L'IA va sous couverture au travail en 2025, révèle le rapport sur les tendances technologiques de Deloitte

Chaque année, le rapport Tech Trends de Deloitte explore en profondeur le paysage technologique de l'année écoulée et met en lumière les grandes tendances de l'industrie qui façonneront la transformation numérique au cours des 18 à 24 prochains mois. Le rapport de cette année, publié aujourd'hui, a une fois de plus mis en avant l'intelligence artificielle (AI), mais avec une nuance par rapport aux années précédentes.

Bien que l'AI reste aussi populaire que jamais depuis son essor il y a deux ans, l'industrie a connu des changements notables dans la manière dont la technologie est perçue, adoptée et mise en œuvre par les consommateurs et les organisations. Selon le rapport, l'AI est "en train de s'intégrer dans le tissu de nos vies".

Mike Bechtel, futuriste en chef chez Deloitte et co-auteur du rapport, a comparé l'AI à des technologies essentielles comme l'électricité ou le World Wide Web — des choses sur lesquelles nous comptons quotidiennement sans y réfléchir. Il a noté que l'AI devient de plus en plus une couche sous-jacente pour les opérations commerciales clés.

"La différence entre les 18 à 24 prochains mois et les 18 à 24 derniers mois est que l'AI passe en coulisses", a expliqué Bechtel. "Elle devient la fondation ou la sous-structure de toutes les autres choses orientées vers les affaires que nous devons faire et auxquelles nous devons penser."

À mesure que l'AI devient essentielle à presque toutes les opérations commerciales, l'appréhension initiale envers cette technologie diminue. Les dirigeants d'entreprise se concentrent désormais moins sur la question de savoir s'il faut adopter l'AI, mais plutôt sur la manière de l'exploiter au mieux, explorant des options comme les mises à niveau matérielles, les petits modèles de langage (SLMs), l'AI agentique, et plus encore.

L'AI dans les affaires : une équipe d'agents spécialisés

Lorsque des chatbots AI comme ChatGPT ont fait leur apparition, les grands modèles de langage (LLMs) qui les sous-tendent ont rapidement été recherchés pour rationaliser les opérations commerciales. Initialement, l'idée était d'avoir un chatbot polyvalent capable de tout gérer.

"Au cours des deux dernières années, on avait l'impression que l'AI était une chose monolithique — une seule fenêtre de chat pour tous nos besoins et curiosités", a déclaré Bechtel. "Maintenant, nous assistons à une explosion fractale où il y aura des AIs (au pluriel), avec des dizaines, puis des centaines, et éventuellement des milliers d'agents spécifiques à un domaine, entraînés sur des données spécifiques à ce domaine."

Le rapport souligne que les SLMs, grâce à leur flexibilité, peuvent être adaptés pour effectuer des tâches spécifiques telles que la demande de subventions, la production de rapports financiers ou la synthèse de rapports d'inspection — des tâches où l'entraînement d'un LLM serait inefficace.

Ces SLMs peuvent travailler ensemble, formant une équipe d'assistants virtuels sur lesquels les organisations peuvent compter pour diverses tâches. Cette approche reflète la manière dont nous utilisons les applications aujourd'hui, conduisant à l'idée qu'"il y a un agent pour ça".

"Ce n'est pas tant une super combinaison unique ; c'est plutôt une équipe, une équipe d'Avengers, si vous voulez, d'agents spécialement dotés de superpouvoirs spécialisés que vous appelez pour des besoins spécifiques", a remarqué Bechtel.

Les SLMs offrent également des avantages supplémentaires : ils peuvent fonctionner sur l'appareil, sont plus rentables, nécessitent moins de données et sont souvent open-source.

L'AI dans le matériel

Au cours de l'année écoulée, il y a eu une montée en puissance du matériel centré sur l'AI avec une puissance de calcul améliorée, capable d'exécuter des applications AI sur l'appareil et d'intégrer des fonctionnalités et des flux de travail AI.

"Une mise à jour des ordinateurs physiques des entreprises et des employés est sur le point de commencer, comme nous n'en avons pas vu depuis 15 ans", a déclaré Bechtel. "Pour la première fois en une génération, le matériel physique — processeurs, serveurs, réseaux, ordinateurs portables — peut être la clé pour atteindre l'avenir que vous voulez ou rester coincé dans le passé."

Cette tendance pousse les entreprises à mettre à jour les appareils de leurs employés, car la transformation AI envisagée ne peut être réalisée sans le support matériel adéquat.

Le rapport identifie ce changement comme l'une de ses six tendances, le qualifiant de "le matériel dévore le monde". Un exemple frappant est la popularité fulgurante de Nvidia, dont les GPUs sont devenus très recherchés, positionnant l'entreprise parmi les firmes les plus précieuses au monde. Deloitte prévoit que le marché mondial des puces AI passera de 50 milliards de dollars en 2024 à 110 milliards de dollars en 2027 dans une estimation prudente, ou jusqu'à 400 milliards de dollars dans un scénario optimiste.

Quand il s'agit de décider quand investir dans des mises à niveau matérielles, Bechtel conseille de "suivre le besoin". Il a dit : "Si vous avez un ensemble de capacités stratégiques que vous êtes impatient de mettre en œuvre et que votre parc matériel est votre facteur limitant, alors, par tous les moyens, il est temps. Si vous faites du lèche-vitrines pour du matériel brillant juste parce qu'il est brillant, ce n'est peut-être pas la décision la plus à valeur ajoutée."

Commencer avec l'AI

Malgré l'évolution du paysage de l'AI depuis 2023, le point de départ pour les entreprises reste le même : les données. Qu'une entreprise souhaite utiliser un LLM ou un SLM, avoir des données propres, organisées et à jour est crucial pour obtenir des résultats précis.

"Je pense que la recommandation numéro un que je donne à tous mes clients, dans tous les secteurs et toutes les géographies, est de nettoyer, normaliser et gouverner vos ensembles de données individuels avant de penser à les intégrer dans une AI", a conseillé Bechtel.

Il a noté qu'environ trois quarts de ses clients arrivent initialement aux réunions en voulant un projet AI, mais repartent en réalisant qu'ils ont d'abord besoin d'un projet de gestion et de gouvernance des données.

Pour éviter le scénario "poubelle à l'entrée, poubelle au carré à la sortie", le rapport souligne que les coûts d'étiquetage des données sont un moteur important des investissements en AI. De plus, le rapport 2024 State of Generative AI in the Enterprise Q3 de Deloitte a révélé que 75 % des organisations interrogées ont augmenté leurs investissements dans la gestion du cycle des données en raison de l'AI générative.

"Quand on regarde le mot 'IT', on a tendance à penser au T, comme 'oh, technologie brillante', mais la partie information représente facilement la moitié du jeu", a conclu Bechtel.