L'intelligence artificielle entre dans une nouvelle phase pratique : des discussions sur les tendances à la mise en œuvre des produits

Avec le développement continu de la technologie de l'intelligence artificielle, l'attention de l'industrie s'est déplacée des discussions théoriques vers des applications pratiques. La construction de produits d'IA évolutifs devient un domaine clé de la concurrence entre entreprises. Le dernier rapport publié sur l'état de l'IA en 2025 se concentre sur l'ensemble du cycle de vie des produits d'IA, de la conception, du développement à l'exploitation à grande échelle, offrant aux entreprises un guide complet pour la mise en œuvre.

Ce rapport est basé sur une étude approfondie menée auprès de 300 cadres supérieurs de sociétés de logiciels, combinant les perspectives d'experts en IA du secteur, et fournit une feuille de route stratégique pour aider les entreprises à transformer leur avantage technologique en IA en un avantage concurrentiel durable.

Voici les cinq principales perceptions extraites du rapport :

1. La stratégie produit AI entre dans une nouvelle phase de maturité

Comparé aux entreprises qui intègrent simplement des fonctionnalités d'IA dans leurs produits existants, les entreprises axées sur l'IA se distinguent par une vitesse de promotion de produit supérieure. Les données montrent que 47 % des entreprises natives de l'IA ont atteint une échelle critique et validé la demande du marché, tandis que seulement 13 % des entreprises proposant des produits intégrant l'IA ont atteint ce niveau.

Tendances principales : les flux de travail des agents intelligents et les applications verticales deviennent le point focal. Près de 80 % des développeurs natifs d'IA s'efforcent de mettre en place des systèmes d'IA capables d'exécuter de manière autonome des tâches multipliées par les utilisateurs.

Stratégie d'implémentation : Les entreprises adoptent généralement une architecture multi-modèles pour optimiser les performances, contrôler les coûts et s'adapter à des scénarios d'application spécifiques. Dans les produits destinés aux clients, chaque répondant utilise en moyenne 2,8 modèles.

2. Le modèle de tarification AI reflète des caractéristiques économiques uniques

L'IA transforme la façon dont les entreprises fixent les prix de leurs produits et services. Des enquêtes montrent que de nombreuses entreprises adoptent des modèles de tarification hybrides, en ajoutant des frais d'utilisation en plus des frais d'abonnement de base. Certaines entreprises explorent également des modèles de tarification entièrement basés sur l'utilisation réelle ou l'efficacité client.

Actuellement, de nombreuses entreprises continuent d'offrir des fonctionnalités d'IA gratuitement, mais plus de 37 % des entreprises prévoient d'ajuster leur stratégie de tarification au cours de l'année à venir, afin que les prix soient plus en adéquation avec la valeur que les clients obtiennent et l'utilisation des fonctionnalités d'IA.

3. La stratégie des talents devient un avantage différentiel

L'IA n'est pas seulement un défi technologique, mais aussi un défi organisationnel. Actuellement, les équipes de pointe ont généralement constitué des équipes interfonctionnelles composées 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 % de leur équipe d'ingénierie se concentre sur l'IA, et ce pourcentage peut atteindre 37 % dans les entreprises à forte croissance. Cependant, le recrutement de talents reste un goulot d'étranglement majeur. Le cycle de recrutement moyen pour les ingénieurs en IA et en apprentissage automatique dépasse 70 jours, ce qui en fait le plus long pour tous les postes liés à l'IA.

Il existe des divergences sur l'avancement du recrutement : 54 % des répondants indiquent que le progrès est en retard, la principale raison étant le manque de talents qualifiés.

4. L'augmentation significative du budget AI affecte la situation financière de l'entreprise

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

Avec l'expansion de l'échelle des produits d'IA, la structure des coûts a également changé de manière significative. À un stade précoce, les coûts des ressources humaines représentent la majeure partie des dépenses, y compris le recrutement, la formation et les coûts d'amélioration des compétences. Lorsque le produit atteint sa maturité, les coûts des services cloud, de l'inférence des modèles et de la conformité réglementaire représenteront une part importante des dépenses.

5. L'échelle des applications internes d'IA dans les entreprises s'élargit, mais la répartition est inégale

Bien que la majorité des entreprises interrogées offrent un accès aux outils d'IA internes à environ 70 % de leurs employés, seuls environ la moitié d'entre eux utilisent réellement ces outils de manière régulière. Les grandes entreprises matures font face à des défis plus importants pour inciter leurs employés à utiliser l'IA.

Les entreprises à taux d'adoption élevé (plus de 50 % des employés utilisant des outils d'IA) déploient en moyenne l'IA dans sept scénarios internes ou plus, y compris les assistants de programmation (taux d'utilisation de 77 %), la génération de contenu (65 %) et la recherche de documents (57 %). Dans ces domaines, l'efficacité du travail augmente de 15 % à 30 %.

L'écosystème des outils d'IA devient progressivement mature

Les enquêtes montrent que les cadres techniques, bibliothèques et plateformes actuellement en fonctionnement dans les environnements de production restent diversifiés. Les outils principaux incluent :

• Traitement des données : Pandas, NumPy, Apache Spark
• Cadres d'apprentissage automatique : PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn
• Apprentissage profond : Transformers, JAX
• Services de modélisation : MLflow, Kubeflow
• Base de données vectorielle : Pinecone, Weaviate
• Outils de développement : GitHub Copilot, Replit
• Développement LLM : LangChain, LlamaIndex

Ces outils reflètent les choix réels des développeurs dans différents domaines d'application de l'IA, fournissant des références pour les entreprises souhaitant construire des produits d'IA.