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Agent d'IA et SLM, voici les grandes tendances 2025 pour l'analyse de données cover
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Agent d'IA et SLM, voici les grandes tendances 2025 pour l'analyse de données

Agent d'IA et SLM, voici les grandes tendances 2025 pour l'analyse de données

02min |07/03/2025
Play
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02min |07/03/2025
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Description

Quelles sont les grandes tendances en matière de données et d'analyse pour 2025 ? Le cabinet d'analyse Gartner prétend répondre à cette question. Et sans surprise, l'intelligence artificielle est au cœur des enjeux. Mais pas n'importe quelle IA. La priorité, c'est l'IA agentique.

L'émergence des agents d'IA

Cette année sera celle de l'émergence des agents d'IA affirme le Gartner. Et ces outils intelligents commencent à s'imposer dans tous les secteurs.

Le Gartner recommande aux entreprises de les utiliser pour accéder aux données et les partager entre applications. Mais aussi pour automatiser des processus complexes.

Par exemple, une banque pourrait déployer un agent IA pour surveiller les transactions en temps réel et bloquer celles qui semblent frauduleuses. Et ce sans intervention humaine.

La montée en puissance des SLM

Le Gartner identifie ensuite comme seconde tendance forte la montée en pgent uissance des petits modèles de langage, dits aussi SLM pour small langage model.

Alors que les grands modèles, les LLM, comme ChatGPT, dominent le marché, les SLM gagnent du terrain car ils sont plus légers, plus rapides et mieux adaptés à des usages précis.

Par exemple, une entreprise pourrait développer un SLM pour répondre aux questions des employés sur les ressources humaines. Et ce sans avoir besoin d'une IA surpuissante et bien sûr très coûteuse. Il suffirait d'entraîner cette petite IA uniquement sur les données de l'entreprise.

La diversification des techniques d'IA

Plutôt que de se limiter à l'IA générative, le Gartner recommande d'explorer d'autres approches, comme l'apprentissage automatique, on dit aussi le machine learning, et la science des données. Cette stratégie, appelée IA composite, permet d'optimiser les résultats et d'améliorer la prise de décision.

Et ce n'est pas tout ! D'autres tendances indirectement liées à l'IA se dégagent, comme l'essor des données synthétiques, qui permettent de combler les lacunes dans les bases de données. Et ce tout en garantissant la protection de la vie privée.

Les solutions de gestion des métadonnées et les plateformes d'intelligence décisionnelle figurent également parmi les priorités.

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Description

Quelles sont les grandes tendances en matière de données et d'analyse pour 2025 ? Le cabinet d'analyse Gartner prétend répondre à cette question. Et sans surprise, l'intelligence artificielle est au cœur des enjeux. Mais pas n'importe quelle IA. La priorité, c'est l'IA agentique.

L'émergence des agents d'IA

Cette année sera celle de l'émergence des agents d'IA affirme le Gartner. Et ces outils intelligents commencent à s'imposer dans tous les secteurs.

Le Gartner recommande aux entreprises de les utiliser pour accéder aux données et les partager entre applications. Mais aussi pour automatiser des processus complexes.

Par exemple, une banque pourrait déployer un agent IA pour surveiller les transactions en temps réel et bloquer celles qui semblent frauduleuses. Et ce sans intervention humaine.

La montée en puissance des SLM

Le Gartner identifie ensuite comme seconde tendance forte la montée en pgent uissance des petits modèles de langage, dits aussi SLM pour small langage model.

Alors que les grands modèles, les LLM, comme ChatGPT, dominent le marché, les SLM gagnent du terrain car ils sont plus légers, plus rapides et mieux adaptés à des usages précis.

Par exemple, une entreprise pourrait développer un SLM pour répondre aux questions des employés sur les ressources humaines. Et ce sans avoir besoin d'une IA surpuissante et bien sûr très coûteuse. Il suffirait d'entraîner cette petite IA uniquement sur les données de l'entreprise.

La diversification des techniques d'IA

Plutôt que de se limiter à l'IA générative, le Gartner recommande d'explorer d'autres approches, comme l'apprentissage automatique, on dit aussi le machine learning, et la science des données. Cette stratégie, appelée IA composite, permet d'optimiser les résultats et d'améliorer la prise de décision.

Et ce n'est pas tout ! D'autres tendances indirectement liées à l'IA se dégagent, comme l'essor des données synthétiques, qui permettent de combler les lacunes dans les bases de données. Et ce tout en garantissant la protection de la vie privée.

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L'émergence des agents d'IA

Cette année sera celle de l'émergence des agents d'IA affirme le Gartner. Et ces outils intelligents commencent à s'imposer dans tous les secteurs.

Le Gartner recommande aux entreprises de les utiliser pour accéder aux données et les partager entre applications. Mais aussi pour automatiser des processus complexes.

Par exemple, une banque pourrait déployer un agent IA pour surveiller les transactions en temps réel et bloquer celles qui semblent frauduleuses. Et ce sans intervention humaine.

La montée en puissance des SLM

Le Gartner identifie ensuite comme seconde tendance forte la montée en pgent uissance des petits modèles de langage, dits aussi SLM pour small langage model.

Alors que les grands modèles, les LLM, comme ChatGPT, dominent le marché, les SLM gagnent du terrain car ils sont plus légers, plus rapides et mieux adaptés à des usages précis.

Par exemple, une entreprise pourrait développer un SLM pour répondre aux questions des employés sur les ressources humaines. Et ce sans avoir besoin d'une IA surpuissante et bien sûr très coûteuse. Il suffirait d'entraîner cette petite IA uniquement sur les données de l'entreprise.

La diversification des techniques d'IA

Plutôt que de se limiter à l'IA générative, le Gartner recommande d'explorer d'autres approches, comme l'apprentissage automatique, on dit aussi le machine learning, et la science des données. Cette stratégie, appelée IA composite, permet d'optimiser les résultats et d'améliorer la prise de décision.

Et ce n'est pas tout ! D'autres tendances indirectement liées à l'IA se dégagent, comme l'essor des données synthétiques, qui permettent de combler les lacunes dans les bases de données. Et ce tout en garantissant la protection de la vie privée.

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L'émergence des agents d'IA

Cette année sera celle de l'émergence des agents d'IA affirme le Gartner. Et ces outils intelligents commencent à s'imposer dans tous les secteurs.

Le Gartner recommande aux entreprises de les utiliser pour accéder aux données et les partager entre applications. Mais aussi pour automatiser des processus complexes.

Par exemple, une banque pourrait déployer un agent IA pour surveiller les transactions en temps réel et bloquer celles qui semblent frauduleuses. Et ce sans intervention humaine.

La montée en puissance des SLM

Le Gartner identifie ensuite comme seconde tendance forte la montée en pgent uissance des petits modèles de langage, dits aussi SLM pour small langage model.

Alors que les grands modèles, les LLM, comme ChatGPT, dominent le marché, les SLM gagnent du terrain car ils sont plus légers, plus rapides et mieux adaptés à des usages précis.

Par exemple, une entreprise pourrait développer un SLM pour répondre aux questions des employés sur les ressources humaines. Et ce sans avoir besoin d'une IA surpuissante et bien sûr très coûteuse. Il suffirait d'entraîner cette petite IA uniquement sur les données de l'entreprise.

La diversification des techniques d'IA

Plutôt que de se limiter à l'IA générative, le Gartner recommande d'explorer d'autres approches, comme l'apprentissage automatique, on dit aussi le machine learning, et la science des données. Cette stratégie, appelée IA composite, permet d'optimiser les résultats et d'améliorer la prise de décision.

Et ce n'est pas tout ! D'autres tendances indirectement liées à l'IA se dégagent, comme l'essor des données synthétiques, qui permettent de combler les lacunes dans les bases de données. Et ce tout en garantissant la protection de la vie privée.

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