En 2025, l’intelligence artificielle générative entre dans une phase plus mature. Les modèles sont affinés pour plus de précision et d’efficacité, et les entreprises les intègrent dans leurs flux de travail quotidiens.
Le focus se déplace de ce que ces systèmes pourraient faire à comment ils peuvent être appliqués de manière fiable et à grande échelle. Ce qui émerge, c’est une image plus claire de ce qu’il faut pour construire une IA générative qui soit non seulement puissante, mais fiable.
Les grands modèles de langage se débarrassent de leur réputation de géants voraces en ressources. Le coût de génération d’une réponse à partir d’un modèle a diminué d’un facteur de 1 000 au cours des deux dernières années, le ramenant au niveau du coût d’une recherche web de base. Ce changement rend l’IA en temps réel beaucoup plus viable pour les tâches professionnelles de routine.
L’échelle avec contrôle est également la priorité de cette année. Les principaux modèles (Claude Sonnet 4, Gemini Flash 2.5, Grok 4, DeepSeek V3) sont toujours grands, mais ils sont conçus pour répondre plus rapidement, raisonner de manière plus claire et fonctionner de manière plus efficace. La taille seule n’est plus le critère de différenciation. Ce qui compte, c’est si un modèle peut gérer des entrées complexes, prendre en charge l’intégration et fournir des sorties fiables, même lorsque la complexité augmente.
L’année dernière a été marquée par de nombreuses critiques sur la propension de l’IA à halluciner. Dans un cas largement médiatisé, un avocat de New York a fait face à des sanctions pour avoir cité des cas juridiques inventés par ChatGPT. Des échecs similaires dans des secteurs sensibles ont mis en lumière le problème.
C’est quelque chose que les entreprises de LLM combattent cette année. La génération augmentée par récupération (RAG), qui combine la recherche avec la génération pour ancrer les sorties dans des données réelles, est devenue une approche courante. Cela aide à réduire les hallucinations mais ne les élimine pas complètement. Les modèles peuvent toujours contredire le contenu récupéré. De nouveaux benchmarks tels que RGB et RAGTruth sont utilisés pour suivre et quantifier ces échecs, marquant un changement vers le traitement de l’hallucination comme un problème d’ingénierie mesurable plutôt qu’un défaut acceptable.
L’une des tendances marquantes de 2025 est la rapidité du changement. Les sorties de modèles s’accélèrent, les capacités évoluent mensuellement et ce qui est considéré comme état de l’art est constamment redéfini. Pour les dirigeants d’entreprise, cela crée un fossé de connaissance qui peut rapidement devenir un désavantage concurrentiel.
Rester en avance signifie rester informé. Des événements comme l’AI and Big Data Expo Europe offrent une chance rare de voir où la technologie va ensuite à travers des démonstrations concrètes, des conversations directes et des idées de ceux qui construisent et déploient ces systèmes à grande échelle.