Parmi les prédictions, on envisage une transition vers des modèles d’IA plus petits et axés sur des applications spécifiques, ainsi qu’une montée en popularité des modèles open source pour combler les lacunes en termes de rendement mesurable et de coûts élevés.
L’accent sera également mis sur l’intégration de l’expertise humaine à grande échelle, la prise en compte de la psychologie comportementale dans les systèmes d’IA, ainsi que sur l’utilisation de l’IA pour atteindre des objectifs de durabilité et améliorer la gestion des données.
Parallèlement, les prédictions suggèrent une augmentation de l’importance des capacités de calcul d’inférence en IA, une meilleure hygiène et intégrité des données pour favoriser le développement de solutions plus créatives, et une vigilance accrue face aux défis éthiques tels que les deepfakes et la confiance en ligne.
Ces projections soulignent une transition vers une adoption mature et mesurée de l’IA en 2025, marquée par des applications plus intelligentes, une plus grande intégration avec l’expertise humaine, une alignement sur les objectifs de durabilité et une sécurité renforcée.
