8 tendances technologiques en IA et ML que les entreprises doivent suivre de près

On assiste à une profonde transformation du monde de l’entreprise sous l’effet de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique (ML). De la simplification des opérations à la personnalisation des expériences, l’impact de ces technologies est déjà bien présent sur les entreprises du monde entier, leur offrant de nouvelles opportunités de croissance accélérée, d’efficacité accrue et d’innovation plus performante.

L’influence des tendances en matière de ML et d’IA est indéniable. Le rapport de la CNUCED (Conférence des Nations Unies sur le commerce et le développement) estime que le marché mondial de l’IA atteindra la somme stupéfiante de 4,8 milliards de dollars d’ici 2033. Cette croissance fulgurante témoigne de la prise de conscience par les entreprises de la valeur inestimable de ces technologies. De l’automatisation des tâches répétitives à la découverte de modèles cachés dans les données, l’IA et la ML changent radicalement notre façon de travailler et notre compétitivité.

Toutefois, ce n’est que le début. Le domaine de l’IA et de la ML laisse présager des percées encore plus spectaculaires qui pourraient révolutionner le mode de fonctionnement des entreprises. Penchons-nous sur les tendances qui façonnent l’avenir de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique.

L’évolution de l’IA et du ML dans les entreprises

Les termes « intelligence artificielle » et « apprentissage automatique » semblaient futuristes il y a encore quelques années. Ces expressions ne se rencontraient que dans les films. Or, ce sont aujourd’hui des outils qui révolutionnent les entreprises du monde entier.

Les débuts de l’intelligence artificielle furent modestes. Dans un premier temps, des applications de recommandation et de détection des fraudes ont vu le jour. Elles ont jeté les bases de solutions plus avancées. On a assisté à des percées dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP), qui a permis aux machines de comprendre le langage humain avec plus de précision. Cela a ouvert la voie aux chatbots capables de dialoguer et aux assistants vocaux tels que Siri et Alexa. Notre façon d’interagir avec la technologie a ainsi évolué.

Pourtant, les répercussions des récents développements de l’IA et de la ML ne se limitent pas aux seuls aspects de l’entreprise liés à la clientèle. Imaginez un monde où les tâches fastidieuses comme la saisie de données et la bureaucratie sont effectuées par des machines. Les employés pourraient ainsi se consacrer à des tâches plus importantes. Grâce à l’automatisation alimentée par l’IA, c’est désormais possible. Sans oublier le service à la clientèle ! Les chatbots alimentés par l’IA sont désormais disponibles 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 pour répondre aux questions et résoudre les problèmes, tandis que l’analyse des sentiments aide les entreprises à comprendre les commentaires des clients et à améliorer leur satisfaction. L’analyse prédictive basée sur l’apprentissage automatique permet en outre aux entreprises d’anticiper les besoins éventuels des clients et d’optimiser leurs stocks en conséquence.

Le moteur de recommandation de Netflix est un exemple notable du pouvoir transformateur de l’IA. Ce n’est pas un hasard, comme on pourrait le penser, mais le pouvoir de l’intelligence artificielle en action. Son système personnalisé analyse les données des utilisateurs et leur suggère des films et des émissions en fonction de leurs préférences. Cela améliore non seulement l’expérience de l’utilisateur, mais Netflix augmente également son engagement et son nombre d’abonnés.

L’impact de l’IA et de l’intelligence artificielle sur les entreprises ne fera que gagner du terrain. Selon une étude de PwC sur l’intelligence artificielle dans le monde, l’IA pourrait représenter jusqu’à 15,7 billions de dollars du PIB mondial d’ici 2030. Selon les estimations de McKinsey, l’IA pourrait générer jusqu’à 1,2 % de croissance annuelle du PIB d’ici à 2030.

En réalité, l’impact de l’IA et de la ML sur les entreprises est loin d’être définitif. Les entreprises peuvent s’assurer de prospérer dans cette nouvelle ère de révolution technologique en comprenant le chemin parcouru, en intégrant les évolutions actuelles et en se préparant activement à l’avenir de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle.

Les 8 tendances technologiques incontournables en ML et IA définies

En tant que partenaire Premier mondial de Google Cloud, partenaire avancé de Zendesk, partenaire de solutions Platinum d’Asana, partenaire Select de GitLab et partenaire Diamond de HubSpot, voici notre analyse des huit tendances les plus marquantes observées auprès de ces acteurs majeurs de cloud.

Tendance n° 1 : IA générative et essor des modèles multimodaux

L’IA devient rapidement plus flexible et performante, portée par des modèles comme Gemini de Google. Ces systèmes peuvent comprendre et créer du contenu à partir de texte, d’ images et d’autres types de données, offrant de puissantes capacités de raisonnement, de résolution de problèmes et de codage.

Google Cloud a fait de Vertex AI la plateforme de référence pour créer des applications multimodales. C’est le seul hyperscaler majeur à proposer des modèles génératifs couvrant la vidéo, l’image, l’audio et la musique, y compris Imagen 4, Veo 3, Chirp 3 et Lyria. Les marques utilisent déjà Imagen pour concevoir des visuels personnalisés et réduire les délais de campagne de plusieurs semaines à quelques jours.

Pour élargir son écosystème, Google Cloud permet désormais aux développeurs d’utiliser des modèles tiers, tels que Llama 4 de Meta, via Vertex AI. Grâce à cette approche ouverte, les équipes peuvent combiner les meilleurs modèles en fonction de leurs besoins.

Tendance n° 2 : IA agentique et systèmes multi-agents

L’IA dépasse désormais le cadre des outils autonomes. Pensez à un réseau d’agents intelligents capables de raisonner, d’agir sur la base de ce raisonnement et d’unir leurs efforts. C’est là qu’intervient Gemini Enterprise, l’espace de Google dédié à la création, la gestion et l’exécution de ces agents.

Conçu à la fois pour les développeurs et les utilisateurs métier, Gemini Enterprise comprend une interface sans code qui permet à quiconque, des responsables RH aux spécialistes du marketing, de créer et d’automatiser des flux de travail sans attendre le support technique. En arrière-plan, le kit de développement d’agents (ADK) et le protocole ouvert Agent2Agent (A2A) permettent des systèmes complexes où les agents peuvent communiquer et collaborer.

Des agents pré-construits comme NotebookLM et les Coding Agents (Agents de codage) sont prêts à l’emploi, tandis que d’autres sont plus spécialisés. Par exemple, les agents HubSpot Breeze aident les équipes de vente et de marketing à rédiger du contenu, trouver des prospects et gérer automatiquement les réseaux sociaux.

Tendance n° 3 : Plateformes d’analyse de données et de Machine Learning alimentées par l’IA

L’IA transforme la façon dont les organisations traitnent les données, de la collecte à l’analyse. Sur Google Cloud, Vertex AI offre une plateforme complète pour l’ensemble du cycle de vie du ML, y compris la conception, l’entraînement et le déploiement des modèles. Elle est dotée d’outils tels que Neural Architecture Search (NAS) pour optimiser les modèles, un Feature Store pour centraliser les données réutilisables, et Model Monitoring (Suivi des modèles) pour contrôler la qualité.

Pendant ce temps, BigQuery combinne l’analyse et l’IA dans  un entrepôt de données unique et intelligent. Gemini dans BigQuery traduit le langage courant en SQL, explique les requêtes en termes simples et améliore la recherche avec une compréhension sémantique. Looker, alimenté par Gemini, permet aux utilisateurs d’explorer les données et de créer des rapports simplement en posant des questions en langage naturel.

Ces outils ne sont pas seulement théoriques ; ils donnent des résultats. Par exemple, Aluga Mais a réduit le temps d’analyse de l’enregistrement des clients de 90 minutes à 24 secondes en utilisant ces fonctionnalités basées sur l’IA.

Tendance n° 4 : L’IA pour le développement logiciel et le DevSecOps

Les développeurs travaillent désormais main dans la main avec l’IA. Des outils comme Gemini Code Assist agissent comme des partenaires de codage, aidant les équipes à récupérer plus de 10 heures par mois et par développeur. GitLab Duo Enterprise intègre l’IA à chaque étape du DevSecOps, de la synthèse des discussions à la génération de tests, en passant par la suggestion d’améliorations de code.

La sécurité devient également plus intelligente. L’IA peut désormais identifier les vulnérabilités, expliquer leurs risques et même écrire automatiquement le code pour les corriger. Des entreprises qui utilisent ces outils, comme Cube, signalent un taux de détection 50 % plus rapide et 40 heures de temps de développement économisées chaque semaine.

Tendance n° 5 : L’IA intégrée pour la productivité et l’automatisation des flux de travail

L’IA est de plus en plus intégrée directement dans les outils que les gens utilisent au quotidien. Des plateformes comme Asana AI (Asana Intelligence) aident les équipes à gérer des projets complexes, à automatiser les tâches de routine et à allouer les ressources plus efficacement. Des fonctionnalités telles que Smart Summaries, Smart Status et Smart Rule Creator transforment les données de projet en mises à jour claires et en automatisations, le tout avec un langage naturel.Intégré à Google Workspace, NotebookLM agit comme unun assistant de recherche intelligent. Il exploite documents, vidéos et fichiers audio pour créerdes cartes mentales (Mind Maps) et des rapports, réduisant un processus de plusieurs jours à quelques heures.

De même, Gemini pour Google Workspace aide les employés à rédiger des e-mails et des documents plus rapidement. Des entreprises comme FinQuery rapportent rédiger des messages 20 % plus vite, libérant du temps pour des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Tendance n° 6 : IA conversationnelle et automatisation de l’expérience client (CX)

L’IA conversationnelle rapproche les machines de la façon dont les humains parlent et écoutent réellement. En combinant la compréhension du langage et le machine learning, elle alimente des chats qui semblent plus naturels, du type de ceux que vous attendriez d’un agent qualifié plutôt que d’un script.

Bien qu’elle soit distincte de l’IA générative, les deux travaillent souvent main dans la main. Ensemble, elles offrent aux clients une aide instantanée et personnalisée à tout moment de la journée.

Des outils comme Zendesk AI et Google Contact Center AI incarnent cette nouvelle ère du support. Zendesk AI utilise des bots intelligents, des réponses générées automatiquement et la recherche sémantique pour traiter les questions de routine en douceur. Le Breeze Customer Agent de HubSpot s’appuie sur cela avec des réponses rapides et précises basées sur des informations vérifiées.

Dans des secteurs comme la finance, ces systèmes deviennent omniprésents. Ils guident les clients lors de l’ouverture de comptes, surveillent les transactions, signalent les fraudes potentielles et offrent même des informations en temps réel. En somme, l’IA conversationnelle aide le service client à devenir plus rapide, plus intelligent et, curieusement, bien plus humain.

Tendance n° 7 : Infrastructure et calcul (Compute) avancés pour l’IA

Chaque système d’IA performant nécessite une énorme puissance de calcul. Google Cloud mise sur dumatériel de nouvelle génération, notamment les TPU Ironwood (7e génération) et les GPU NVIDIA Blackwell (B200 et GB200), disponibles via ses machines virtuelles A4 et A4X.

L’architecture AI Hypercomputer (également connue sous le nom de Cluster Director) facilite le déploiement et la gestion de clusters massifs. Son réseau optimisé prend en charge jusqu’à 30 000 GPU par cluster avec une bande passante GPU à GPU ultra-rapide de 3,2 Tbps.

Pour éviter les goulots d’étranglement des données, Google a introduit Hyperdisk Exapools pour le stockage à l’échelle de l’exaoctet et Rapid Storage, offrant une latence inférieure à 1 milliseconde et des vitesses de lecture/écriture jusqu’à 20 fois plus rapides que les systèmes traditionnels.

Tendance n° 8 : Gouvernance, sécurité et confiance en l’IA

Alors que l’IA s’ancre dans les opérations commerciales, les organisations redoublent d’efforts en matière de sécurité, de conformité et de transparence. Gemini Enterprise respecte des normes telles que HIPAA et FedRAMP High pour protéger les données à tout moment, tandis que GitLab Duo suit une conception stricte axée sur la confidentialité, de sorte que les données des clients restent toujours hors des pipelines d’entraînement.

Dans des produits comme NotebookLM, la confidentialité est intégrée, car les données des utilisateurs ne sont jamais utilisées pour entraîner les modèles. Chaque résultat générée comprend des citations en ligne, garantissant des sources fiables et minimisant les risques d’erreurs.

Les équipes de cybersécurité utilisent également l’IA de manière plus proactive. Google SecOps et Gemini peuvent détecter, enquêter et neutraliser les menaces à grande vitesse. De nouveaux agents, tels que le Malware Analysis Agent, peuvent même décompresser et analyser du code caché.

Google AI en Action

La plateforme d’IA de Google Cloud offre aux entreprises un ensemble complet de solutions d’IA permettant de créer, de déployer et de faire évoluer efficacement les modèles d’IA.

TensorFlow Lite for Edge AI permet aux entreprises de déployer des modèles d’IA directement sur les appareils, pour un traitement et une analyse en temps réel, sans infrastructure en cloud. Google AI LaMDA (Language Model for Dialogue Applications) est un modèle de langage factuel capable de guider les conversations sur un grand nombre de sujets, démontrant le potentiel de l’IA multimodale pour une interaction plus riche entre l’homme et l’ordinateur.

Le moteur de recommandation de Google AI est un outil performant permettant aux entreprises de personnaliser l’expérience des utilisateurs sur les différentes plateformes, à l’instar de YouTube qui recommande des vidéos susceptibles de plaire aux utilisateurs en fonction de leur historique de visionnage.

En plus de cette suite, Vertex AI procure un environnement unifié pour la gestion des modèles d’IA et des flux de travail de ML, simplifiant ainsi le développement et le déploiement d’applications d’IA. La consolidation de cette approche permet de réduire la complexité et d’accélérer l’adoption des technologies d’IA dans les entreprises.

Ces quelques exemples illustrent les tendances prometteuses en matière d’intelligence artificielle qui influencent l’avenir de votre entreprise. À mesure que ces technologies évoluent, les entreprises qui les adoptent et s’y adaptent augmentent leurs chances de sortir leur épingle du jeu.

Conseils pratiques pour vous lancer dans l’IA/ML

Les entreprises ont envie d’utiliser l’IA et la ML pour leur activité, mais ne savent pas forcément comment se lancer. Cela dit, en adoptant la bonne approche et en recevant les bons conseils, l’intégration de ces technologies dans vos processus d’entreprise peut vous procurer des avantages conséquents. Nous vous proposons ici un guide pratique pour accompagner votre entreprise dans ses premiers pas.

• Identifiez un problème et définissez des objectifs

Commencez par identifier ce qui pose problème ou les opportunités spécifiques pour lesquelles l’IA et la ML pourraient apporter des bénéfices tangibles à votre entreprise. Où l’automatisation peut-elle améliorer l’efficacité ? Les chatbots pilotés par l’IA peuvent-ils optimiser votre service à la clientèle ? Identifiez clairement les résultats souhaités de votre mise en œuvre de l’IA/ML, car ils détermineront votre approche.

• Recueillez les données pertinentes

Une fois les cas d’utilisation potentiels identifiés, rassemblez les données nécessaires à vos initiatives en matière d’IA et de ML. Veillez à ce que les données pertinentes soient facilement disponibles et présentées dans un format clair et organisé. Vous devrez peut-être nettoyer les jeux de données existants ou collecter de nouvelles données spécifiques à votre projet.

• Explorez vos options

Explorez les outils et solutions d’IA/ML existants, y compris ceux proposés par Google Cloud. Ce dernier offre un éventail de solutions, des modèles pré-entraînés aux outils de développement d’IA récents et personnalisés, pour satisfaire les besoins variés des entreprises de tous les secteurs d’activité. Optez pour des solutions basées sur le cloud pour un meilleur accès aux données et aux informations et une plus grande évolutivité. Choisissez des outils adaptés à votre expertise technique et aux besoins de votre projet.

• Choisissez judicieusement vos partenaires

Si vos équipes sont novices en matière d’IA/ML, vous pouvez faire appel à un consultant ou à un fournisseur qualifié. Choisissez des partenaires qui comprennent votre secteur d’activité et proposent des solutions personnalisées. Vous devez vous tourner vers des partenaires fiables et compétents, pour qui la sécurité des données et l’éthique sont une priorité.

• Commencez prudemment et adaptez-vous

Ne tentez pas de révolutionner toute votre entreprise du jour au lendemain. Commencez modestement ou par un projet pilote axé sur un problème bien défini. Cela vous permettra de tester l’efficacité de l’IA/ML, de tirer des conclusions des premiers résultats et d’affiner votre approche avant de passer au niveau supérieur.

• Adoptez l’apprentissage continu

Enfin, reconnaissez que l’intégration des tendances de l’intelligence artificielle et de la ML dans votre entreprise est un processus continu. Tenez-vous au courant des nouveaux développements et des meilleures pratiques. Incitez votre équipe à se former et à s’adapter en permanence afin de maximiser le potentiel de ces technologies.

Conclusion : l’avenir de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle se construit maintenant

Les statistiques sont sans appel : le marché mondial de l’IA devrait atteindre 267 milliards de dollars d’ici 2027, tandis que 84 % des entreprises mondiales pensent que l’IA leur conférera un avantage stratégique. Ces chiffres témoignent du vaste potentiel de l’IA et de la ML, qui stimulent l’innovation, améliorent l’efficacité et créent de nouvelles opportunités de croissance pour les entreprises.

Cloudfresh, en tant que Google Cloud Premier Partner, permet aux entreprises d’exploiter le pouvoir révolutionnaire de l’IA et de la ML grâce aux outils et fonctionnalités avancés fournis par Google Cloud Platform.

Les technologies d’IA et de ML de Google Cloud sont à la pointe de cette innovation et jettent les bases de nos services. Notre équipe d’experts Google Cloud a pour mission de perfectionner votre infrastructure informatique, de concevoir des intégrations harmonieuses pour améliorer la compatibilité des systèmes et de mettre au point des structures et des processus innovants adaptés à votre entreprise. Notre centre d’assistance s’engage à vous offrir une expérience client inoubliable, en vous proposant une aide personnalisée pour répondre à vos besoins uniques.

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