Le salon Big Data & AI Paris 2025 qui s’est tenu les 01 et 02 octobre dernier a confirmé que l’intelligence artificielle n’est plus une option, elle devient omniprésente avec l’avènement de l’IA agentique et se retrouve intégrée dans tous les domaines.
Voici les sujets qui nous ont le plus marqués lors de ce salon :
L’IA agentique omniprésente
Le sujet le plus présent est l’IA « agentique ». Il ne s’agit plus de simples chatbots ou d’outils d’aide à la décision, mais d’agents autonomes capables d’exécuter des actions complexes. Ce changement implique un glissement de la génération de contenu (GenAI) vers l’action concrète.
On veut passer à une équipe virtuelle qui gère des processus de bout en bout. Cette évolution promet de réduire les coûts opérationnels et d’augmenter drastiquement la productivité.
Cela signifie que la conception de futurs projets d’IA doit intégrer une réflexion sur l’orchestration de microservices et de modèles LLM.
Mais on attend surtout beaucoup de problèmes ! Des défis majeurs en matière de sécurité, de gouvernance pour encadrer les agents et d’intégration avec les systèmes existants, qui nécessiteront une vigilance particulière.
Les cas d’usages les plus fréquemment vus ont été dans les domaines de marketing, d’analyse de données, de support client et d’assistant.
Les plateformes Cloud tout-en-un
Les données silotées étaient un autre sujet présent lors des discussions. Nous avons pu observer qu’une multitude d’acteurs proposent désormais des solutions cloud ou des outils agissant comme connecteurs. Ils ont tous pour objectif de réduire le nombre de services et d’unifier les données pour les rendre utilisables par des IA. Ces outils intègrent généralement des capacités de traitement pour préparer et nettoyer la donnée, permettant de simplifier encore plus les flux de données. Les solutions Cloud principales intègrent aujourd’hui toutes nativement des fonctionnalités d’IA avancées.
Citons comme exemple : Vertex pour GCP (Google), SageMaker pour AWS (Amazon), Cortex pour Snowflake, etc.
La keynote de John Paul illustre parfaitement cette approche. En centralisant l’ensemble de leurs données sur la plateforme Snowflake, ils ont directement pu traiter et appliquer leurs modèles pour analyser les conversations clients.
Une attention particulière sur la gouvernance des données.
La multiplication des cas d’usage d’IA et des agents amène à un renforcement de la gouvernance.
Concrètement, c’est prêter attention à la qualité, la fiabilité et la traçabilité des données. Cela peut passer par un inventaire des modèles en production, la désignation d’un responsable pour chaque solution et un monitoring des modèles pour détecter les dérives. La gouvernance devient le garde-fou pour ces solutions d’IA.
Une phrase qu’Axel DROIN (Directeur Data & IA chez Danone) a dite lors d’une conférence résume bien cet enjeu : « Le plus dangereux est que n’importe qui peut devenir développeur. »
On observe aussi l’émergence d’un nouveau modèle de business, de nombreuses entreprises proposent désormais des outils ou des applications de création d’agents IA.
Industrialisation de l’IA
On observe qu’un bon nombre d’entreprises ont passé le cap de l’expérimentation des solutions d’IA générative et passent en production.
Désormais, chaque initiative est évaluée pour maîtriser les coûts. On parle de mesurer l’impact de chaque agent pour prioriser les cas d’usages qui promettent le ROI le plus élevé.
Une approche progressive consiste à commencer par cibler des tâches précises avant de généraliser l’automatisation.
Conclusion
Au terme de ces deux journées, force est de constater que la volonté d’intégrer l’IA est désormais une évidence pour les entreprises, la manière de le faire a changé. Nous assistons à la fin de la course à l’innovation pour entrer dans une ère d’industrialisation. Il n’est plus question de se précipiter, mais de revenir à une approche plus structurée : celle qui consiste à décomposer méticuleusement un problème pour en automatiser les composantes.