Nouvelle étape du développement de l'industrie de l'IA : de la discussion théorique à la mise en pratique

Le domaine de l'intelligence artificielle est en train de connaître une nouvelle phase de développement, passant progressivement des discussions sur des sujets tendance à des applications concrètes. Actuellement, comment créer des produits d'IA évolutifs est devenu le champ de bataille central de la concurrence entre entreprises. Le dernier rapport publié sur l'état de l'IA en 2025 analyse en profondeur l'ensemble des solutions, de la conception à la mise en œuvre et à l'exploitation à grande échelle des produits d'IA.

Ce rapport est basé sur les résultats d'une enquête menée auprès de 300 cadres supérieurs d'entreprises de logiciels, combinés à des interviews approfondies d'experts dans le domaine de l'IA. Il fournit aux entreprises une feuille de route stratégique, visant à aider les équipes à transformer les avantages intelligents de l'IA en une compétitivité commerciale durable. Le rapport met l'accent sur cinq domaines clés et analyse comment ils aideront les équipes à construire des applications d'IA.

1. La stratégie des produits d'IA entre dans une nouvelle phase de maturité

Les données montrent que les entreprises natives de l'IA sont clairement en avance en termes de rapidité de promotion des produits. Près de la moitié des entreprises natives de l'IA ont déjà atteint une échelle critique et ont été validées par le marché, tandis que seulement 13 % des entreprises ayant intégré l'IA dans leurs produits existants ont atteint ce niveau.

Les entreprises nées de l'IA se concentrent fortement sur les flux de travail d'agents intelligents ( qui représentent des systèmes d'IA capables d'exécuter de manière autonome des tâches multi-étapes au nom des utilisateurs ) et des applications verticales, près de 80 % des développeurs investissent dans ce domaine. En termes de choix technologique, l'architecture multi-modèles devient progressivement la norme, afin d'optimiser les performances, de contrôler les coûts et de s'adapter à différents scénarios d'application. Les enquêtes montrent que, dans les produits destinés aux clients, chaque répondant utilise en moyenne 2,8 modèles.

2. L'évolution continue du modèle de tarification AI

L'IA transforme la manière dont les entreprises fixent les prix de leurs produits. De nombreuses entreprises adoptent un modèle de tarification hybride, en 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 résultats des clients.

Actuellement, de nombreuses entreprises offrent encore des fonctionnalités d'IA gratuitement, mais plus d'un tiers des entreprises prévoient d'ajuster leur stratégie de tarification au cours de l'année à venir, afin que les prix soient plus proches de la valeur obtenue par les clients et de l'utilisation des fonctionnalités d'IA.

3. La stratégie de talents devient un avantage différencié

L'IA n'est pas seulement un problème technique, mais aussi un problème organisationnel. Actuellement, la plupart des équipes de pointe ont formé des équipes interfonctionnelles composées d'ingénieurs en IA, d'ingénieurs en apprentissage automatique, de scientifiques des données et de chefs de produit IA.

En regardant vers l'avenir, la plupart des entreprises s'attendent à ce que 20 à 30 % des équipes d'ingénierie se concentrent sur l'IA, et ce pourcentage pourrait atteindre 37 % dans les entreprises à forte croissance. Cependant, trouver les bons talents reste un goulot d'étranglement. Parmi tous les postes liés à l'IA, le cycle de recrutement des ingénieurs en IA et en apprentissage automatique est le plus long, dépassant en moyenne 70 jours.

Il existe des divergences concernant l'avancement du recrutement. Bien que certains recruteurs estiment que les progrès sont satisfaisants, 54 % des répondants indiquent que le rythme est en retard, principalement en raison d'un manque de talents qualifiés.

4. Augmentation significative du budget AI

Les entreprises utilisant la technologie AI investissent 10 à 20 % de leur budget de recherche et développement dans le domaine de l'IA, et d'ici 2025, toutes les entreprises, quelle que soit leur tranche de revenus, affichent une tendance de croissance continue. Ce changement stratégique met en évidence que la technologie AI est devenue le moteur central de la planification stratégique des produits.

Avec l'expansion de l'échelle des produits AI, la structure des coûts a également changé de manière significative. Dans les premières étapes, le coût des ressources humaines représente la plus grande part, y compris les frais de recrutement, de formation et d'amélioration des compétences. Lorsque le produit est mature, les coûts des services cloud, les frais d'inférence des modèles et les coûts de conformité réglementaire deviendront les principales dépenses.

5. L'échelle des applications IA internes des entreprises s'élargit mais reste inégale

Une enquête montre que la plupart des entreprises offrent un accès aux outils d'IA internes à environ 70 % de leurs employés, mais seulement environ la moitié d'entre eux les utilisent régulièrement. Dans les entreprises de grande taille et aux structures bien établies, il est encore plus difficile d'encourager les employés à utiliser l'IA.

Les entreprises à forte adoption, (, ont plus de la moitié de leurs employés utilisant des outils d'IA. ) En moyenne, elles déploient l'IA dans sept scénarios d'application internes ou plus, y compris les assistants de programmation ( avec un taux d'utilisation de 77% ), la génération de contenu ( à 65% ), et la recherche de documents ( à 57% ). L'amélioration de l'efficacité du travail dans ces domaines atteint entre 15% et 30%.

L'écosystème des outils d'IA devient progressivement mature

Le rapport a également étudié les frameworks, bibliothèques et plateformes technologiques utilisés par des centaines d'entreprises. Les résultats montrent qu'actuellement, bien que l'écosystème des outils d'IA soit encore relativement dispersé, il évolue progressivement vers la maturité. Les développeurs adoptent des combinaisons d'outils diversifiées dans différents domaines, reflétant la demande diversifiée des applications d'IA et la complexité des pratiques technologiques.