Des pilotes à la production : Le tournant 2025 de la GenAI

Pendant la majeure partie des deux dernières années, l'IA générative en est restée à la phase pilote. 

Les équipes ont testé des chatbots en contact avec les clients, expérimenté des outils de synthèse et construit des prototypes pour montrer aux conseils d'administration ce que la technologie pouvait faire. Ces efforts ont suscité l'enthousiasme, mais ils ont rarement été étendus. Les budgets ont été consommés, les preuves de concept ont donné des résultats mitigés et les questions de conformité et de fiabilité ont ralenti les investissements ultérieurs.

Cette dynamique est en train de changer. En 2025, l'IA générative passe de l'expérimentation à l'exécution. Ce qui ressemblait autrefois à une série de projets pilotes déconnectés devient une capacité d'entreprise, soutenue par de nouvelles disciplines et architectures.

Pour construire une GenAI prête pour l'entreprise, il faut trouver des spécialistes qui comprennent la gouvernance, l'observabilité et l'échelle. Le groupe Tenth Revolution peut vous mettre en relation avec des talents technologiques de confiance. qui rendent cela possible.

Pourquoi la mise à l'échelle est enfin possible

Trois évolutions permettent ce changement.

• LLMOps apporte la discipline opérationnelle nécessaire à l'exécution de grands modèles à l'échelle. Le contrôle des versions des messages-guides, la surveillance des taux d'hallucination et les pipelines de déploiement automatisés garantissent que l'IA générative est gouvernée et prévisible.
• RAG 2.0 améliore les techniques d'extraction, ce qui permet aux modèles d'ancrer les résultats dans la connaissance de l'entreprise avec une plus grande précision. Le découpage hiérarchique, la recherche hybride et le retour d'information continu réduisent le bruit et améliorent la fiabilité.
• Flux de travail agentique faire passer l'IA de la compréhension à l'action. Au lieu de répondre passivement, les modèles peuvent déclencher des processus, interagir avec des API et accomplir des tâches en plusieurs étapes pour le compte des utilisateurs.

Ensemble, ces capacités font passer l'IA du stade de l'expérience en laboratoire à celui d'un outil auquel les entreprises peuvent faire confiance dans la production.

Leçons tirées des premiers utilisateurs

Certains secteurs montrent déjà à quoi ressemble l'IA générative à grande échelle dans la pratique.

• Opérations avec les clients. Les entreprises de services déploient des systèmes d'agents qui résolvent les demandes de bout en bout, du remboursement au dépannage, réduisant ainsi considérablement les délais de résolution.
• Services financiers. RAG 2.0 alimente les requêtes de conformité et les outils de recherche qui permettent aux analystes de naviguer en toute confiance dans des réglementations et des documents financiers complexes.
• Ressources humaines. Les agents d'IA aident à la sélection des candidatures, à la vérification croisée des qualifications et à la planification des entretiens, libérant ainsi les recruteurs pour qu'ils se concentrent sur l'engagement des candidats.

Ces exemples mettent en évidence un point commun : l'échelle exige plus qu'une simple capacité de modélisation. Elle dépend de la gouvernance, de l'infrastructure et de la qualité des données.

Si 2025 est l'année où vous prévoyez de passer de la phase pilote à la phase de production, Le groupe Tenth Revolution peut fournir les talents en matière d'IA et de données. vous devez le faire de manière sécurisée, efficace et à grande échelle

Le point de vue de l'exécutif

Pour les chefs d'entreprise, l'arrivée de la GenAI prête à l'emploi représente à la fois une opportunité et une responsabilité. L'opportunité réside dans l'accélération de la prestation de services, l'amélioration de la prise de décision et la création de nouvelles expériences pour les clients. La responsabilité consiste à s'assurer que ces systèmes sont sûrs, conformes et explicables.

Les dirigeants doivent s'attendre à ce que les régulateurs et les investisseurs posent des questions plus difficiles en 2025. Pouvez-vous retracer la manière dont votre IA a pris une décision ? Avez-vous testé l'absence de biais ? Avez-vous mis en place des garde-fous pour éviter les résultats inappropriés ? Les organisations qui ne peuvent pas répondre auront du mal à obtenir la confiance.

Le coût de l'attente

L'année à venir est un point d'inflexion. Les entreprises qui industrialisent dès maintenant leurs pratiques de GenAI bénéficieront de gains d'efficacité et d'un avantage sur le marché. Celles qui tardent risquent d'être dépassées par des concurrents qui intègrent l'IA en profondeur dans leurs opérations. Ce qui était optionnel dans la phase pilote est désormais stratégique.

La mise à l'échelle responsable ne consiste pas à aller vite pour le plaisir. Il s'agit de construire les fondations - LMOps, systèmes de recherche, gouvernance et flux de travail agentique - qui permettent à l'innovation de perdurer.