L’intelligence artificielle (IA) a progressé à une vitesse fulgurante ces dernières années – des outils d’IA générative comme ChatGPT devenus des noms familiers aux voitures autonomes quittant les laboratoires pour circuler sur les routes publiques.

À partir de 2025, l’IA imprègne presque tous les secteurs de l’économie, et les experts la considèrent largement comme une technologie transformatrice du XXIe siècle.

Les cinq prochaines années verront probablement l’influence de l’IA s’approfondir encore davantage, apportant à la fois des innovations passionnantes et de nouveaux défis.

Cet article examine les principales tendances du développement de l’IA prévues pour façonner notre monde au cours du prochain demi-décennie, en s’appuyant sur les analyses des institutions de recherche et des observateurs de l’industrie les plus réputés.

Adoption et investissements en forte hausse dans l’IA

L’adoption de l’IA atteint un niveau historique. Les entreprises du monde entier adoptent l’IA pour accroître leur productivité et obtenir un avantage concurrentiel. Près de quatre organisations sur cinq dans le monde utilisent ou explorent désormais l’IA sous une forme ou une autre – un pic historique d’engagement.

Rien qu’en 2024, les investissements privés américains dans l’IA ont atteint 109 milliards de dollars, soit environ 12 fois plus que ceux de la Chine et 24 fois ceux du Royaume-Uni. Cette envolée des financements est portée par la confiance dans la valeur commerciale tangible de l’IA : 78 % des organisations ont déclaré utiliser l’IA en 2024 (contre 55 % en 2023) alors que les entreprises intègrent l’IA dans leurs produits, services et stratégies centrales.

Les analystes prévoient que cet élan se poursuivra, avec un marché mondial de l’IA qui passera d’environ 390 milliards de dollars en 2025 à plus de 1,8 trillion de dollars d’ici 2030 – un taux de croissance annuel impressionnant d’environ 35 %. Une telle croissance, sans précédent même par rapport aux précédents boom technologiques, reflète à quel point l’IA devient essentielle pour l’entreprise moderne.

Les gains de productivité et le retour sur investissement sont des moteurs clés. Les premiers utilisateurs constatent déjà des retours significatifs grâce à l’IA. Des études montrent que les entreprises leaders utilisant l’IA enregistrent des améliorations de 15 à 30 % sur des indicateurs tels que la productivité et la satisfaction client dans les processus intégrant l’IA.

Par exemple, les petites et moyennes entreprises ayant mis en place l’IA générative ont parfois observé des augmentations de chiffre d’affaires à deux chiffres. Une grande partie de la valeur de l’IA provient des gains incrémentaux cumulés – automatisant d’innombrables petites tâches et optimisant les processus – ce qui peut transformer l’efficacité d’une entreprise lorsqu’elle est déployée à grande échelle.

Par conséquent, disposer d’une stratégie claire en matière d’IA est désormais crucial. Les entreprises qui réussissent à intégrer l’IA dans leurs opérations et leur prise de décision ont toutes les chances de devancer leurs concurrents, tandis que celles qui accusent du retard risquent de se retrouver irrémédiablement distancées. En effet, les analystes prévoient un écart croissant entre les leaders et les retardataires de l’IA dans les prochaines années, pouvant remodeler complètement les marchés.

L’intégration de l’IA en entreprise s’accélère. En 2025 et au-delà, nous verrons des entreprises de toutes tailles passer des projets pilotes à un déploiement complet de l’IA. Les géants du cloud (les « hyperscalers ») rapportent que la demande d’entreprises pour des services cloud alimentés par l’IA explose, et ils investissent massivement dans les infrastructures IA pour saisir cette opportunité.

Ces fournisseurs collaborent avec des fabricants de puces, des plateformes de données et des éditeurs de logiciels pour offrir des solutions IA intégrées répondant aux besoins des entreprises en termes de performance, rentabilité et sécurité. Notamment, plus de 60 % des produits logiciels en mode SaaS intègrent désormais des fonctionnalités IA, et les entreprises déploient des « copilotes » IA pour des fonctions allant du marketing aux ressources humaines.

Le message pour les dirigeants est clair : considérez l’IA comme un élément central de l’entreprise, pas comme une simple expérimentation technologique. Comme l’a dit un leader du secteur, « nous sommes au seuil d’une toute nouvelle base technologique, où le meilleur de l’IA est accessible à toute entreprise ».

Concrètement, cela signifie infuser systématiquement l’IA dans les processus, former les collaborateurs à travailler avec l’IA et repenser les processus pour tirer pleinement parti de l’automatisation intelligente. Les organisations qui prendront ces mesures devraient bénéficier d’avantages considérables dans les années à venir.

Progrès des modèles d’IA et de l’IA générative

Les modèles fondamentaux et l’IA générative évoluent rapidement. Peu de technologies ont connu une croissance aussi explosive que l’IA générative. Depuis le lancement des grands modèles de langage (LLM) comme GPT-3 et des générateurs d’images tels que DALL·E 2 en 2022, l’utilisation de l’IA générative a explosé.

Début 2023, ChatGPT a dépassé les 100 millions d’utilisateurs, et aujourd’hui plus de 4 milliards de requêtes sont saisies chaque jour sur les principales plateformes de LLM. Les cinq prochaines années verront l’émergence de modèles d’IA encore plus performants.

Les entreprises technologiques rivalisent pour développer des modèles d’IA de pointe repoussant les limites du traitement du langage naturel, de la génération de code, de la créativité visuelle, et plus encore. Elles s’efforcent également d’améliorer les capacités de raisonnement de l’IA – permettant aux modèles de résoudre logiquement des problèmes, de planifier et de « réfléchir » à des tâches complexes de manière plus humaine.

Cette focalisation sur le raisonnement de l’IA est l’un des principaux moteurs de la R&D actuellement. Dans le domaine de l’entreprise, le Graal est d’avoir une IA capable de comprendre en profondeur les données et le contexte métier pour assister la prise de décision, et pas seulement la génération de contenu. Les entreprises développant des LLM avancés estiment que l’opportunité la plus prometteuse réside désormais dans l’application du raisonnement de l’IA aux données propriétaires des entreprises – permettant des cas d’usage allant des recommandations intelligentes au soutien à la planification stratégique.

IA multimodale et haute performance. Une autre tendance est l’essor des systèmes d’IA multimodaux capables de traiter et de générer différents types de données (texte, images, audio, vidéo) de manière intégrée. Des avancées récentes ont permis à des modèles d’IA de générer des vidéos réalistes à partir de requêtes textuelles et d’exceller dans des tâches mêlant langage et vision.

Par exemple, de nouveaux modèles multimodaux peuvent analyser une image et répondre à des questions à son sujet en langage naturel, ou prendre une requête textuelle complexe et produire une courte vidéo. Ces capacités se développeront d’ici 2030, ouvrant la voie à de nouvelles applications créatives et pratiques – de contenus vidéo générés par IA à la perception avancée en robotique.

Les tests de référence introduits en 2023 pour repousser ces limites (comme MMMU et GPQA) ont déjà vu les performances bondir de plusieurs dizaines de points en un an, témoignant de la rapidité avec laquelle l’IA apprend à relever des défis multimodaux complexes. Dans certaines compétitions spécialisées de codage, des agents IA ont même commencé à surpasser des programmeurs humains sous certaines contraintes de temps.

On peut s’attendre à ce que les futurs modèles d’IA soient plus polyvalents, capables de gérer sans couture plusieurs types d’entrées et de tâches. Cette convergence des modalités, couplée à l’augmentation continue de la taille des architectures, annonce des « modèles fondamentaux » plus puissants d’ici la fin de la décennie – bien que cela s’accompagne de besoins informatiques plus importants.

L’efficacité et l’accès ouvert s’améliorent. Une tendance notable dans le développement de l’IA est la recherche de modèles plus petits et plus efficaces et d’une accessibilité élargie. Il ne s’agit pas seulement de construire des réseaux neuronaux toujours plus grands ; les chercheurs trouvent des moyens d’obtenir des performances comparables avec moins de ressources.

En fait, entre fin 2022 et fin 2024, le coût informatique pour exécuter un système IA au niveau GPT-3.5 a chuté de plus de 280 fois. Les progrès en optimisation des modèles et les nouvelles architectures signifient que même des modèles relativement petits (avec beaucoup moins de paramètres que les plus grands LLM) peuvent atteindre de bonnes performances sur de nombreuses tâches.

Selon l’Index IA de Stanford, les « petits modèles de plus en plus performants » abaissent rapidement les barrières à l’accès à l’IA avancée. Parallèlement, l’IA open source est en plein essor : les modèles à poids ouverts issus de la communauté de recherche réduisent l’écart de qualité avec les grands modèles propriétaires, passant d’environ 8 % à moins de 2 % de différence de performance sur les benchmarks en seulement un an.

D’ici 2025–2030, on devrait voir un écosystème florissant de modèles et d’outils IA ouverts que les développeurs du monde entier pourront utiliser, démocratisant ainsi le développement de l’IA au-delà des géants technologiques. La combinaison d’une informatique moins coûteuse, d’algorithmes plus efficaces et de modèles ouverts signifie que l’IA deviendra beaucoup plus abordable et accessible.

Même les startups et petites organisations pourront affiner des modèles d’IA puissants selon leurs besoins sans coûts exorbitants. Cela augure bien pour l’innovation, car cela permet des applications et des expérimentations diversifiées, alimentant un cercle vertueux de progrès de l’IA.

Essor des agents autonomes d’IA

L’une des tendances émergentes les plus fascinantes est l’avènement des agents autonomes d’IA – des systèmes d’IA dotés non seulement d’intelligence, mais aussi de la capacité d’agir de manière autonome pour atteindre des objectifs. Parfois appelés « IA agentique », ce concept combine des modèles d’IA avancés (comme les LLM) avec une logique de prise de décision et l’utilisation d’outils, permettant à l’IA d’exécuter des tâches complexes en plusieurs étapes avec une intervention humaine minimale.

Au cours des cinq prochaines années, on peut s’attendre à ce que les agents IA passent de démonstrations expérimentales à des outils pratiques en milieu professionnel. En fait, les dirigeants d’entreprise prévoient que les agents IA pourraient doubler efficacement la taille de leur main-d’œuvre en prenant en charge de nombreuses tâches routinières et basées sur la connaissance.

Par exemple, les agents IA peuvent déjà gérer de manière autonome les demandes courantes du service client, générer des brouillons de contenus marketing ou de code logiciel, et transformer des spécifications de conception en prototypes. À mesure que cette technologie mûrit, les entreprises déploieront des agents IA comme « travailleurs numériques » dans divers départements – des assistants commerciaux virtuels engageant les clients en conversation naturelle, aux chefs de projet IA coordonnant des flux de travail simples.

Il est essentiel de noter que ces agents ne sont pas destinés à remplacer les humains, mais à les augmenter. En pratique, les employés humains travailleront en collaboration avec les agents IA : ils superviseront les agents, fourniront des directives stratégiques et se concentreront sur les tâches complexes ou créatives, tout en déléguant les travaux répétitifs à leurs homologues numériques.

Les premiers utilisateurs rapportent que cette collaboration humain-IA peut considérablement accélérer les processus (par exemple, résoudre plus rapidement les demandes clients ou coder de nouvelles fonctionnalités) tout en libérant du temps pour des travaux stratégiques.

Pour tirer parti de cette tendance, les organisations devront commencer à repenser leurs processus et leurs rôles. De nouvelles approches managériales sont nécessaires pour intégrer efficacement les agents IA – notamment former le personnel à leur utilisation, créer des fonctions de supervision pour contrôler les résultats des agents, et établir une gouvernance garantissant que les actions autonomes de l’IA restent alignées sur les objectifs commerciaux et les normes éthiques.

C’est un défi majeur en gestion du changement : une récente enquête sectorielle a révélé que de nombreuses entreprises commencent seulement à envisager comment orchestrer une main-d’œuvre hybride humain–IA. Néanmoins, celles qui réussiront pourraient débloquer des niveaux de productivité et d’innovation sans précédent.

Comme l’a noté un expert du travail,  « les agents IA sont prêts à révolutionner la main-d’œuvre, en combinant la créativité humaine à l’efficacité machine pour libérer des niveaux de productivité inédits ». D’ici 2030, il ne serait pas surprenant que des entreprises disposent d’équipes entières d’« agents IA » ou de Centres dédiés aux agents IA gérant des opérations substantielles, redéfinissant fondamentalement la manière dont le travail est accompli.

Matériel spécialisé pour l’IA et informatique en périphérie

L’avancée rapide des capacités de l’IA s’est accompagnée d’une explosion des besoins en calcul, stimulant une innovation majeure dans le matériel. Dans les prochaines années, attendez-vous à voir une nouvelle génération de puces spécifiques à l’IA et des stratégies de calcul distribué pour soutenir la croissance de l’IA.

La soif de puissance de calcul de l’IA est déjà extrême – entraîner des modèles de pointe et leur permettre de raisonner sur des tâches complexes nécessite d’énormes cycles de calcul. Pour répondre à cette demande, les fabricants de semi-conducteurs et les grandes entreprises technologiques conçoivent des circuits intégrés personnalisés optimisés pour les charges de travail IA.

Contrairement aux processeurs généraux (CPU) ou même aux GPU, ces accélérateurs IA (souvent des ASIC – circuits intégrés spécifiques à une application) sont conçus pour exécuter efficacement les calculs de réseaux neuronaux. Les dirigeants technologiques rapportent que de nombreux clients envisagent désormais des puces IA spécialisées pour leurs centres de données afin d’obtenir une meilleure performance par watt.

L’avantage de ces puces est évident : un ASIC conçu pour un algorithme IA particulier peut largement surpasser un GPU généraliste sur cette tâche, ce qui est particulièrement utile pour les scénarios d’IA en périphérie (exécution de l’IA sur smartphones, capteurs, véhicules et autres appareils à faible consommation). Les experts prévoient que la demande pour ces accélérateurs IA va s’accélérer à mesure que les entreprises déploieront davantage d’IA en périphérie dans les années à venir.

Parallèlement, les fournisseurs cloud renforcent leurs infrastructures de calcul IA. Les grandes plateformes cloud (Amazon, Microsoft, Google, etc.) investissent des milliards dans la capacité des centres de données, développant leurs propres puces et systèmes IA pour répondre à la demande croissante d’entraînement et d’inférence de modèles IA à la demande.

Ils considèrent les charges de travail IA comme une énorme opportunité de revenus, les entreprises migrant de plus en plus leurs données et tâches d’apprentissage automatique vers le cloud. Cette centralisation permet aux entreprises d’accéder à une IA puissante sans avoir à acquérir elles-mêmes du matériel spécialisé.

Cependant, il convient de noter que des contraintes d’approvisionnement se sont manifestées – par exemple, l’appétit mondial pour les GPU haut de gamme a entraîné des pénuries et des retards dans certains cas. Des facteurs géopolitiques comme les restrictions à l’exportation de puces avancées créent également de l’incertitude. Ces défis stimuleront probablement encore plus d’innovation, depuis la construction de nouvelles usines de puces jusqu’à des architectures matérielles inédites (y compris le neuromorphique et l’informatique quantique à plus long terme).

Sur une note positive, l’efficacité du matériel IA s’améliore régulièrement. Chaque année, les puces deviennent plus rapides et plus économes en énergie : des analyses récentes montrent que les coûts du matériel IA diminuent d’environ 30 % par an tandis que l’efficacité énergétique (calcul par watt) s’améliore de 40 % par an.

Cela signifie que même si les modèles IA deviennent plus complexes, le coût par opération diminue. D’ici 2030, exécuter des algorithmes IA sophistiqués pourrait ne coûter qu’une fraction de ce que cela coûte aujourd’hui.

La combinaison d’une puissance de calcul moins chère et d’un matériel IA dédié permettra d’intégrer l’IA littéralement partout – des appareils intelligents aux capteurs industriels – car le traitement pourra être effectué soit sur de petits appareils en périphérie, soit diffusé depuis des serveurs cloud hautement optimisés.

En résumé, les cinq prochaines années consolideront la tendance du matériel spécifique à l’IA aux deux extrémités : d’immenses supercalculateurs IA dans le cloud, et des puces IA efficaces apportant l’intelligence en périphérie. Ensemble, ils formeront l’épine dorsale numérique soutenant l’expansion de l’IA.

L’IA transforme les industries et la vie quotidienne

L’IA ne se limite pas aux laboratoires technologiques – elle est de plus en plus intégrée dans la vie quotidienne et dans tous les secteurs. Les années à venir verront une intégration plus profonde de l’IA dans des secteurs tels que la santé, la finance, la fabrication, le commerce de détail, les transports, et bien d’autres, changeant fondamentalement la manière dont les services sont délivrés.

• Santé : L’IA aide les médecins à diagnostiquer plus tôt les maladies et à gérer les soins aux patients plus efficacement. Par exemple, la FDA américaine a approuvé 223 dispositifs médicaux intégrant l’IA en 2023, un bond considérable par rapport à seulement 6 approbations en 2015.
  
  Ces dispositifs vont de l’IA capable d’analyser des images médicales (IRM, radiographies) pour aider à détecter des tumeurs, à des algorithmes surveillant les signes vitaux et prédisant les crises de santé. Les tendances émergentes incluent l’utilisation de l’IA générative pour résumer les notes médicales et rédiger des rapports patients, ainsi que des outils de traduction IA qui transforment le jargon médical en langage clair pour les patients.

  D’ici 2030, les analystes prévoient que l’IA pourrait générer près de 200 milliards de dollars de valeur annuelle dans la santé grâce à l’amélioration des résultats et des efficacités. On observe également une accélération de la découverte de médicaments – certaines entreprises pharmaceutiques ont déjà réduit de plus de 50 % les délais de développement grâce à la recherche assistée par IA, permettant un développement plus rapide de nouvelles thérapies.

• Finance : Le secteur financier a été un précurseur dans l’adoption de l’IA et continuera de repousser les frontières. Banques et assureurs utilisent l’IA pour la détection de fraudes, l’évaluation des risques en temps réel et le trading algorithmique.
  
  De grandes institutions comme JPMorgan Chase disposent de plus de 300 cas d’usage IA en production, allant de modèles analysant les transactions pour détecter les fraudes à des outils d’IA générative automatisant le traitement documentaire.

  À l’avenir, on peut s’attendre à voir des « conseillers financiers » IA et des agents autonomes de gestion de patrimoine personnalisant les stratégies d’investissement pour les clients. L’IA peut aussi rédiger des rapports d’analystes et gérer le service client de routine via des chatbots. Étant donné que la finance est un secteur fortement réglementé, l’accent est mis sur la transparence et la gouvernance de l’IA – par exemple, les banques investissent dans des technologies comme l’interprétabilité mécaniste pour comprendre pourquoi une IA a pris une décision donnée, garantissant la conformité aux réglementations et aux normes éthiques.

• Fabrication et logistique : Dans les usines et les chaînes d’approvisionnement, l’IA améliore l’efficacité. Les entreprises déploient l’IA pour la maintenance prédictive – des capteurs associés à l’apprentissage automatique prédisent les pannes d’équipement avant qu’elles ne surviennent, réduisant les temps d’arrêt.
  
  La vision par ordinateur sur les lignes d’assemblage détecte automatiquement les défauts en temps réel. La prochaine vague inclut des robots pilotés par IA capables de réaliser des tâches d’assemblage délicates ou complexes aux côtés des humains, ainsi que des jumeaux numériques (simulations virtuelles d’usines ou de produits) où l’IA teste des optimisations dans un modèle virtuel avant de les appliquer dans le monde réel.

  L’IA générative est même utilisée pour concevoir de nouveaux composants et produits, suggérant des améliorations d’ingénierie que les humains pourraient ne pas détecter. Ces innovations peuvent réduire drastiquement les coûts et accélérer la production – selon les experts, l’adoption de l’IA dans le développement produit et la R&D peut diviser par deux les délais de mise sur le marché et réduire les coûts d’environ 30 % dans des secteurs comme l’automobile et l’aérospatiale.

• Commerce de détail et service client : L’IA transforme nos modes d’achat et d’interaction avec les entreprises. Les plateformes de commerce en ligne s’appuient sur des moteurs de recommandation IA pour personnaliser les suggestions de produits (« Les clients comme vous ont aussi acheté… »). Les algorithmes de tarification dynamique ajustent les prix en temps réel selon la demande et les stocks.
  
  Dans le commerce électronique et le support client, les chatbots et assistants virtuels IA deviennent la norme, traitant les demandes 24h/24 et 7j/7.

  D’ici 2025, de nombreuses entreprises orientées vers le consommateur prévoient d’utiliser un mélange de chatbots et d’agents IA pour renforcer leurs équipes de service client, offrant un libre-service instantané pour les questions courantes tout en aidant le personnel humain avec des informations pertinentes pour les problèmes complexes.
  
  Même dans les magasins physiques, des outils pilotés par l’IA comme les miroirs intelligents ou les cabines d’essayage en réalité augmentée améliorent l’expérience d’achat. En coulisses, l’IA optimise les chaînes d’approvisionnement – de la prévision de la demande à la gestion logistique des entrepôts – garantissant la disponibilité et la livraison efficace des produits.

Ces exemples ne sont qu’un aperçu. Il est notable que même des domaines traditionnellement peu technologiques comme l’agriculture, l’exploitation minière et la construction utilisent désormais l’IA, que ce soit via des équipements agricoles autonomes, l’exploration minérale pilotée par IA ou la gestion intelligente de l’énergie.

En réalité, tous les secteurs voient leur usage de l’IA augmenter, y compris ceux auparavant peu concernés. Les entreprises de ces domaines constatent que l’IA peut optimiser l’utilisation des ressources, réduire les déchets et améliorer la sécurité (par exemple, des systèmes IA surveillant la fatigue des travailleurs ou l’état des machines en temps réel).

D’ici 2030, le consensus est que aucun secteur ne restera à l’écart de l’IA – la différence résidera uniquement dans la vitesse et l’ampleur de leur parcours IA.

Du côté des consommateurs, la vie quotidienne s’entrelace de plus en plus avec l’IA de manière subtile. Beaucoup de personnes se réveillent déjà avec des applications mobiles utilisant l’IA pour sélectionner leurs actualités ou planifier leurs trajets.

Les assistants virtuels dans nos téléphones, voitures et maisons deviennent chaque année plus intelligents et plus conversationnels. Les véhicules autonomes et les drones de livraison, bien que pas encore omniprésents, devraient se généraliser dans les cinq prochaines années, du moins dans certaines villes ou pour certains services (flottes de robotaxis, livraisons automatisées de courses, etc.).

L’éducation ressent également l’impact de l’IA : les logiciels d’apprentissage personnalisés s’adaptent aux besoins des élèves, et les tuteurs IA offrent une aide à la demande dans diverses matières. Globalement, la tendance est que l’IA opère de plus en plus en arrière-plan des activités quotidiennes – rendant les services plus pratiques et personnalisés – au point que d’ici 2030, ces commodités pilotées par l’IA seront simplement considérées comme normales.

IA responsable et régulation

Le rythme effréné du développement de l’IA soulève d’importantes questions sur l’éthique, la sécurité et la régulation, qui seront des thèmes centraux dans les années à venir. L’IA responsable – garantir que les systèmes IA soient justes, transparents et sûrs – n’est plus un simple mot à la mode, mais une exigence business.

En 2024, les incidents liés à l’IA (comme des résultats biaisés ou des défaillances de sécurité) ont fortement augmenté, pourtant peu de grands développeurs d’IA disposent de protocoles standardisés d’évaluation éthique et sécuritaire. Ce décalage entre la reconnaissance des risques IA et leur atténuation effective est un enjeu que de nombreuses organisations s’efforcent désormais de combler.

Les enquêtes sectorielles indiquent qu’en 2025, les dirigeants ne toléreront plus une gouvernance IA ad hoc ou « en silo » ; ils tendent vers une supervision systématique et transparente de l’IA à l’échelle de l’entreprise. La raison est simple : à mesure que l’IA devient intrinsèque aux opérations et aux expériences clients, toute défaillance – qu’il s’agisse d’une recommandation erronée, d’une violation de la vie privée ou d’une sortie de modèle peu fiable – peut causer un réel préjudice à l’entreprise (de la perte de réputation aux sanctions réglementaires).

Ainsi, attendez-vous à voir des pratiques rigoureuses de gestion des risques liés à l’IA devenir la norme. Les entreprises commencent à réaliser des audits IA réguliers et des validations de leurs modèles, soit avec des équipes internes formées, soit avec des experts externes, pour s’assurer que l’IA fonctionne comme prévu et respecte les cadres légaux et éthiques.

Comme l’a souligné un responsable assurance IA, une gouvernance IA réussie se mesurera non seulement à l’évitement des risques, mais aussi à l’atteinte des objectifs stratégiques et du retour sur investissement – autrement dit, à l’alignement des performances de l’IA avec la valeur business de manière fiable.

Les régulateurs du monde entier intensifient également leurs actions. La régulation de l’IA se durcit aux niveaux national et international. En 2024, les agences fédérales américaines ont introduit 59 mesures réglementaires liées à l’IA – plus du double par rapport à l’année précédente.

L’Union européenne finalise son AI Act complet, qui imposera des exigences aux systèmes IA (notamment les applications à haut risque) en matière de transparence, responsabilité et supervision humaine. D’autres régions ne sont pas en reste : des organisations comme l’OCDE, l’ONU et l’Union africaine ont toutes publié des cadres de gouvernance IA en 2024 pour guider les pays sur des principes tels que la transparence, l’équité et la sécurité.

Cette tendance à la coopération mondiale sur l’éthique et les normes IA devrait s’intensifier, même si les pays adoptent des approches variées. Notamment, les différences de philosophie réglementaire pourraient influencer la trajectoire de l’IA dans chaque région. Les analystes soulignent que des régimes relativement flexibles (comme aux États-Unis) pourraient permettre une innovation et un déploiement plus rapides, tandis que des règles plus strictes (comme dans l’UE) pourraient ralentir certaines applications mais renforcer la confiance publique.

La Chine, de son côté, investit massivement dans l’IA et élabore également ses propres réglementations (par exemple sur les deepfakes et la transparence algorithmique) pour encadrer l’usage de l’IA sur son territoire.

Un autre aspect de l’IA responsable concerne la lutte contre les biais, la désinformation et la fiabilité des résultats IA. De nouveaux outils et benchmarks sont développés pour évaluer les systèmes IA selon ces critères – par exemple, HELM (Holistic Evaluation of Language Models) Safety et autres tests mesurant la véracité et la sécurité des contenus générés par l’IA.

On peut s’attendre à ce que ces contrôles standardisés deviennent une étape obligatoire du développement des systèmes IA. Parallèlement, la perception publique des risques et bénéfices de l’IA influencera la rigueur des régulateurs et des entreprises en matière de supervision.

Fait intéressant, l’optimisme vis-à-vis de l’IA varie fortement selon les régions : les enquêtes montrent que les citoyens de pays comme la Chine, l’Indonésie et une grande partie du monde en développement sont très optimistes quant aux bénéfices nets de l’IA, tandis que l’opinion publique dans les pays occidentaux est plus prudente voire sceptique.

Si l’optimisme croît (comme cela a lentement progressé en Europe et en Amérique du Nord récemment), il pourrait y avoir une plus grande acceptation sociale pour déployer des solutions IA – à condition que des garanties soient mises en place pour assurer l’équité et la sécurité de ces systèmes.

En résumé, les cinq prochaines années seront cruciales pour la gouvernance de l’IA. Nous verrons probablement les premières lois complètes sur l’IA entrer en vigueur (par exemple dans l’UE), davantage de gouvernements investir dans des organismes de supervision IA, et les entreprises intégrer les principes d’IA responsable dans leurs cycles de développement produit.

L’objectif est de trouver un équilibre où l’innovation n’est pas étouffée – des approches réglementaires « souples » peuvent permettre des avancées rapides – tout en protégeant les consommateurs et la société des effets négatifs potentiels. Atteindre cet équilibre est un défi majeur alors que l’IA passe d’une technologie naissante à une technologie mature et omniprésente.

Compétition et collaboration mondiales

Le développement de l’IA au cours du prochain demi-décennie sera également marqué par la concurrence mondiale intense pour dominer l’IA, couplée à des efforts de collaboration internationale. Actuellement, les États-Unis et la Chine sont les deux principaux acteurs dans l’arène de l’IA.

Les États-Unis dominent sur de nombreux indicateurs – par exemple, en 2024, les institutions américaines ont produit 40 des meilleurs modèles IA mondiaux, contre 15 pour la Chine et seulement quelques-uns pour l’Europe. Cependant, la Chine réduit rapidement l’écart dans des domaines clés.

Les modèles IA développés en Chine ont rattrapé significativement leur retard en qualité, atteignant une quasi-parité avec les modèles américains sur les principaux benchmarks en 2024. De plus, la Chine dépasse tous les autres pays en volume brut de publications de recherche et de brevets IA, témoignant de son engagement à long terme dans la R&D IA.

Cette rivalité devrait accélérer l’innovation – une course à l’espace moderne mais dans le domaine de l’IA – chaque nation investissant massivement pour surpasser les avancées de l’autre. Nous avons déjà observé une montée en puissance des engagements d’investissement gouvernementaux en IA : la Chine a annoncé un fonds national colossal de 47,5 milliards de dollars pour les semi-conducteurs et la technologie IA, tandis que les États-Unis, l’UE et d’autres investissent également des milliards dans la recherche IA et le développement des talents.

Cela dit, l’IA ne se résume pas à une histoire à deux pays. La collaboration et les contributions mondiales sont en hausse. Des régions comme l’Europe, l’Inde et le Moyen-Orient produisent des innovations et des modèles IA notables.

Par exemple, l’Europe met l’accent sur une IA digne de confiance et abrite de nombreux projets IA open source. L’Inde utilise l’IA pour des applications à grande échelle dans l’éducation et la santé, et fournit également une grande partie des talents mondiaux en IA (l’Inde et les États-Unis représentent ensemble plus de la moitié de la main-d’œuvre qualifiée en IA dans le monde).

On observe aussi une volonté dans des pays plus petits de se tailler des niches – comme les investissements de Singapour dans la gouvernance IA et les initiatives de nation intelligente, ou les efforts des Émirats arabes unis en recherche et déploiement IA. Des organismes internationaux organisent des discussions sur les normes IA pour assurer au moins une certaine harmonisation – illustrée par les cadres de l’OCDE et de l’ONU mentionnés plus haut, ainsi que par des événements comme le Partenariat mondial sur l’IA (GPAI) qui réunissent plusieurs pays pour partager les meilleures pratiques.

Alors que la compétition géopolitique se poursuivra (et s’intensifiera probablement dans des domaines comme l’IA militaire ou l’avantage économique), il existe une reconnaissance parallèle que des enjeux tels que l’éthique, la sécurité et la résolution des défis mondiaux nécessitent une coopération. Nous pourrions voir davantage de collaborations transfrontalières en recherche sur des sujets comme l’IA pour le changement climatique, la réponse aux pandémies ou les projets humanitaires.

Un aspect intéressant du paysage mondial de l’IA est la manière dont les attitudes et les bases d’utilisateurs différentes influenceront l’évolution de l’IA. Comme mentionné, le sentiment public est très positif dans certaines économies en développement, ce qui pourrait rendre ces marchés plus permissifs pour l’expérimentation IA dans des secteurs comme la fintech ou la technologie éducative.

En revanche, les régions avec un public sceptique pourraient imposer des réglementations plus strictes ou voir une adoption plus lente en raison d’un faible niveau de confiance. D’ici 2030, on pourrait assister à une sorte de bifurcation : certains pays atteignant une intégration quasi-omniprésente de l’IA (villes intelligentes, IA dans la gouvernance quotidienne, etc.), tandis que d’autres avancent plus prudemment.

Cependant, même les régions prudentes reconnaissent qu’elles ne peuvent ignorer le potentiel de l’IA – par exemple, le Royaume-Uni et les pays européens investissent dans la sécurité et les infrastructures IA (le Royaume-Uni prévoit un cloud national de recherche IA, la France dispose d’initiatives publiques de supercalcul pour l’IA, etc.).

Ainsi, la course ne porte pas seulement sur la construction de l’IA la plus rapide, mais sur la création de l’IA la plus adaptée aux besoins de chaque société.

En substance, les cinq prochaines années verront une interaction complexe entre compétition et collaboration. Nous assisterons probablement à des percées IA venant de lieux inattendus dans le monde, pas seulement de la Silicon Valley ou de Pékin.

Et à mesure que l’IA deviendra un pilier du pouvoir national (à l’instar du pétrole ou de l’électricité dans les époques précédentes), la manière dont les nations géreront à la fois la coopération et la rivalité dans ce domaine influencera fortement la trajectoire du développement de l’IA à l’échelle mondiale.

Impact de l’IA sur l’emploi et les compétences

Enfin, aucune discussion sur l’avenir proche de l’IA ne serait complète sans examiner son impact sur le travail et l’emploi – un sujet qui préoccupe beaucoup. L’IA va-t-elle supprimer nos emplois ou en créer de nouveaux ? Les preuves à ce jour suggèrent un peu des deux, mais avec une forte tendance à l’augmentation plutôt qu’à l’automatisation pure.

Le Forum économique mondial a projeté qu’en 2025, l’IA créerait environ 97 millions de nouveaux emplois dans le monde tout en en supprimant environ 85 millions – soit un gain net de 12 millions d’emplois.

Ces nouveaux rôles vont des data scientists et ingénieurs IA à des catégories entièrement nouvelles comme les éthiciens IA, les ingénieurs de prompt et les experts en maintenance de robots. Nous voyons déjà cette prédiction se réaliser : plus de 10 % des offres d’emploi actuelles concernent des postes qui existaient à peine il y a dix ans (par exemple, Responsable IA ou Développeur en apprentissage automatique).

Il est important de noter que, plutôt que le chômage de masse, l’impact initial de l’IA dans les entreprises a été de stimuler la productivité des travailleurs et de modifier les besoins en compétences. Les secteurs adoptant l’IA le plus rapidement ont enregistré jusqu’à 3 fois plus de croissance du chiffre d’affaires par employé depuis le début du boom IA vers 2022.

Dans ces secteurs, les travailleurs ne sont pas rendus obsolètes ; au contraire, ils deviennent plus productifs et plus précieux. En fait, les salaires augmentent deux fois plus vite dans les industries intensives en IA par rapport aux secteurs à faible adoption de l’IA.

Même les travailleurs occupant des postes très automatisables voient leurs salaires augmenter s’ils possèdent des compétences liées à l’IA, ce qui indique que les entreprises valorisent les employés capables de travailler efficacement avec les outils IA. Globalement, il y a une prime croissante sur les compétences en IA – les travailleurs qui savent utiliser l’IA (même à un niveau basique, comme l’analyse pilotée par IA ou la génération de contenu) gagnent des salaires plus élevés.

Une analyse a révélé que les employés dotés de compétences IA bénéficient en moyenne d’une prime salariale de 56 % par rapport à ceux occupant des postes similaires sans ces compétences. Cette prime a plus que doublé en un an, soulignant à quelle vitesse la « littératie IA » devient une compétence incontournable.

Cela dit, l’IA modifie indéniablement la nature des emplois. De nombreuses tâches routinières ou de bas niveau sont automatisées – l’IA peut prendre en charge la saisie de données, la génération de rapports, les requêtes clients simples, etc. Cela signifie que certains emplois seront supprimés ou redéfinis.

Les travailleurs dans des fonctions administratives ou de traitement répétitif sont particulièrement exposés au risque de suppression. Cependant, même si ces tâches disparaissent, de nouvelles tâches apparaissent, nécessitant créativité humaine, jugement et supervision de l’IA.

L’effet net est un changement des compétences requises pour la plupart des professions. Une analyse LinkedIn prévoit qu’en 2030, environ 70 % des compétences utilisées dans un emploi moyen seront différentes de celles requises quelques années auparavant.
En d’autres termes, presque tous les emplois évoluent. Pour s’adapter, l’apprentissage continu et la reconversion sont essentiels pour la main-d’œuvre.

Heureusement, un effort majeur est fait pour l’éducation et la montée en compétences en IA : deux tiers des pays ont introduit l’informatique (souvent avec des modules IA) dans les programmes scolaires de la maternelle au lycée, et les entreprises investissent massivement dans la formation de leurs employés. À l’échelle mondiale, 37 % des dirigeants prévoient d’augmenter leurs investissements dans la formation aux outils IA à court terme.

On observe également la montée en puissance des cours en ligne et des certifications en IA – par exemple, des programmes gratuits proposés par des entreprises technologiques et des universités pour enseigner les bases de l’IA à des millions d’apprenants.

Un autre aspect de l’IA au travail est l’émergence de la « équipe humain-IA » comme unité fondamentale de productivité. Comme décrit précédemment, les agents IA et l’automatisation prennent en charge certaines parties du travail, tandis que les humains apportent supervision et expertise.
Les entreprises visionnaires redéfinissent les rôles pour que les tâches d’entrée de gamme (que l’IA pourrait gérer) soient moins centrales ; elles recrutent directement pour des postes plus stratégiques et s’appuient sur l’IA pour les tâches répétitives.

Cela pourrait aplanir les parcours professionnels traditionnels et nécessiter de nouvelles méthodes de formation (puisque les juniors n’apprendront plus en réalisant des tâches simples si l’IA les exécute). Cela souligne aussi l’importance de la gestion du changement dans les organisations. Beaucoup d’employés ressentent de l’anxiété ou un sentiment d’être dépassés par le rythme des changements induits par l’IA.

Les dirigeants doivent donc gérer activement cette transition – communiquer les bénéfices de l’IA, impliquer les employés dans son adoption, et leur assurer que l’objectif est de valoriser le travail humain, pas de le remplacer. Les entreprises qui cultiveront avec succès une culture de collaboration humain-IA – où l’utilisation de l’IA devient naturelle pour le personnel – verront probablement les plus grands gains de performance.

En résumé, le marché du travail des cinq prochaines années sera marqué par un changement transformateur plutôt que par une catastrophe. L’IA automatisera certaines tâches et fonctions, mais créera aussi une demande pour de nouvelles expertises et rendra de nombreux travailleurs plus productifs et précieux.

Le défi (et l’opportunité) réside dans l’accompagnement de la main-d’œuvre durant cette transition. Les individus et organisations qui adopteront l’apprentissage tout au long de la vie et adapteront les rôles pour tirer parti de l’IA prospéreront dans la nouvelle économie pilotée par l’IA. Ceux qui ne le feront pas risquent de perdre en pertinence.

Comme l’a résumé un rapport, grâce en partie à l’IA, la nature des emplois évolue, passant de la maîtrise de tâches spécifiques à l’acquisition constante de nouvelles compétences. Les années à venir testeront notre capacité à suivre ce changement – mais si nous y parvenons, le résultat pourrait être un monde du travail plus innovant, efficace et centré sur l’humain.

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Compétences nécessaires pour travailler avec l’IA

Avantages de l’IA pour les particuliers et les entreprises

La trajectoire du développement de l’IA dans les cinq prochaines années est prête à engendrer des changements profonds dans la technologie, les affaires et la société. Nous verrons probablement des systèmes IA devenir plus performants – maîtrisant plusieurs modalités, affichant un raisonnement amélioré et opérant avec plus d’autonomie.

Parallèlement, l’IA s’intégrera profondément dans le tissu de la vie quotidienne : alimentant les décisions dans les conseils d’administration et les gouvernements, optimisant les opérations dans les usines et les hôpitaux, et améliorant les expériences du service client à l’éducation.

Les opportunités sont immenses – de l’augmentation de la productivité économique et de la découverte scientifique à l’aide à la résolution de défis mondiaux comme le changement climatique (en effet, l’IA devrait accélérer la transition vers les énergies renouvelables et une utilisation plus intelligente des ressources). Mais réaliser pleinement le potentiel de l’IA nécessitera de gérer les risques et obstacles associés. Les questions d’éthique, de gouvernance et d’inclusivité demanderont une attention continue pour que les bénéfices de l’IA soient largement partagés et ne soient pas éclipsés par les écueils.

Un thème majeur est que les choix humains et le leadership façonneront l’avenir de l’IA. L’IA elle-même est un outil – un outil remarquablement puissant et complexe, mais qui reflète en fin de compte les objectifs que nous lui assignons.

Les cinq prochaines années offrent une fenêtre critique pour que les parties prenantes guident le développement de l’IA de manière responsable : les entreprises doivent mettre en œuvre l’IA de façon réfléchie et éthique ; les décideurs doivent élaborer des cadres équilibrés favorisant l’innovation tout en protégeant le public ; les éducateurs et les communautés doivent préparer les individus aux changements induits par l’IA.

La collaboration internationale et interdisciplinaire autour de l’IA doit s’approfondir, garantissant que nous orientons collectivement cette technologie vers des résultats positifs. Si nous réussissons, 2030 pourrait marquer l’aube d’une nouvelle ère où l’IA augmentera significativement le potentiel humain – nous aidant à travailler plus intelligemment, vivre en meilleure santé et relever des défis auparavant hors de portée.

Dans ce futur, l’IA ne sera pas perçue avec peur ou engouement excessif, mais comme une partie acceptée et bien gouvernée de la vie moderne qui travaille pour l’humanité. Réaliser cette vision est le grand défi et la promesse des cinq prochaines années de développement de l’IA.