Guide pratique sur la mise en œuvre de l'IA en 2025 : cinq principales idées clés de la conception à la mise à l'échelle
L'intelligence artificielle passe d'un sujet tendance à une application pratique, le développement de produits AI à grande échelle devenant un point de concurrence. Le rapport sur l'état de l'IA 2025, "Manuel du constructeur", se concentre sur la pratique concrète et analyse en profondeur la stratégie globale des produits d'IA, de la conception à l'exploitation à grande échelle.
Basé sur une enquête auprès de 300 dirigeants de sociétés de logiciels et des entretiens avec des experts dans le domaine de l'IA, ce rapport fournit une feuille de route stratégique pour transformer les avantages de l'IA générative en un avantage concurrentiel durable. Voici cinq chapitres clés et leur signification pour la construction d'applications IA par les équipes.
1. La stratégie produit IA entre dans une nouvelle phase de maturité
Comparées aux entreprises qui intègrent l'IA uniquement dans des produits existants, les entreprises natives de l'IA lancent leurs produits sur le marché plus rapidement. Les données montrent que 47 % des entreprises natives de l'IA ont atteint une échelle critique et validé l'adéquation au marché, tandis que seulement 13 % des entreprises intégrant des produits IA ont atteint ce stade.
Tendances principales : les flux de travail d'agents intelligents et les applications verticales deviennent le centre d'attention. Près de 80 % des développeurs d'IA natifs se préparent à des systèmes d'IA capables d'exécuter de manière autonome plusieurs étapes d'opérations au nom des utilisateurs.
Méthode de mise en œuvre : Les entreprises adoptent généralement une architecture multi-modèles pour optimiser les performances, contrôler les coûts et s'adapter à des scénarios spécifiques. Dans les produits orientés vers le client, une moyenne de 2,8 modèles est utilisée.
2. L'évolution des modèles de tarification de l'IA reflète des caractéristiques économiques uniques
L'IA transforme la manière dont les produits et services sont tarifés. Des enquêtes montrent que de nombreuses entreprises adoptent un modèle de tarification hybride, avec des frais d'abonnement de base plus des frais basés sur l'utilisation. Certaines entreprises explorent une tarification entièrement basée sur la quantité réelle utilisée ou sur l'efficacité client.
Bien que de nombreuses entreprises offrent encore des fonctionnalités d'IA gratuitement, 37 % d'entre elles prévoient d'ajuster leur stratégie de tarification au cours de l'année à venir, afin de la rendre plus en phase avec la valeur obtenue par les clients et l'utilisation des fonctionnalités d'IA.
3. La stratégie de talents devient un avantage différencié
L'IA n'est pas seulement un problème technologique, mais aussi un défi organisationnel. Les meilleures équipes sont en train de constituer des équipes interfonctionnelles composées d'ingénieurs en IA, d'ingénieurs en apprentissage automatique, de scientifiques des données et de chefs de produit en IA.
Envisageant l'avenir, la plupart des entreprises prévoient que 20 à 30 % des membres de l'équipe d'ingénierie se concentreront sur l'IA, tandis que ce chiffre peut atteindre 37 % dans les entreprises à forte croissance. Cependant, le recrutement des talents appropriés reste un goulot d'étranglement. Le cycle de recrutement moyen pour les ingénieurs en IA et en apprentissage automatique dépasse 70 jours.
Il existe des divergences concernant l'avancement du recrutement. 54 % des répondants estiment que le processus accuse un retard, principalement en raison d'un manque de talents qualifiés.
4. L'augmentation du budget AI, reflétée dans les états financiers de l'entreprise.
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, quel que soit leur niveau de revenus, affichent une tendance de croissance continue. Ce changement stratégique souligne que la technologie IA est devenue le moteur central de la planification stratégique des produits.
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 majeure partie des dépenses. Une fois le produit mature, les coûts des services cloud, de l'inférence de modèles et de la conformité réglementaire constitueront la majeure partie des dépenses.
5. L'échelle des applications internes d'IA dans les entreprises s'élargit, mais la répartition est inégale
Bien que la majorité des entreprises interrogées accordent l'accès à des outils d'IA internes à environ 70 % de leurs employés, seulement environ la moitié d'entre eux les utilisent régulièrement. Les grandes entreprises matures rencontrent des difficultés particulièrement marquées pour encourager l'utilisation de l'IA par leurs employés.
Les entreprises à forte adoption (plus de la moitié des employés utilisent des outils d'IA) déploient en moyenne l'IA dans sept scénarios internes ou plus, y compris les assistants de programmation (taux d'utilisation de 77 %), la génération de contenu (65 %) et la recherche de documents (57 %). L'efficacité du travail dans ces domaines est améliorée de 15 % à 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 deviennent de plus en plus variés. Voici un aperçu des outils couramment utilisés :
Plateforme cloud : services d'IA des principaux fournisseurs de services cloud
Cadres de développement : TensorFlow, PyTorch, etc.
Grands modèles de langage : séries GPT, BERT, etc.
Traitement des données : Apache Spark, Pandas, etc.
Plateforme d'apprentissage automatique : MLflow, Kubeflow, etc.
Services de modèles : TensorFlow Serving, Triton, etc.
Annotation de données : Labelbox, Prodigy, etc.
Ce rapport n'est pas seulement un classement des outils, il reflète également les choix techniques réels des développeurs à travers différents domaines.
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TestnetScholar
· 07-28 13:10
Le rapport est vraiment professionnel, mais il n'a pas d'âme.
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FOMOSapien
· 07-27 23:23
On voit bien que c'est du bluff, la moitié des entreprises d'IA domestiques n'ont même pas gagné d'argent.
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AltcoinHunter
· 07-25 18:34
Après avoir pris les gens pour des idiots, le travail est terminé. La prise de conscience des vieux pigeons de l'univers de la cryptomonnaie.
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SchrodingerWallet
· 07-25 18:21
Transporter des briques et compter de l'argent, se reposer allongé en comptant des jetons, le barbecue est actif dans la communauté Gate avec des pigeons hardcore.
Veuillez générer un commentaire en chinois.
J'ai l'impression que je devrais finalement compter sur l'IA pour me nourrir.
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CryptoTarotReader
· 07-25 18:07
13% est un peu beaucoup, non ? Sans fondement, on veut entrer dans une position.
La mise en pratique de l'IA en 2025 : cinq perspectives pour passer de la conception à la mise à l'échelle.
Guide pratique sur la mise en œuvre de l'IA en 2025 : cinq principales idées clés de la conception à la mise à l'échelle
L'intelligence artificielle passe d'un sujet tendance à une application pratique, le développement de produits AI à grande échelle devenant un point de concurrence. Le rapport sur l'état de l'IA 2025, "Manuel du constructeur", se concentre sur la pratique concrète et analyse en profondeur la stratégie globale des produits d'IA, de la conception à l'exploitation à grande échelle.
Basé sur une enquête auprès de 300 dirigeants de sociétés de logiciels et des entretiens avec des experts dans le domaine de l'IA, ce rapport fournit une feuille de route stratégique pour transformer les avantages de l'IA générative en un avantage concurrentiel durable. Voici cinq chapitres clés et leur signification pour la construction d'applications IA par les équipes.
1. La stratégie produit IA entre dans une nouvelle phase de maturité
Comparées aux entreprises qui intègrent l'IA uniquement dans des produits existants, les entreprises natives de l'IA lancent leurs produits sur le marché plus rapidement. Les données montrent que 47 % des entreprises natives de l'IA ont atteint une échelle critique et validé l'adéquation au marché, tandis que seulement 13 % des entreprises intégrant des produits IA ont atteint ce stade.
Tendances principales : les flux de travail d'agents intelligents et les applications verticales deviennent le centre d'attention. Près de 80 % des développeurs d'IA natifs se préparent à des systèmes d'IA capables d'exécuter de manière autonome plusieurs étapes d'opérations au nom des utilisateurs.
Méthode de mise en œuvre : Les entreprises adoptent généralement une architecture multi-modèles pour optimiser les performances, contrôler les coûts et s'adapter à des scénarios spécifiques. Dans les produits orientés vers le client, une moyenne de 2,8 modèles est utilisée.
2. L'évolution des modèles de tarification de l'IA reflète des caractéristiques économiques uniques
L'IA transforme la manière dont les produits et services sont tarifés. Des enquêtes montrent que de nombreuses entreprises adoptent un modèle de tarification hybride, avec des frais d'abonnement de base plus des frais basés sur l'utilisation. Certaines entreprises explorent une tarification entièrement basée sur la quantité réelle utilisée ou sur l'efficacité client.
Bien que de nombreuses entreprises offrent encore des fonctionnalités d'IA gratuitement, 37 % d'entre elles prévoient d'ajuster leur stratégie de tarification au cours de l'année à venir, afin de la rendre plus en phase avec la valeur obtenue par les clients et l'utilisation des fonctionnalités d'IA.
3. La stratégie de talents devient un avantage différencié
L'IA n'est pas seulement un problème technologique, mais aussi un défi organisationnel. Les meilleures équipes sont en train de constituer des équipes interfonctionnelles composées d'ingénieurs en IA, d'ingénieurs en apprentissage automatique, de scientifiques des données et de chefs de produit en IA.
Envisageant l'avenir, la plupart des entreprises prévoient que 20 à 30 % des membres de l'équipe d'ingénierie se concentreront sur l'IA, tandis que ce chiffre peut atteindre 37 % dans les entreprises à forte croissance. Cependant, le recrutement des talents appropriés reste un goulot d'étranglement. Le cycle de recrutement moyen pour les ingénieurs en IA et en apprentissage automatique dépasse 70 jours.
Il existe des divergences concernant l'avancement du recrutement. 54 % des répondants estiment que le processus accuse un retard, principalement en raison d'un manque de talents qualifiés.
4. L'augmentation du budget AI, reflétée dans les états financiers de l'entreprise.
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, quel que soit leur niveau de revenus, affichent une tendance de croissance continue. Ce changement stratégique souligne que la technologie IA est devenue le moteur central de la planification stratégique des produits.
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 majeure partie des dépenses. Une fois le produit mature, les coûts des services cloud, de l'inférence de modèles et de la conformité réglementaire constitueront la majeure partie des dépenses.
5. L'échelle des applications internes d'IA dans les entreprises s'élargit, mais la répartition est inégale
Bien que la majorité des entreprises interrogées accordent l'accès à des outils d'IA internes à environ 70 % de leurs employés, seulement environ la moitié d'entre eux les utilisent régulièrement. Les grandes entreprises matures rencontrent des difficultés particulièrement marquées pour encourager l'utilisation de l'IA par leurs employés.
Les entreprises à forte adoption (plus de la moitié des employés utilisent des outils d'IA) déploient en moyenne l'IA dans sept scénarios internes ou plus, y compris les assistants de programmation (taux d'utilisation de 77 %), la génération de contenu (65 %) et la recherche de documents (57 %). L'efficacité du travail dans ces domaines est améliorée de 15 % à 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 deviennent de plus en plus variés. Voici un aperçu des outils couramment utilisés :
Ce rapport n'est pas seulement un classement des outils, il reflète également les choix techniques réels des développeurs à travers différents domaines.
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J'ai l'impression que je devrais finalement compter sur l'IA pour me nourrir.