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Prédictions 2025 de BMC Software : l’IA au cœur des transformations – Éthique, données en temps réel, et agents intelligents
December 2024 by BMC
Alors que 2025 approche, les perspectives autour de l’intelligence artificielle (IA) continuent de transformer les entreprises et leurs processus à une échelle sans précédent. BMC Software, à travers les analyses de ses dirigeants, identifie les grandes tendances qui définiront les prochaines évolutions technologiques et organisationnelles. Éthique, gestion des données en temps réel, IA agentique et automatisation stratégique : ces piliers émergent comme des priorités incontournables pour relever les défis de demain. Les experts de BMC Software livrent leurs analyses :
Ayman Sayed, PDG :
L’IA éthique et la réduction des biais, une priorité majeure
« En 2025, l’attention se portera davantage sur les implications éthiques de l’IA dans les entreprises, en particulier sur la réduction des biais. Les organisations devront procéder à des audits réguliers de leurs systèmes d’IA afin de traiter les biais liés à des ensembles de données incomplets ou fallacieux. Cette focalisation sur l’équité et l’inclusion conduira à l’adoption de lignes directrices éthiques plus strictes pour le développement de l’IA, garantissant que les ensembles de données reflètent mieux les populations qu’ils servent, réduisant ainsi les effets négatifs. »
L’IA comme moteur clé dans une phase de croissance économique
« Avec l’augmentation continue des volumes de données en entreprise, la capacité de l’IA à gérer leur complexité sera essentielle pour créer de la valeur. La démocratisation des données, facilitée par le traitement du langage naturel et les grands modèles de langage, rendra les données complexes accessibles aux utilisateurs non techniques. Cela améliorera l’efficacité et accélérera la prise de décisions stratégiques à tous les niveaux de direction. »
Les données en temps réel, un avantage compétitif déterminant
« Les industries s’appuieront de plus en plus sur des données en temps réel ou quasi immédiat pour conserver leur avantage concurrentiel. Les entreprises capables d’intégrer des données actualisées dans leurs systèmes d’IA offriront des expériences client supérieures, avec moins de problèmes et des solutions plus personnalisées. La capacité à capturer et analyser les données en temps réel différenciera les leaders du marché de ceux qui peinent à moderniser leur infrastructure de données. »
Ram Chakravarti, CTO :
Protéger l’IA grâce à l’IA
« À mesure que les modèles d’IA continuent de se développer et de traiter des volumes toujours plus importants de données, le machine learning appliqué à l’IA commencera à surveiller ces modèles : leur ingestion de données, leurs résultats et leurs comportements. L’entraînement des modèles, une tâche souvent fastidieuse et manuelle, consomme d’énormes ressources. L’émergence d’un "gardien de l’IA", capable d’observer, de surveiller et d’autocorriger les modèles d’entraînement pour les grands modèles de langage (LLM), soutiendra l’évolution de l’IA au sein des entreprises. »
Les données : le carburant de l’IA
« Les pipelines de données modernes sont devenus trop complexes pour être gérés par des approches traditionnelles. Les données elles-mêmes sont complexes, mais les métadonnées qui les accompagnent regorgent de valeur. L’extraction de ces métadonnées dans les organisations permettra de produire des informations exploitables, rendant les données critiques opérationnelles. Cette pratique constituera la prochaine étape pour augmenter l’automatisation et accélérer les activités à un rythme que l’humain ne peut égaler. »
Accessibilité et équité des données
« Avec la maturation des technologies d’IA, l’accès démocratisé aux données connaîtra une croissance significative. De nouvelles plateformes utiliseront l’IA pour offrir un accès élargi aux outils d’analyse de données, permettant à de plus petites organisations et à des communautés sous-représentées d’exploiter les données pour l’innovation, la croissance économique et l’équité sociale. Cela favorisera un paysage plus inclusif dans divers secteurs tels que la santé, l’éducation et la finance. »
John McKenny, SVP et General Manager de Intelligent Z Optimization and Transformation :
« 2025 marquera un point d’inflexion critique où les outils de développement augmentés par l’IA deviendront des ponts essentiels pour combler le déficit d’expérience croissant dans l’informatique d’entreprise, en particulier dans les environnements mainframe. Selon notre enquête Mainframe 2024, les experts mainframe vétérans ont considérablement diminué, passant de 36 % à 13 % depuis 2019 en raison de leur départ à la retraite, tandis que le nombre de professionnels émergents en milieu de carrière a augmenté pour atteindre 36 %, soit plus d’un tiers des personnes interrogées. Dans ce paysage changeant, les assistants de développement alimentés par l’IA serviront de mentors virtuels, encodant des décennies de meilleures pratiques et de connaissances institutionnelles pour soutenir la génération montante de praticiens. Cependant, les organisations doivent soigneusement équilibrer cette augmentation de l’IA avec des cadres de test et des contrôles de qualité robustes pour s’assurer que l’augmentation de la vitesse de développement ne se fait pas au détriment de la fiabilité du système - en particulier lorsque les développeurs moins expérimentés deviennent plus dépendants des solutions générées par l’IA pour les opérations complexes de l’ordinateur central. »
Margaret Lee, vice-présidente senior et directrice générale de Digital Service and Operations Management :
« Au cours des prochaines années, l’IA agentique s’étendra probablement au-delà des opérations informatiques à des fonctions commerciales plus larges, devenant un élément essentiel pour améliorer la gestion des services et le travail de connaissance dans plusieurs départements. Les organisations cherchant à mettre en place des opérations plus agiles et davantage axées sur les données, l’IA agentique pourrait développer des capacités d’aide à la décision plus sophistiquées, leur permettant de gérer des workflows complexes de manière autonome. En outre, l’intégration avec d’autres modèles d’IA et sources de données pourrait améliorer sa capacité à fournir des informations dans différents domaines, ce qui permettrait d’élargir l’adoption d’initiatives stratégiques et de renforcer la résilience opérationnelle.
L’IA agentique complétera également l’IA générative plutôt que de la remplacer. Alors que l’IA générative fournit un contenu créatif et des capacités de conversation, l’IA agentique se spécialise dans la prise de décision autonome, l’exécution des tâches et les informations opérationnelles. Ces atouts rendent l’IA agentique particulièrement adaptée à l’informatique et aux opérations des entreprises, où l’efficacité et la précision sont des priorités. Dans les organisations où l’automatisation et les informations proactives sont primordiales, l’IA agentique pourrait devenir une priorité, même si l’IA générative restera essentielle pour l’interaction avec l’utilisateur et la génération de contenu. Il est probable qu’elles coexisteront ensemble, chacune répondant à des besoins uniques de la compganie. »
