À l'approche de 2025, l'intelligence artificielle (IA) continue de révolutionner les solutions d'entreprise en favorisant l'efficacité, l'innovation et la croissance. Cet article de blog explore les tendances de pointe en matière d'IA, en se penchant sur les avancées transformatrices qui redéfiniront le mode de fonctionnement des entreprises. Des agents d'IA qui deviennent essentiels pour les fournisseurs de logiciels au rôle critique de l'intégrité et de la gestion des données, nous découvrirons comment ces innovations façonnent l'avenir des solutions d'entreprise. Rejoignez-nous dans ce voyage pour découvrir les possibilités passionnantes que l'IA apporte au monde des affaires.

Les agents d'IA deviendront-ils indispensables aux éditeurs de logiciels ?

Les agents d'IA sont en passe de devenir aussi essentiels que les API robustes pour les fournisseurs de logiciels, marquant ainsi un nouveau rite de passage. D'ici 2025, les fournisseurs de logiciels devront proposer des agents d'IA non seulement capables et dignes de confiance, mais aussi sécurisés et intégrés de manière transparente à d'autres systèmes. Ces agents d'IA joueront un rôle central dans les plateformes d'IA d'entreprise, permettant aux entreprises de tirer parti de l'IA sans avoir besoin d'une expertise technique approfondie.

Révolutionner les agents d'IA : Du traitement du langage naturel aux décisions en temps réel

Les environnements sans code et en langage naturel permettront aux entreprises d'extraire facilement des informations et d'orchestrer l'automatisation à travers les plateformes. Cette accessibilité permettra aux entreprises d'exploiter l'IA sans avoir besoin d'une expertise technique approfondie. Au fil de l'année, nous pouvons nous attendre à des avancées significatives dans les capacités des agents d'IA.

Prenons l'exemple d'une grande entreprise de vente au détail qui souhaite optimiser la gestion de sa chaîne d'approvisionnement. En intégrant des agents d'IA à son logiciel d'entreprise, elle peut automatiser la gestion des stocks, prévoir la demande et rationaliser la logistique. Ces agents d'IA peuvent analyser de grandes quantités de données en temps réel et fournir des informations et des recommandations exploitables afin d'améliorer l'efficacité et de réduire les coûts.

L'intégrité des données deviendra un élément clé de l'IA dans la prise de décision au sein de l'entreprise

Nous avons tous entendu dire que les données sont le carburant de l'IA, mais leur rôle a évolué. Les données ne sont plus seulement utilisées pour former l'IA ; elles servent désormais de base aux systèmes d'IA pour référencer, répondre et prendre des décisions en temps réel. La pertinence, l'exactitude et la sécurité de ces données sont essentielles pour que l'IA puisse fonctionner efficacement. En 2025, nous assisterons à un regain d'intérêt pour la gestion de l'information, non seulement pour la consommation humaine, mais aussi pour l'optimisation de la capacité de l'IA à traiter, analyser et agir sur les données de manière sûre et efficace.

Le rôle essentiel de l'intégrité des données pour la pertinence, la précision et la sécurité

La pertinence, l'exactitude et la sécurité des données sont essentielles pour que l'IA puisse fonctionner efficacement.

Par exemple, une institution financière qui s'appuie sur l'IA pour détecter les fraudes doit s'assurer que les données utilisées par le système d'IA sont exactes et à jour. Toute divergence ou inexactitude dans les données pourrait conduire à des faux positifs ou à des cas de fraude non détectés. En mettant en œuvre de solides pratiques de gouvernance des données, l'institution peut s'assurer que son système d'IA a accès à des données de haute qualité, améliorant ainsi sa précision et son efficacité.

En outre, un prestataire de soins de santé qui utilise l'IA pour analyser les données des patients doit s'assurer que les données sont exactes, complètes et sécurisées. Cela implique la mise en œuvre de politiques de gouvernance des données, l'utilisation d'outils de qualité des données et le respect des réglementations en matière de confidentialité des données. Ce faisant, le prestataire peut s'assurer que son système d'IA peut prendre des décisions précises et fiables, améliorant ainsi les résultats pour les patients.

Libérer le potentiel de l'IA grâce à des données curatées, connectées et confidentielles

En 2025, la gestion des données s'imposera comme la pierre angulaire des organisations visant à libérer le potentiel de l'IA générative et des grands modèles de langage.

En l'absence de données classées, connectées et confidentielles, même les outils d'IA les plus avancés, y compris le traitement du langage naturel (NLP), ne sont pas à la hauteur. Une mauvaise gestion des données limite l'efficacité de l'IA, alors qu'une stratégie de données solide permet de débloquer des opportunités à plus forte valeur ajoutée. Avec l'adoption croissante de l'IA, la gestion des données passera d'une nécessité de backend à une compétence critique dans laquelle chaque entreprise doit exceller pour réussir.

Par exemple, une entreprise manufacturière qui souhaite mettre en œuvre l'IA pour la maintenance prédictive doit s'assurer qu'elle a accès à des données de haute qualité sur les performances de l'équipement et l'historique de la maintenance. Cela implique de collecter des données à partir de capteurs et d'autres sources, de les stocker de manière sécurisée et accessible, et de s'assurer qu'elles sont exactes et à jour. Ce faisant, l'entreprise peut utiliser l'IA pour prédire les défaillances de l'équipement et programmer la maintenance plus efficacement, réduisant ainsi les temps d'arrêt et améliorant la productivité.

En outre, une entreprise de vente au détail qui utilise l'IA pour personnaliser l'expérience client doit s'assurer qu'elle a accès à des données de haute qualité sur les préférences et le comportement des clients. Cela implique de collecter des données provenant de différentes sources, telles que les interactions en ligne et hors ligne, et de s'assurer qu'elles sont exactes et à jour. Ce faisant, l'entreprise peut utiliser l'IA pour fournir des recommandations et des offres personnalisées, améliorant ainsi la satisfaction et la fidélité des clients.

L'évolution stratégique de la gestion des données dans l'IA

Avec l'adoption croissante de l'IA, la gestion des données passera d'une nécessité de backend à une compétence critique dans laquelle chaque entreprise doit exceller pour réussir. Cette évolution souligne l'importance des données dans l'écosystème de l'IA. Les entreprises devront investir dans des outils et des technologies de gestion des données qui peuvent les aider à maintenir des données de haute qualité et à garantir leur intégrité.

Par exemple, une entreprise de logistique qui utilise l'IA pour optimiser sa chaîne d'approvisionnement doit s'assurer qu'elle a accès à des données de haute qualité sur les niveaux de stock, les délais d'expédition et d'autres facteurs. Cela implique de collecter des données auprès de différentes sources, de les stocker de manière sécurisée et accessible, et de s'assurer qu'elles sont exactes et à jour. Ce faisant, l'entreprise peut utiliser l'IA pour optimiser sa chaîne d'approvisionnement, en réduisant les coûts et en améliorant l'efficacité.

Stratégie mondiale en matière d'IA : S'adapter aux différences réglementaires entre l'UE et les États-Unis

Les réglementations exhaustives et préventives de l'UE imposeront à ses entreprises des coûts de mise en conformité nettement plus élevés que ceux des entreprises opérant dans des régions moins réglementées comme les États-Unis. Cette disparité aura un impact sur les entreprises multinationales, ce qui entraînera une fragmentation des stratégies d'IA. Les filiales situées dans des zones géographiques différentes seront confrontées à des niveaux variables d'accès aux nouvelles technologies et d'adoption de celles-ci.

Par exemple, une entreprise technologique multinationale qui opère à la fois dans l'UE et aux États-Unis peut être confrontée à des exigences réglementaires différentes pour ses systèmes d'IA. Dans l'UE, l'entreprise peut devoir se conformer à des réglementations strictes en matière de confidentialité et de sécurité des données, alors qu'aux États-Unis, elle peut bénéficier d'une plus grande souplesse dans la manière d'utiliser et de gérer les données. Cette disparité réglementaire peut compliquer l'élaboration et la mise en œuvre d'une stratégie d'IA cohérente pour l'ensemble des activités de l'entreprise dans le monde.

Comment assurer la conformité tout en favorisant l'innovation en matière d'IA ?

L'équilibre entre la conformité et l'innovation va devenir un défi majeur pour les organisations internationales qui naviguent dans ces cadres divergents. Les entreprises doivent élaborer des stratégies qui garantissent la conformité tout en favorisant l'innovation. Cela nécessite une approche proactive des changements réglementaires et une stratégie flexible en matière d'IA.

Par exemple, une institution financière qui opère dans plusieurs pays peut avoir besoin de développer des stratégies d'IA différentes pour chaque région afin de se conformer aux réglementations locales. Cela peut impliquer la mise en œuvre de pratiques de gestion des données, de mesures de sécurité et de modèles d'IA différents pour répondre aux exigences spécifiques de chaque juridiction. Ce faisant, l'institution peut garantir la conformité tout en continuant à innover et à tirer parti de l'IA pour améliorer ses opérations.

Les réglementations nationales en matière d'IA compliqueront la mise en conformité aux États-Unis

Après près de 700 propositions législatives liées à l'IA en 2024, les États continueront d'intensifier leurs efforts l'année prochaine, en abordant un large éventail de questions relatives à l'utilisation, à l'éthique et à la réglementation de l'IA. En 2025, les lois et réglementations sur l'IA spécifiques à chaque État devraient être promulguées à plus grande échelle aux États-Unis, ce qui posera d'importants problèmes de conformité aux entreprises opérant dans plusieurs États. La portée et les exigences de ces réglementations varieront d'un État à l'autre, ce qui compliquera la tâche des entreprises américaines qui devront s'adapter à un ensemble de règles disparates. Les entreprises devront rester agiles et proactives pour naviguer dans ce paysage réglementaire en évolution, en s'assurant qu'elles respectent les normes de conformité dans chaque juridiction tout en maintenant des stratégies cohérentes en matière d'IA.

Embrasser l'avenir : Naviguer dans le paysage évolutif de l'IA d'entreprise

Le paysage de l'IA d'entreprise évolue rapidement, avec des tendances transformatrices qui façonnent l'avenir des opérations commerciales. Les agents d'IA, les environnements sans code et le traitement du langage naturel rendent l'IA plus accessible et plus puissante. L'intégrité et la gestion des données deviennent des outils essentiels pour la prise de décision en matière d'IA, tandis que des réglementations divergentes créent de nouveaux défis pour les entreprises internationales. En restant informées et agiles, les entreprises peuvent exploiter le potentiel de l'IA pour stimuler l'innovation, l'efficacité et la croissance. L'avenir des solutions d'entreprise est prometteur, et celles qui adoptent ces avancées ouvriront la voie sur un marché de plus en plus concurrentiel.

Par Mika Turunen, Vice-président senior, Produit et Ingénierie chez M-Files