Pratiques concrètes de l'IA : cinq clés essentielles pour passer de la stratégie à la mise à l'échelle
L'intelligence artificielle passe d'un sujet tendance à une application pratique, les produits AI à grande échelle devenant le point focal de la concurrence. Le rapport sur l'état de l'IA 2025, intitulé "Manuel des bâtisseurs", se concentre sur la pratique concrète et analyse en profondeur l'ensemble du processus des produits AI, de la conception à l'exploitation à grande échelle.
Ce rapport, basé sur une enquête auprès de 300 dirigeants d'entreprises de logiciels et des entretiens avec des experts du domaine de l'IA, fournit une feuille de route tactique visant à transformer les avantages de l'IA en une compétitivité durable. Voici cinq grandes observations clés :
1. La stratégie des produits d'IA entre dans une nouvelle phase
Les entreprises natives de l'IA lancent leurs produits sur le marché plus rapidement que les entreprises traditionnelles. 47 % des entreprises natives de l'IA ont atteint une échelle critique et validé l'adéquation au marché, tandis que seulement 13 % des entreprises traditionnelles intégrant l'IA ont atteint ce stade.
Tendances principales :
Les flux de travail d'agents intelligents et les applications verticales deviennent des priorités.
Près de 80 % des développeurs d'IA natifs mettent en place des systèmes d'IA capables d'exécuter de manière autonome des opérations en plusieurs étapes.
Les entreprises adoptent généralement une architecture multi-modèles, chaque produit orienté client utilisant en moyenne 2,8 modèles.
2. Le modèle de tarification AI reflète des caractéristiques économiques uniques
L'IA change la façon dont les produits sont tarifés. De nombreuses entreprises adoptent un modèle hybride, combinant des frais d'abonnement de base et des frais à la consommation. Certaines entreprises explorent un tarif entièrement basé sur l'utilisation ou les résultats.
37 % des entreprises prévoient d'ajuster les prix l'année prochaine pour mieux refléter la valeur et l'utilisation des clients.
De nombreuses entreprises continuent d'offrir des fonctionnalités d'IA gratuitement.
3. La stratégie de talent devient un avantage différentiel
L'IA n'est pas seulement un problème technique, mais aussi un défi organisationnel. Les meilleures équipes forment des groupes interfonctionnels, comprenant des ingénieurs en IA, des ingénieurs en apprentissage automatique, des scientifiques des données et des chefs de produit en IA.
Les entreprises à forte croissance prévoient que 37% de leurs équipes d'ingénierie se concentrent sur l'IA
Le recrutement de talents en IA reste un goulot d'étranglement, le temps moyen de recrutement pour les ingénieurs IA/ML dépasse 70 jours.
54% des répondants ont déclaré que le processus de recrutement était en retard, principalement en raison d'un manque de talents qualifiés.
4. La montée en flèche du budget IA, redéfinissant la structure financière des entreprises
Les entreprises investissent 10 % à 20 % de leur budget de recherche et développement dans l'IA, avec une tendance à la hausse prévue d'ici 2025. L'IA est devenue le moteur central de la stratégie produit.
Changement de la structure des coûts :
Phase précoce : Le coût des ressources humaines domine
Phase de maturité : augmentation de la part des coûts des services cloud, de l'inférence de modèles et de la conformité.
5. L'application interne de l'IA dans les entreprises s'élargit mais de manière inégale
La plupart des entreprises offrent un accès aux outils d'IA internes à 70 % de leurs employés, mais le taux d'utilisation régulière n'est en réalité que d'environ 50 %. Les grandes entreprises matures font face à des défis plus importants pour promouvoir l'utilisation de l'IA.
Caractéristiques des entreprises à forte adoption :
Déployer l'IA dans plus de 7 scénarios internes
Applications principales : Assistant de programmation (77%), Génération de contenu (65%), Recherche de documents (57%)
L'efficacité de travail dans ces domaines augmente de 15% à 30%
L'écosystème des outils d'IA devient progressivement mature
Des recherches montrent que les outils et plateformes d'IA couramment utilisés dans les environnements de production comprennent :
Cadres : PyTorch, TensorFlow
Bibliothèque : Hugging Face, LangChain, OpenAI
Plateforme cloud : AWS, Azure, GCP
Modèles open source : Llama, Stable Diffusion
Outils dédiés : Anthropic, Jasper, Midjourney
La technologie AI passe de la théorie à la pratique, les entreprises doivent élaborer une stratégie globale, en se concentrant sur les talents, la technologie et l'exploitation, afin de déployer des capacités AI de manière exhaustive et de se démarquer dans la concurrence.
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LayerZeroHero
· 07-20 01:41
Le budget technique reste important.
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Token_Sherpa
· 07-17 04:47
honnêtement, juste un autre cycle de hype... j'ai déjà vu ce film avec la blockchain, smh
Voir l'originalRépondre0
CryptoCross-TalkClub
· 07-17 04:46
Encore en train de vendre des tondeuses à gazon, cette fois-ci avec même de l'IA.
Pratiques de mise en œuvre de l'IA : cinq grandes idées clés pour améliorer la compétitivité
Pratiques concrètes de l'IA : cinq clés essentielles pour passer de la stratégie à la mise à l'échelle
L'intelligence artificielle passe d'un sujet tendance à une application pratique, les produits AI à grande échelle devenant le point focal de la concurrence. Le rapport sur l'état de l'IA 2025, intitulé "Manuel des bâtisseurs", se concentre sur la pratique concrète et analyse en profondeur l'ensemble du processus des produits AI, de la conception à l'exploitation à grande échelle.
Ce rapport, basé sur une enquête auprès de 300 dirigeants d'entreprises de logiciels et des entretiens avec des experts du domaine de l'IA, fournit une feuille de route tactique visant à transformer les avantages de l'IA en une compétitivité durable. Voici cinq grandes observations clés :
1. La stratégie des produits d'IA entre dans une nouvelle phase
Les entreprises natives de l'IA lancent leurs produits sur le marché plus rapidement que les entreprises traditionnelles. 47 % des entreprises natives de l'IA ont atteint une échelle critique et validé l'adéquation au marché, tandis que seulement 13 % des entreprises traditionnelles intégrant l'IA ont atteint ce stade.
Tendances principales :
2. Le modèle de tarification AI reflète des caractéristiques économiques uniques
L'IA change la façon dont les produits sont tarifés. De nombreuses entreprises adoptent un modèle hybride, combinant des frais d'abonnement de base et des frais à la consommation. Certaines entreprises explorent un tarif entièrement basé sur l'utilisation ou les résultats.
3. La stratégie de talent devient un avantage différentiel
L'IA n'est pas seulement un problème technique, mais aussi un défi organisationnel. Les meilleures équipes forment des groupes interfonctionnels, comprenant des ingénieurs en IA, des ingénieurs en apprentissage automatique, des scientifiques des données et des chefs de produit en IA.
4. La montée en flèche du budget IA, redéfinissant la structure financière des entreprises
Les entreprises investissent 10 % à 20 % de leur budget de recherche et développement dans l'IA, avec une tendance à la hausse prévue d'ici 2025. L'IA est devenue le moteur central de la stratégie produit.
Changement de la structure des coûts :
5. L'application interne de l'IA dans les entreprises s'élargit mais de manière inégale
La plupart des entreprises offrent un accès aux outils d'IA internes à 70 % de leurs employés, mais le taux d'utilisation régulière n'est en réalité que d'environ 50 %. Les grandes entreprises matures font face à des défis plus importants pour promouvoir l'utilisation de l'IA.
Caractéristiques des entreprises à forte adoption :
L'écosystème des outils d'IA devient progressivement mature
Des recherches montrent que les outils et plateformes d'IA couramment utilisés dans les environnements de production comprennent :
La technologie AI passe de la théorie à la pratique, les entreprises doivent élaborer une stratégie globale, en se concentrant sur les talents, la technologie et l'exploitation, afin de déployer des capacités AI de manière exhaustive et de se démarquer dans la concurrence.