Guide pratique de mise en œuvre de l'IA en 2025 : cinq enseignements clés pour passer de la stratégie à une exploitation à grande échelle
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Guide pratique de mise en œuvre de l'IA en 2025 : cinq enseignements clés pour passer de la stratégie à une exploitation à grande échelle
Fournir une feuille de route stratégique visant à transformer les avantages intelligents de l'intelligence artificielle générative en compétitivité commerciale durable.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : ICONIQ
Traduction : Tim, PANews
L'intelligence artificielle entre dans une nouvelle ère : d'un sujet de discussion à la mise en œuvre concrète. Le développement de produits IA à grande échelle devient le champ de bataille stratégique. Le rapport 2025 sur l'état de l'IA, intitulé « Manuel du constructeur », déplace le regard de l'adoption technologique vers la mise en œuvre pratique et analyse en profondeur l'ensemble du processus allant de la conception à la mise à l'échelle opérationnelle des produits IA.
Fondé sur une enquête exclusive menée en avril 2025 auprès de 300 cadres dirigeants d'entreprises logicielles, ainsi que sur des entretiens approfondis avec des leaders en intelligence artificielle au sein de la communauté ICONIQ, ce rapport propose une feuille de route tactique visant à transformer les avantages intelligents de l'IA générative en compétitivité commerciale durable.
Ce rapport met en lumière cinq chapitres clés et explique comment ils peuvent aider les équipes à construire activement des applications IA.
1. La stratégie produit en IA atteint un nouveau niveau de maturité
Par rapport aux entreprises qui se contentent d'intégrer l'IA dans leurs produits existants, les sociétés centrées sur l'IA lancent leurs produits sur le marché plus rapidement. Les données montrent que près de la moitié (47 %) des entreprises nées avec l'IA ont déjà atteint une taille critique et démontré une adéquation avérée avec le marché, contre seulement 13 % parmi les entreprises intégrant l'IA dans leurs produits.
Ce qu’elles font : les workflows d'agents et les applications verticales deviennent dominants. Près de huit développeurs natifs IA sur dix misent sur les workflows d'agents (c’est-à-dire des systèmes d'IA capables d’exécuter autonomément plusieurs étapes au nom de l’utilisateur).
Comment elles procèdent : les entreprises convergent vers une architecture multi-modèles afin d’optimiser les performances, maîtriser les coûts et adapter précisément chaque modèle à des cas d’usage spécifiques. Dans les produits destinés aux clients, chaque répondant utilise en moyenne 2,8 modèles.
2. L’évolution des modèles de tarification reflète les spécificités économiques de l'IA
L’intelligence artificielle transforme la manière dont les entreprises fixent le prix de leurs produits et services. Selon notre enquête, de nombreuses entreprises adoptent désormais des modèles hybrides combinant un abonnement de base à une facturation basée sur l'utilisation. D'autres explorent même des modèles entièrement fondés sur l'usage réel ou sur les résultats obtenus par le client.
Bien que de nombreuses entreprises offrent encore gratuitement leurs fonctionnalités IA, plus d’un tiers (37 %) prévoit d’ajuster sa politique tarifaire au cours de l’année à venir, afin de mieux aligner le prix sur la valeur perçue et le volume d’utilisation de ces fonctionnalités.
3. La stratégie talent comme avantage différenciant
L’intelligence artificielle n’est pas seulement une question technique, mais aussi organisationnelle. Actuellement, la plupart des meilleures équipes constituent des équipes pluridisciplinaires composées d’ingénieurs IA, d’ingénieurs en apprentissage automatique, de scientifiques des données et de chefs de produit IA.
À l’avenir, la majorité des entreprises prévoient que 20 à 30 % de leurs effectifs techniques seront consacrés à l’IA, avec une proportion pouvant atteindre 37 % dans les entreprises à forte croissance. Toutefois, selon l’enquête, le recrutement de talents adaptés reste un goulot d’étranglement. Parmi tous les postes spécialisés en IA, les ingénieurs IA et en machine learning sont les plus longs à pourvoir, avec un délai moyen supérieur à 70 jours.
Concernant les progrès en matière de recrutement, les avis divergent. Bien que certains recruteurs jugent l’avancement satisfaisant, 54 % des répondants estiment être en retard, principalement en raison d’un vivier insuffisant de talents qualifiés.
4. Le budget IA augmente fortement, apparaissant clairement dans les comptes de résultat
Les entreprises adoptant l’IA consacrent actuellement entre 10 % et 20 % de leur budget R&D à cette technologie, et cette tendance à la hausse persiste en 2025 quel que soit le niveau de chiffre d'affaires. Ce changement stratégique souligne de plus en plus que l’IA est devenue un moteur central de la stratégie produit.
Avec la montée en échelle des produits IA, la structure des coûts évolue significativement. En phase initiale de développement, les coûts liés aux ressources humaines – recrutement, formation et montée en compétences – représentent généralement la plus grande part des dépenses. Mais à mesure que le produit mûrit, les coûts liés aux services cloud, à l'inférence des modèles et à la conformité réglementaire deviennent prédominants.
5. L’utilisation interne de l’IA s’étend, mais de manière inégale
Bien que la majorité des entreprises interrogées offrent un accès aux outils IA internes à environ 70 % de leurs employés, seulement la moitié environ les utilisent régulièrement. Dans les grandes entreprises aux structures bien établies, encourager l’adoption de l’IA par les collaborateurs s’avère particulièrement difficile.
Les entreprises à forte adoption (où plus de la moitié des employés utilisent des outils IA) déploient en moyenne l’IA dans sept domaines internes ou plus, notamment les assistants de programmation (utilisés par 77 %), la génération de contenu (65 %) et la recherche documentaire (57 %). Ces domaines connaissent des gains d’efficacité allant de 15 à 30 %.
L’écosystème des outils IA reste fragmenté, mais gagne progressivement en maturité
Nous avons interrogé des centaines d’entreprises pour comprendre quels frameworks, bibliothèques et plateformes sont réellement utilisés en production. Ce rapport ne se limite pas à un simple classement, mais reflète fidèlement les outils adoptés par les développeurs dans différents domaines.
Voici un aperçu succinct, classé par ordre alphabétique, des outils les plus couramment utilisés :
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