Une nouvelle ère pour l'industrie de l'IA : un guide pratique de la conception à la mise à l'échelle
Le développement de l'intelligence artificielle est entré dans une nouvelle phase, passant de sujet tendance à application pratique. La construction de produits IA à grande échelle devient le cœur de la concurrence. Le rapport sur l'état de l'IA 2025, intitulé « Manuel des bâtisseurs », se concentre sur la mise en œuvre pratique des produits IA et examine en détail un plan complet allant du concept à l'exploitation à grande échelle.
Ce rapport est basé sur une enquête auprès de 300 dirigeants d'entreprises de logiciels et des entretiens approfondis avec des experts du domaine de l'IA, fournissant une feuille de route stratégique pour transformer l'avantage de l'IA en une compétitivité commerciale durable. Le rapport s'articule autour de cinq domaines clés et vise à guider les équipes dans le développement efficace d'applications d'IA.
1. Une nouvelle phase de maturité de la stratégie des produits d'IA
Les entreprises axées sur l'IA lancent des produits plus rapidement que celles qui intègrent simplement des fonctionnalités d'IA. Les données montrent que 47 % des entreprises natives de l'IA ont atteint une échelle critique et ont validé la demande du marché, tandis que seulement 13 % des entreprises intégrant des produits d'IA ont atteint ce niveau.
Tendances principales : les workflows d'agents intelligents et les applications verticales deviennent des points focaux. Environ 80 % des développeurs d'IA natifs s'attachent à déployer des systèmes d'IA capables d'exécuter des tâches en plusieurs étapes au nom des utilisateurs.
Méthode de mise en œuvre : Les entreprises adoptent généralement une architecture multi-modèle pour optimiser les performances, contrôler les coûts et s'adapter à des scénarios spécifiques. Dans les produits destinés aux clients, en moyenne 2,8 modèles sont utilisés.
2. L'évolution du modèle de tarification de l'IA
L'IA transforme la façon dont les produits et services sont tarifés. Des enquêtes montrent que de nombreuses entreprises adoptent un modèle de tarification hybride, avec un abonnement de base plus des frais basés sur l'utilisation. Certaines entreprises explorent des modèles de tarification entièrement basés sur l'utilisation ou les résultats.
Actuellement, de nombreuses entreprises continuent d'offrir des fonctionnalités AI gratuitement, mais 37 % des entreprises prévoient d'ajuster leur stratégie de tarification l'année prochaine pour la rendre plus en phase avec la valeur et l'utilisation que les clients en tirent.
3. Stratégie des talents comme avantage concurrentiel
L'IA n'est pas seulement un problème technologique, mais aussi un problème organisationnel. Les meilleures équipes sont en train de former des équipes interfonctionnelles composées d'ingénieurs en IA, d'ingénieurs en apprentissage automatique, de scientifiques des données et de chefs de produits IA.
À l'avenir, la plupart des entreprises s'attendent à ce que 20 à 30 % des membres des équipes d'ingénierie se concentrent sur l'IA, ce chiffre pouvant atteindre 37 % dans les entreprises à forte croissance. Cependant, le recrutement de talents reste un goulot d'étranglement, le temps moyen de recrutement pour les ingénieurs en IA et en apprentissage automatique dépassant 70 jours.
54 % des répondants ont déclaré que le processus de recrutement était en retard, la principale raison étant le manque de candidats qualifiés.
4. Augmentation significative du budget IA
Les entreprises adoptant des technologies d'IA investissent entre 10 % et 20 % de leur budget de R&D dans le domaine de l'IA, et d'ici 2025, toutes les entreprises, quelle que soit leur taille, devraient connaître une tendance à la hausse. Ce changement stratégique souligne que la technologie IA est devenue le moteur central des stratégies produit.
Avec l'expansion de l'échelle des produits d'IA, la structure des coûts a considérablement changé. À un stade précoce, les coûts des ressources humaines représentaient la principale dépense. Une fois le produit mature, les coûts des services cloud, de l'inférence de modèles et de la régulation de conformité deviendront les principaux postes de dépenses.
5. L'application interne de l'IA dans les entreprises s'élargit mais est inégale.
Bien que la majorité des entreprises interrogées offrent un accès aux outils d'IA internes à environ 70 % de leurs employés, seulement environ la moitié les utilise régulièrement. Les grandes entreprises établies rencontrent des défis plus importants dans la promotion de l'utilisation de l'IA par leurs employés.
Les entreprises à fort taux d'adoption (plus de 50 % des employés utilisant des outils d'IA) déploient en moyenne plus de sept cas d'utilisation internes de l'IA, y compris les assistants de programmation (taux d'utilisation de 77 %), la génération de contenu (65 %) et la recherche de documents (57 %). L'amélioration de l'efficacité dans ces domaines atteint entre 15 % et 30 %.
L'écosystème des outils d'IA devient progressivement mature
Les enquêtes montrent que les cadres techniques, bibliothèques et plateformes qui fonctionnent réellement dans l'environnement de production, bien qu'ils soient encore dispersés, tendent à devenir matures. Les outils les plus utilisés incluent :
Services Cloud : Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure
Cadres de développement : PyTorch, TensorFlow, JAX
Gestion des données : Apache Spark, Databricks, Snowflake
MLOps : Airflow, Kubeflow, MLflow
Surveillance et observabilité : Datadog, Grafana, Prometheus
Bases de données vectorielles : Pinecone, Weaviate, Milvus
Ce rapport reflète non seulement l'état actuel du développement de l'industrie de l'IA, mais fournit également des références précieuses pour l'application et le développement futurs des technologies de l'IA. Avec la maturation continue des technologies de l'IA, leur application approfondie dans divers secteurs continuera de stimuler l'innovation et l'amélioration de l'efficacité.
Voir l'original
Cette page peut inclure du contenu de tiers fourni à des fins d'information uniquement. Gate ne garantit ni l'exactitude ni la validité de ces contenus, n’endosse pas les opinions exprimées, et ne fournit aucun conseil financier ou professionnel à travers ces informations. Voir la section Avertissement pour plus de détails.
25 J'aime
Récompense
25
10
Reposter
Partager
Commentaire
0/400
blocksnark
· 07-22 18:58
Parlez-en, ce n'est pas pour faire de l'argent.
Voir l'originalRépondre0
SleepTrader
· 07-22 16:39
L'industrialisation est toujours du PPT bull.
Voir l'originalRépondre0
PanicSeller
· 07-22 06:39
Encore ces rapports futiles et sans substance.
Voir l'originalRépondre0
GweiObserver
· 07-21 06:45
La technologie ancienne devrait aussi être mise à la casserole, n'est-ce pas?
Voir l'originalRépondre0
UnluckyValidator
· 07-20 00:31
Faisons un manuel de merde, faisons-le tout simplement.
Voir l'originalRépondre0
GhostInTheChain
· 07-20 00:29
À quoi sert ce genre de rapport ? Parler sans agir.
Voir l'originalRépondre0
DefiVeteran
· 07-20 00:27
C'est encore de la spéculation conceptuelle, ceux qui sont fiables s'occupent des affaires concrètes.
Voir l'originalRépondre0
WhaleSurfer
· 07-20 00:23
L'argent est la seule vérité.
Voir l'originalRépondre0
AirdropHunterWang
· 07-20 00:09
Encore un grand paquet PPT
Voir l'originalRépondre0
StrawberryIce
· 07-20 00:08
Encore une nouvelle méthode pour se faire prendre pour des cons
L'IA entre dans une nouvelle ère de pratique : un guide complet de la conception à la mise à l'échelle.
Une nouvelle ère pour l'industrie de l'IA : un guide pratique de la conception à la mise à l'échelle
Le développement de l'intelligence artificielle est entré dans une nouvelle phase, passant de sujet tendance à application pratique. La construction de produits IA à grande échelle devient le cœur de la concurrence. Le rapport sur l'état de l'IA 2025, intitulé « Manuel des bâtisseurs », se concentre sur la mise en œuvre pratique des produits IA et examine en détail un plan complet allant du concept à l'exploitation à grande échelle.
Ce rapport est basé sur une enquête auprès de 300 dirigeants d'entreprises de logiciels et des entretiens approfondis avec des experts du domaine de l'IA, fournissant une feuille de route stratégique pour transformer l'avantage de l'IA en une compétitivité commerciale durable. Le rapport s'articule autour de cinq domaines clés et vise à guider les équipes dans le développement efficace d'applications d'IA.
1. Une nouvelle phase de maturité de la stratégie des produits d'IA
Les entreprises axées sur l'IA lancent des produits plus rapidement que celles qui intègrent simplement des fonctionnalités d'IA. Les données montrent que 47 % des entreprises natives de l'IA ont atteint une échelle critique et ont validé la demande du marché, tandis que seulement 13 % des entreprises intégrant des produits d'IA ont atteint ce niveau.
Tendances principales : les workflows d'agents intelligents et les applications verticales deviennent des points focaux. Environ 80 % des développeurs d'IA natifs s'attachent à déployer des systèmes d'IA capables d'exécuter des tâches en plusieurs étapes au nom des utilisateurs.
Méthode de mise en œuvre : Les entreprises adoptent généralement une architecture multi-modèle pour optimiser les performances, contrôler les coûts et s'adapter à des scénarios spécifiques. Dans les produits destinés aux clients, en moyenne 2,8 modèles sont utilisés.
2. L'évolution du modèle de tarification de l'IA
L'IA transforme la façon dont les produits et services sont tarifés. Des enquêtes montrent que de nombreuses entreprises adoptent un modèle de tarification hybride, avec un abonnement de base plus des frais basés sur l'utilisation. Certaines entreprises explorent des modèles de tarification entièrement basés sur l'utilisation ou les résultats.
Actuellement, de nombreuses entreprises continuent d'offrir des fonctionnalités AI gratuitement, mais 37 % des entreprises prévoient d'ajuster leur stratégie de tarification l'année prochaine pour la rendre plus en phase avec la valeur et l'utilisation que les clients en tirent.
3. Stratégie des talents comme avantage concurrentiel
L'IA n'est pas seulement un problème technologique, mais aussi un problème organisationnel. Les meilleures équipes sont en train de former des équipes interfonctionnelles composées d'ingénieurs en IA, d'ingénieurs en apprentissage automatique, de scientifiques des données et de chefs de produits IA.
À l'avenir, la plupart des entreprises s'attendent à ce que 20 à 30 % des membres des équipes d'ingénierie se concentrent sur l'IA, ce chiffre pouvant atteindre 37 % dans les entreprises à forte croissance. Cependant, le recrutement de talents reste un goulot d'étranglement, le temps moyen de recrutement pour les ingénieurs en IA et en apprentissage automatique dépassant 70 jours.
54 % des répondants ont déclaré que le processus de recrutement était en retard, la principale raison étant le manque de candidats qualifiés.
4. Augmentation significative du budget IA
Les entreprises adoptant des technologies d'IA investissent entre 10 % et 20 % de leur budget de R&D dans le domaine de l'IA, et d'ici 2025, toutes les entreprises, quelle que soit leur taille, devraient connaître une tendance à la hausse. Ce changement stratégique souligne que la technologie IA est devenue le moteur central des stratégies produit.
Avec l'expansion de l'échelle des produits d'IA, la structure des coûts a considérablement changé. À un stade précoce, les coûts des ressources humaines représentaient la principale dépense. Une fois le produit mature, les coûts des services cloud, de l'inférence de modèles et de la régulation de conformité deviendront les principaux postes de dépenses.
5. L'application interne de l'IA dans les entreprises s'élargit mais est inégale.
Bien que la majorité des entreprises interrogées offrent un accès aux outils d'IA internes à environ 70 % de leurs employés, seulement environ la moitié les utilise régulièrement. Les grandes entreprises établies rencontrent des défis plus importants dans la promotion de l'utilisation de l'IA par leurs employés.
Les entreprises à fort taux d'adoption (plus de 50 % des employés utilisant des outils d'IA) déploient en moyenne plus de sept cas d'utilisation internes de l'IA, y compris les assistants de programmation (taux d'utilisation de 77 %), la génération de contenu (65 %) et la recherche de documents (57 %). L'amélioration de l'efficacité dans ces domaines atteint entre 15 % et 30 %.
L'écosystème des outils d'IA devient progressivement mature
Les enquêtes montrent que les cadres techniques, bibliothèques et plateformes qui fonctionnent réellement dans l'environnement de production, bien qu'ils soient encore dispersés, tendent à devenir matures. Les outils les plus utilisés incluent :
Ce rapport reflète non seulement l'état actuel du développement de l'industrie de l'IA, mais fournit également des références précieuses pour l'application et le développement futurs des technologies de l'IA. Avec la maturation continue des technologies de l'IA, leur application approfondie dans divers secteurs continuera de stimuler l'innovation et l'amélioration de l'efficacité.