L’accent sera mis sur l’application fiable et à grande échelle de ces systèmes, tandis que les grands modèles de langage (LLM) deviendront moins gourmands en ressources, rendant leur utilisation commerciale plus accessible.
Les nouvelles générations de LLM seront capables de traiter des entrées complexes tout en fournissant des résultats fiables.
La problématique des hallucinations de l’IA, amplifiée par des incidents médiatisés, sera abordée via des approches comme la génération de récupération (RAG), qui combine recherche et sortie générée.
Toutefois, ce problème persistera et sera traité comme un défi mesurable.
La rapidité d’innovation sera également déterminante, avec un renouvellement constant des modèles et des capacités.
Pour les entreprises, cela créera un besoin pressant de rester informées et compétitives, rendant des événements comme l’IA et Big Data Expo Europe cruciaux pour se tenir au courant des évolutions technologiques.
En outre, l’adoption de l’IA générative se tournera vers des applications autonomes qui intégreront l’IA comme opérateur dans les workflows.
Toutefois, un des principaux défis demeure l’accès à des données de qualité, rendant les données synthétiques stratégiques pour la formation des modèles.
En conséquence, l’IA générative en 2025 sera marquée par des développements innovants et des stratégies évoluées, essentielles pour sa mise en œuvre réussie.
