Le tout dernier rapport sur le « Hype Cycle » de Gartner concernant l’intelligence artificielle en 2025 révèle une mutation dans les priorités de l’industrie technologique. Alors que l’engouement initial pour l’IA générative (GenAI) demeure vif, il cède désormais la place à deux secteurs clés qui définiront l’avenir immédiat : les agents d’IA (AI agents) et les données prêtes pour l’IA (AI-ready data). Ces domaines se trouvent actuellement au sommet du « Pic des attentes gonflées », un stade où l’innovation cohabite avec la spéculation et où les promesses restent à concrétiser.
Ce changement de cap traduit une tendance claire : les entreprises souhaitent que l’IA cesse d’être un simple projet expérimental pour devenir une infrastructure fiable, évolutive et ayant un impact tangible sur les performances commerciales.
Les agents d’IA incarnent la prochaine étape de l’évolution des assistants virtuels. Contrairement aux chatbots traditionnels, qui se limitent à répondre aux questions, ces agents autonomes perçoivent leur environnement, prennent des décisions et exécutent des actions de manière indépendante. Des exemples concrets sont déjà en cours : dans la finance, des agents analysent en temps réel les risques et recommandent des opérations ; dans le secteur de la santé, des assistants médicaux croisent données cliniques et images diagnostiques ; en informatique d’entreprise, des agents surveillent les serveurs et appliquent automatiquement des correctifs.
Le défi réside dans l’identification des cas d’usage appropriés, car tous les processus ne bénéficient pas de l’autonomie d’un agent. Gartner insiste sur l’importance de définir clairement leurs limites et responsabilités pour assurer leur succès.
Un autre pilier majeur est celui des données prêtes pour l’IA. Disposer de jeux de données préparés implique une information propre, structurée, contextualisée et conforme aux réglementations. Aujourd’hui, la plupart des problèmes rencontrés dans les projets IA ne proviennent pas des modèles eux-mêmes, mais des données : biais, bruit, duplications ou absence de traçabilité. Gartner souligne que l’investissement dans la gouvernance et la qualité des données est désormais indispensable pour éviter les erreurs d’inférence et respecter la législation européenne sur l’IA.
Ce constat ouvre des opportunités dans les outils d’ETL intelligents, les catalogues de données, la génération de données synthétiques (synthetic data), ainsi que dans les plateformes garantissant la traçabilité et la sécurité des informations.
Par ailleurs, l’intelligence artificielle multimodale, qui combine texte, audio, images et vidéos dans un même modèle, occupe une place croissante. Face aux systèmes unimodaux, cette approche multiplie les possibilités d’intégration et trouve déjà des applications en sécurité (détection des menaces croisant images et sons), en éducation (tuteurs digitaux traitant questions écrites et réponses orales), ou encore dans l’industrie 4.0 (analyse des données de capteurs, plans visuels et rapports techniques).
Selon Gartner, dans les cinq prochaines années, l’approche multimodale deviendra une norme dans presque tous les produits numériques.
Autre point crucial, le cadre AI TRiSM (Trust, Risk and Security Management) vise à assurer que l’IA soit sûre, équitable, fiable et transparente. Avec la montée en puissance de ces technologies, se posent des enjeux tels que la manipulation de modèles, la fuite de données sensibles, les biais discriminatoires, ou encore la responsabilité juridique pour les décisions automatisées. AI TRiSM propose d’établir des contrôles continus pour atténuer ces risques, ouvrant la voie à un marché émergent de solutions d’audit et de gouvernance en IA.
Pour le secteur technologique, cette évolution marque un tournant : il ne s’agit plus simplement de réaliser des démonstrations impressionnantes, mais de construire des infrastructures solides pour déployer l’IA à grande échelle. Les fournisseurs de services cloud voient une opportunité dans la fourniture d’environnements adaptés aux agents autonomes et aux données préparées. Les start-ups ont un terrain favorable dans des domaines spécialisés tels que la santé, la legaltech, la fintech ou l’éducation. Quant aux éditeurs de logiciels, ils sont appelés à intégrer l’IA multimodale et les contrôles AI TRiSM dans leurs produits pour rester compétitifs.
En résumé, la tendance évolue de la génération créative vers une durabilité opérationnelle, soulignant l’importance d’une infrastructure robuste pour tirer parti de tout le potentiel de l’IA.
Une série de recommandations pratiques pour les professionnels du secteur inclut l’identification des cas d’usage pertinents pour les agents d’IA, l’investissement dans la qualité et la gouvernance des données, l’adoption progressive de l’approche multimodale, et l’évaluation précoce des solutions AI TRiSM pour prévenir risques et sanctions.
Selon Gartner, la clé pour l’industrie est désormais de bâtir un socle solide, où l’intelligence artificielle devient un véritable levier stratégique plutôt qu’un simple outil de démonstration.
