA actuelle soit significativement énergivore, elle joue paradoxalement un rôle catalyseur dans la transition vers des modèles moins consommateurs d’énergie, y compris dans le nucléaire.

Parallèlement, cette réalité stimule une demande croissante de modèles informatiques plus économes. Tout comme l'industrie des appareils électroménagers et l'industrie automobile ont réalisé d'énormes progrès en matière d'efficacité énergétique, le marché de l’IA doit en faire de même. Il ne revient pas seulement aux fournisseurs et aux hyperscalers de réduire l'impact environnemental, c’est une responsabilité partagée avec les utilisateurs. Une plus grande efficacité dans le développement des modèles d'IA – rendue possible par des plateformes de données et d'IA optimisées pour le cloud – aidera à réduire les copies et les données inutiles et à ainsi minimiser la consommation d'énergie.

Relever le défi réglementaire nécessaire à une IA éthique et démocratique

Les capacités technologiques de l’IA permettent aujourd’hui de tromper les utilisateurs avec des propositions se rapprochant dangereusement de la réalité. Elles reconfigurent ainsi notre façon d’interagir avec l’information : personnalisation, opération à grande échelle… Parmi les enjeux qui accompagnent l’IA, la désinformation et la manipulation des normes sociales doivent être adressés en priorité. Les attaques par IA peuvent se produire au niveau individuel, collectif ou institutionnel, menaçant les modes de vie de chacun. Les sociétés démocratiques et leurs gouvernements ont donc un intérêt direct à protéger leurs normes culturelles ainsi que les discours émanant de la société civile. Pour aider à atténuer la menace, les dirigeants d'entreprise doivent sensibiliser leurs équipes sur l'utilisation éthique de l'IA, en renforçant leurs valeurs organisationnelles et en imposant des normes et des contrôles.

Les « bonnes » données, indispensables à une IA efficace

Bien que certaines organisations prospèrent avec l'IA générative en 2025 – dépassant la concurrence, créant des expériences client spécialisées, lançant des produits innovants plus rapidement, – d'autres organisations prennent du retard dans la course à l'IA générative. Certaines sont forcées à abandonner des projets lancés dès 2023, car elles ont négligé une réalité critique : l'IA a besoin de « bonnes » données. Des données de mauvaise qualité peuvent entraver les performances, et beaucoup d’organisations doivent ralentir voire faire reculer l’implémentation pour pouvoir résoudre ces problèmes persistants.

L’IA générative, un avantage concurrentiel à ne pas négliger

L'IA générative franchit une nouvelle étape en 2025, passant du simple effet de mode à un outil stratégique permettant une réelle création de valeur commerciale. Cela passe notamment par la simplification des approches, des règles et modèles, et l’optimisation de l'utilisation ciblée des LLM (Large Language Model) et SLM (Small Language Model). Dans le marketing, cette évolution se traduit par un passage du recours à des solutions de productivité simples, à des technologies plus sophistiquées, intégrant de la GenAI, des données synthétiques et des jumeaux numériques. L’objectif ? Générer un avantage concurrentiel via des expériences personnalisées, tout en respectant la confidentialité des clients.

Vers une transformation du marché des LLM

En 2025, le marché des LLM va connaître une profonde mutation. Leur démocratisation va conduire à l’effondrement des modèles de tarification actuels de l’IA, avec des capacités de base désormais proposées gratuitement. La vraie valeur se déplacera vers des services spécialisés et des applications spécifiques à des domaines construites sur ces modèles. En parallèle, l'émergence des LLM open-source va bouleverser l'écosystème, remettant en question la domination des quelques acteurs clés. Cela favorise un paysage de l'IA plus décentralisé, où la personnalisation et la capacité d'intégration deviennent les principaux facteurs de différenciation.

Cloud et IA, clés d’une organisation fluidifiée

Les entreprises ont longtemps fonctionné avec des systèmes cloisonnés, chacun servant une fonction ou un segment de clientèle différent, créant une complexité d’intégration et paralysant l’agilité organisationnelle des équipes IT. Une grande rationalisation informatique se profile néanmoins ; les dirigeants d'entreprise utilisent désormais le cloud pour simplifier leurs infrastructures informatiques, leurs relations avec les fournisseurs et ainsi gagner en vitesse critique tout en réduisant les coûts.

Les entreprises qui passeront par des solutions cloud native alimentées par l'IA sont celles qui tireront les plus gros bénéfices, grâce à des capacités de données et de prise de décision plus fluides, démocratisées et transversales, couvrant l'ensemble du cycle de vie des clients et de l’organisation dans son ensemble.

Bryan Harris, Chief Technology Officer
Steven Tiell, Global Head of AI Governance Advisory
Marinela Profi, Global GenAI/AI Market Strategy Lead
Jared Peterson, Senior Vice President, Platform Engineering
Jerry Williams, Chief Environmental Officer
Jay Upchurch, Chief Information Officer
Udo Sglavo, Vice President, Applied AI & Modeling R&D
Stu Bradley, Sr. Vice President, Risk, Fraud and Compliance Solutions
Jennifer Chase, Chief Marketing Officer