Guide pratique sur le déploiement de l'IA en 2025 : Cinq clés essentielles de la construction stratégique à l'exploitation à grande échelle.

Auteur : ICONIQ

Traduit par : Tim, PANews

Le développement de l'intelligence artificielle entre dans un nouveau chapitre : passant d'un sujet de débat à une pratique concrète. La création de produits IA à grande échelle devient un champ de bataille clé de la concurrence. Le rapport annuel sur l'état de l'IA 2025, intitulé "Manuel des bâtisseurs", déplace son attention de l'adoption technologique vers la pratique concrète, en analysant en profondeur l'ensemble du processus allant de la conception, de la mise en œuvre à l'exploitation à grande échelle des produits IA.

Basé sur les résultats d'une enquête exclusive menée en avril 2025 auprès de 300 dirigeants d'entreprises de logiciels, et combiné avec des entretiens approfondis avec des leaders en intelligence artificielle au sein de la communauté ICONIQ, ce rapport fournit une feuille de route tactique visant à transformer les avantages intelligents de l'intelligence artificielle générative en une compétitivité commerciale durable.

Le rapport extrait cinq chapitres clés et comment ils aideront l'équipe à construire activement des applications d'IA.

1. La stratégie des produits d'intelligence artificielle a atteint une nouvelle phase de maturité.

Comparées à celles qui n'intègrent l'intelligence artificielle que dans leurs produits existants, les entreprises dominées par l'intelligence artificielle mettent leurs produits sur le marché plus rapidement. Les données montrent que près de la moitié (47 %) des entreprises nées de l'intelligence artificielle ont atteint une échelle clé et ont été prouvées comme ayant un bon ajustement au marché, tandis que seulement 13 % des entreprises intégrant des produits d'intelligence artificielle ont atteint cette étape.

Que font-ils : les flux de travail des agents intelligents et les applications verticales deviennent la norme. Près de 80 % des développeurs d'IA natifs se préparent à des flux de travail d'agents intelligents (c'est-à-dire des systèmes d'IA capables d'exécuter de manière autonome plusieurs étapes d'opération au nom des utilisateurs).

Comment ils le font : les entreprises choisissent de plus en plus une architecture multi-modèle pour optimiser les performances, contrôler les coûts et s'adapter à des scénarios d'application spécifiques. Dans les produits orientés client, chaque répondant utilise en moyenne 2,8 modèles.

2. Les modèles de tarification AI en constante évolution reflètent des caractéristiques économiques uniques.

L'intelligence artificielle transforme la façon dont les entreprises fixent les prix de leurs produits et services. Selon notre enquête, de nombreuses entreprises adoptent un modèle de tarification hybride, ajoutant un tarif d'abonnement de base à un modèle de facturation à l'usage. Certaines entreprises explorent également des modèles de tarification entièrement basés sur l'utilisation réelle ou l'efficacité d'utilisation par les clients.

Actuellement, de nombreuses entreprises continuent d'offrir des fonctionnalités d'IA gratuitement, mais plus d'un tiers (37%) des entreprises prévoient d'ajuster leur stratégie de tarification au cours de l'année à venir, afin que les prix soient plus en adéquation avec la valeur que les clients obtiennent et leur utilisation des fonctionnalités d'IA.

3.Stratégie de talents en tant qu'avantage différentiel

L'intelligence artificielle n'est pas seulement un problème technique, mais aussi un problème organisationnel. Actuellement, la plupart des meilleures équipes constituent des équipes interfonctionnelles composées d'ingénieurs en intelligence artificielle, d'ingénieurs en apprentissage automatique, de scientifiques des données et de chefs de produit AI.

En regardant vers l'avenir, la plupart des entreprises prévoient que 20 à 30 % de leur équipe d'ingénierie se concentrera sur l'intelligence artificielle, tandis que ce pourcentage devrait atteindre 37 % dans les entreprises à forte croissance. Cependant, les résultats de l'enquête montrent que trouver les bons talents reste un goulot d'étranglement. Parmi tous les postes spécifiques à l'intelligence artificielle, le recrutement d'ingénieurs en IA et en apprentissage automatique prend le plus de temps, avec un délai moyen de plus de 70 jours.

Concernant l'avancement du recrutement, il existe des divergences d'opinion. Bien que certains recruteurs estiment que les progrès sont satisfaisants, 54 % des répondants indiquent que le rythme est en retard, la raison la plus courante étant un manque de réserve de talents qualifiés.

4. L'augmentation du budget pour l'intelligence artificielle se reflète dans le compte de résultat de l'entreprise.

Les entreprises utilisant des technologies d'intelligence artificielle investissent entre 10 % et 20 % de leur budget de recherche et développement 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 met de plus en plus en évidence que la technologie AI est devenue le moteur central de la planification stratégique des produits.

Avec l'expansion de l'échelle des produits d'intelligence artificielle, la structure des coûts subit souvent des changements significatifs. Dans les premières étapes du développement des produits, les coûts des ressources humaines sont généralement le plus gros poste de dépense, incluant le recrutement de personnel, la formation et les frais d'amélioration des compétences. Cependant, lorsque le produit arrive à maturité, les coûts des services cloud, les frais d'inférence de modèle et les coûts de conformité réglementaire représenteront une part majeure des dépenses.

5. L'application de l'intelligence artificielle au sein des entreprises est en pleine expansion, mais elle n'est pas répartie de manière uniforme.

Bien que la majorité des entreprises interrogées offrent l'accès à des outils d'IA internes à environ 70 % de leurs employés, seule la moitié d'entre eux les utilise régulièrement. Dans les entreprises de plus grande taille et au fonctionnement plus établi, la difficulté d'encourager les employés à utiliser l'intelligence artificielle est particulièrement marquée.

Les entreprises à forte adoption (c'est-à-dire celles où plus de la moitié des employés utilisent des outils d'IA) déploient en moyenne l'intelligence artificielle dans sept scénarios d'application interne ou plus, y compris l'assistant de programmation (taux d'utilisation de 77 %), la génération de contenu (65 %) et la recherche de documents (57 %). L'augmentation de l'efficacité dans ces domaines atteint entre 15 % et 30 %.

L'écosystème des outils AI, bien qu'il soit encore dispersé, devient progressivement mature.

Nous avons enquêté auprès de centaines d'entreprises pour comprendre les cadres technologiques, bibliothèques et plateformes qui fonctionnent réellement dans des environnements de production. Ce rapport n'est pas un simple classement, mais un reflet fidèle des outils utilisés par les développeurs dans divers domaines.

Voici un aperçu des outils les plus couramment utilisés, classés par ordre alphabétique :