Tendances en intelligence artificielle et science des données pour 2025 : À quoi s'attendre
L'intelligence artificielle et la science des données évoluent rapidement et d'ici 2025, plusieurs tendances clés devraient façonner le paysage. Selon un article de Thomas H. Davenport et Randy Bean dans la MIT Sloan Management Review, ces développements auront un impact sur la manière dont les organisations abordent la prise de décision basée sur les données et l'intégration technologique.
L'une des tendances significatives prévues pour 2025 est la montée de l'IA agentive. Ce type d'IA est capable d'effectuer des tâches de manière autonome, ce qui pourrait révolutionner diverses opérations commerciales. Une enquête parrainée par UiPath a révélé que 37 % des dirigeants informatiques américains pensent qu'ils disposent déjà de l'IA agentive, et un nombre substantiel de 68 % sont prêts à investir dans celle-ci au cours des six prochains mois.
L'intelligence artificielle générative (GenAI) est un autre domaine crucial qui démontre son potentiel. Selon le sondage 2025 AI & Data Leadership Executive Benchmark, mené par Randy Bean, 58 % des organisations ont signalé des gains significatifs de productivité ou d'efficacité grâce à la GenAI. Par exemple, des entreprises comme Goldman Sachs ont observé une augmentation de 20 % de la productivité des programmeurs grâce aux outils d'IA. Cependant, la GenAI à elle seule ne peut créer une culture axée sur les données, car 92 % des répondants à l'enquête ont souligné les défis en matière de gestion culturelle et du changement comme obstacles significatifs.
L'intérêt croissant pour les technologies d'IA a également recentré l'attention sur les données non structurées. Ce type de données, qui constitue une grande part des données organisationnelles — 97 % dans le cas d'une grande compagnie d'assurance — devient plus crucial pour dériver des insights et promouvoir l'efficacité.
Malgré ces avancées technologiques, la définition des rôles de leadership dans les domaines de l'IA et des données reste une lutte. Seulement 51 % des leaders de données estiment que leurs rôles sont clairement définis, soulignant un domaine critique nécessitant des améliorations. Cependant, il y a eu une augmentation des recrutements pour des postes de leadership tels que les directeurs des données (CDO) et les directeurs de l'IA, avec respectivement 85 % et 33 % d'organisations les nommant.
L'économiste du MIT, Daron Acemoglu, a commenté les gains de productivité globale issus de l'IA, notant que malgré l'intérêt et l'investissement dans les technologies d'IA, des augmentations significatives de productivité restent à être observées au niveau macroéconomique. Acemoglu a estimé une augmentation modeste de la productivité de 0,5 % au cours de la prochaine décennie.
Ces tendances offrent un aperçu de l'avenir de l'IA et de la science des données, où les entreprises continuent de naviguer à travers les défis liés à l'adoption technologique tout en s'efforçant d'atteindre des gains de productivité et une infrastructure efficace.
