En 2025, le monde de la data et de l’intelligence artificielle (IA) sera à la croisée des chemins. D’un côté, les progrès technologiques fulgurants ouvrent des perspectives inédites pour les entreprises. De l’autre, la complexité croissante des enjeux soulève des questions techniques, éthiques, business et sociétales auxquelles il faudra répondre pour tirer pleinement parti de ces innovations
1. Les défis techniques à surmonter
Sur le plan technique, la qualité des données reste un défi majeur. Les entreprises doivent composer avec des silos de données et des architectures vieillissantes qui freinent leurs ambitions. L’émergence de technologies comme le cloud-native ou le Data Mesh offre de nouvelles perspectives, mais complexifie aussi les choix.
Parallèlement, les modèles d’IA, en particulier les grands modèles de langage, exigent des infrastructures robustes et une expertise pointue. Le passage à l’échelle et l’interopérabilité deviennent des enjeux cruciaux pour répondre aux besoins croissants des organisations.
2. L'éthique au coeur des préocupations
L’adoption généralisée de l’IA générative, les progrès en gouvernance des données, et l’accent mis sur la durabilité et l’éthique illustrent à la fois des opportunités prometteuses et des défis complexes. Ces tendances reflètent également des préoccupations croissantes autour de la souveraineté numérique, de l’efficacité énergétique, et de la collaboration homme-machine.
3. Stratégies pour saisir les opportunités
Pour réussir dans ce nouveau paysage, les entreprises devront adopter plusieurs stratégies clés :
- Investir dans la qualité et la gouvernance des données
- Développer les compétences en IA et data science
- Placer l’éthique au cœur des projets data et IA
- Aligner la stratégie data avec les objectifs business
- Cultiver l’agilité et l’expérimentation continue
