L’intégration de l’intelligence artificielle est devenue un pilier des stratégies produits des entreprises technologiques. De fait, l’IA a connu une adoption fulgurante, passant d’une technologie expérimentale à un élément central des stratégies produits dans presque tous les secteurs. Cette adoption à grande échelle a permis des gains dans plusieurs domaines comme la productivité, l’innovation et la satisfaction des clients, des employés et, plus généralement, de la chaîne de valeur.
Cependant, avec l’intégration massive de l’intelligence artificielle dans les produits et services, le marché est entré dans une phase de maturité avancée. Cette évolution se traduit par des attentes plus sophistiquées de la part des clients, qui ne se contentent plus de solutions génériques. Ils posent désormais des questions plus complexes : comment optimiser les performances des modèles dans des environnements spécifiques ? Quels sont les impacts réels sur la réduction des coûts ou l’efficacité opérationnelle ? Comment assurer une personnalisation avancée tout en respectant les exigences de sécurité et de confidentialité des données ?
Qui plus est, les entreprises ne se contentent plus d’une simple intégration, mais réfléchissent aux modèles d’intégration ainsi qu’aux types d’IA à intégrer (multimodale, spécialisée, SLM…). Selon le rapport « 2024 Insights » publié par AssemblyAI, 92 % des entreprises ont déjà intégré l’IA dans leurs produits destinés aux clients, soulignant que l’IA est désormais essentielle à la survie des entreprises. Les enquêteurs d’AssemblyAI ont interrogé plus de 200 dirigeants du secteur technologique, dont 61 % étaient des fondateurs, pour comprendre comment ils remodèlent leurs feuilles de route afin de rester compétitifs à l’ère de l’IA.
Avec la maturité viennent les questions complexes
Selon le rapport, 84 % des entreprises ont déjà incorporé l’IA dans leurs produits, et 97 % des dirigeants considèrent l’IA comme une nécessité à long terme. Le rapport révèle que cette adoption rapide de l’IA est motivée par des gains significatifs en termes de temps et de coûts. Le rapport signale par ailleurs que 78 % des entreprises ont constaté des économies de temps, 60 % des réductions de coûts, et 68 % une amélioration de la productivité des clients grâce à l’IA. Par exemple, une plateforme d’analyse de données qualitatives a réduit de 60 % le temps d’analyse des données en intégrant des modèles IA multimodaux, tandis qu’une plateforme d’intelligence de recrutement a diminué de 90 % les tâches manuelles grâce à l’IA vocale.Toutefois, avec la maturité des offres et celle des entreprises, les clients entreprises adoptent diverses approches pour intégrer l’IA, notamment l’utilisation de modèles open source, le développement interne ou la collaboration avec des fournisseurs spécialisés. Le rapport révèle que 68 % des répondants préfèrent s’associer à un fournisseur d’IA plutôt que de développer leur propre solution, citant des raisons telles que le temps de mise sur le marché (66 %), la capacité d’ingénierie (58 %) et les coûts (51 %).
Les fournisseurs investissent massivement en R&D
Il en va de même concernant les types d’IA à intégrer. À mesure que les fournisseurs segmentent leurs offres, les entreprises s’interrogent sur les meilleures solutions à adopter en fonction de leur profil. L’arrivée des SLM, ces petits modèles ultra spécialisés, et de l’IA multimodale en sont de parfaits exemples. Les fournisseurs investissent massivement dans la R&D pour explorer des modèles plus performants, tels que le traitement multimodal ou les modèles spécifiques à un domaine. Pas moins de 59 % des fournisseurs ont déclaré augmenter leur budget de R&D pour explorer ces nouveaux domaines.Pour rappel, l’IA multimodale est capable de traiter plusieurs types de données simultanément (texte, image, audio, vidéo). Elles permettent aux fournisseurs de proposer des produits polyvalents. Par exemple, un modèle multimodal peut transcrire une réunion (audio), analyser les documents partagés (texte), et interpréter les graphiques ou diagrammes affichés (image). Cette transition ouvre des opportunités dans des secteurs tels que la santé, où l’IA peut combiner imagerie médicale et données cliniques pour des diagnostics plus précis.
L’IA multimodale, un avantage compétitif à court terme
Selon les résultats de l’étude, 68 % des dirigeants interrogés estiment que les modèles multimodaux offriront un avantage compétitif à court terme, car ils permettent d’améliorer la compréhension contextuelle et la qualité des prédictions. Des entreprises comme OpenAI et AssemblyAI explorent déjà ces approches dans leurs nouvelles solutions.Quant à la question concernant l’adoption d’une solution prête à l’emploi ou à la développer en interne, la réponse dépend de facteurs divers. Le développement est plus accessible aux entreprises disposant de leurs propres équipes d’ingénierie et de science des données. Tandis que l’achat ou la collaboration avec un partenaire est plus approprié pour les entreprises qui n’ont pas de ressources internes.
Pour les fournisseurs, la maturité croissante du marché n’a pas simplifié les enjeux : elle les a transformés et complexifiés. En investissant massivement dans la R&D, ils prennent les devants pour défricher ces nouveaux besoins et apporter des réponses appropriées aux interrogations toujours plus poussées de leurs clients. Cette dynamique marque une nouvelle étape dans l’évolution du marché, où l’innovation technologique s’allie à une compréhension fine des usages pour bâtir les solutions de demain.
