En 2025, sept tendances façonneront l’avenir des données et de l’IA, offrant des avantages à ceux qui voient ces changements non pas comme des défis mais comme des opportunités d’innover et d’exceller.
La gouvernance de l’IA ne sera pas négociable
La gouvernance de l’IA deviendra courante et constituera un énorme point de friction pour les organisations l’année prochaine par rapport aux multiples itérations de gouvernance des données que nous avons vues. La rapidité d’adoption, la création de réglementations, les attentes accrues des clients en matière de protection de leurs données, équilibrées avec les capacités des produits qu’ils achètent, le coût de réplication des données dû à l’IA et le paysage général des risques accrus par les copilotes contribueront tous à l’adoption de la gouvernance de l’IA. Cette fois, la gouvernance perdurera et deviendra le métier convoité en 2025.
L’essor des SLM et de la GenAI agentique
2025 marquera des avancées exponentielles dans les petits modèles de langage (SLM) et l’IA générative pilotée par agents. Ces modèles s’attaqueront à certains des défis les plus persistants de l’IA : les hallucinations, les coûts opérationnels élevés et la mauvaise qualité des entrées des utilisateurs.
En se concentrant sur une meilleure compréhension contextuelle, ces innovations réduiront les frictions des utilisateurs et amélioreront la fiabilité des outils d’IA. Les organisations donneront la priorité à ces solutions rationalisées et rentables par rapport aux modèles traditionnels à grande échelle.
Une vérification de la réalité pour les investissements dans l’IA
Le paysage de l’investissement dans l’IA est sur le point de changer. Alors que les organisations se rendent compte que la mauvaise qualité des données compromet l’efficacité des modèles d’IA tels que Copilots, ces investissements se concentreront sur l’amélioration de la précision des données et de la gestion des données d’IA.
Ce recalibrage en 2025 réorientera le financement vers la création de bases de données solides, permettant une résurgence de l’adoption responsable de l’IA d’ici 2026. Avec une précision et une convivialité améliorées des données, la prochaine vague d’IA tiendra ses promesses initiales avec un plus grand succès.
Consommateurs et sensibilisation aux données
L’omniprésence croissante de l’IA dans la vie quotidienne conduira à une base de consommateurs plus éclairée. Avec une prise de conscience croissante de la confidentialité des données et des réglementations plus strictes, les consommateurs comprendront mieux la valeur de leurs données.
Ce changement transformera la manière dont les entreprises collectent et utilisent les informations sur les consommateurs. Les organisations matures capables d’équilibrer personnalisation et confidentialité – c’est-à-dire en offrant une valeur tangible pour le partage de données ou des options de désinscription transparentes – domineront le marché. L’ère des stratégies de données axées sur le consommateur va commencer.
Cadres industriels pour la sécurité et la conformité
Les entreprises s’appuieront sur les cadres industriels pour normaliser leurs pratiques en matière de sécurité, de confidentialité et de données. Ces cadres offriront une feuille de route pour l’alignement interne et serviront de défense contre le contrôle réglementaire. En adoptant ces cadres, les organisations atténueront les risques et gagneront en agilité pour gérer des audits et des enquêtes complexes.
Il est temps pour les données synthétiques de briller
Les données synthétiques auront leur journée au soleil. À mesure que les attentes des régulateurs et des consommateurs se développent, l’utilisation de données synthétiques pour protéger les données sensibles deviendra de plus en plus courante. Plus la gouvernance de l’IA devient mature, plus la compréhension de la manière d’utiliser les données synthétiques s’accroît et augmente donc l’utilisation des données synthétiques.
L’automatisation réinvente la gestion des données
L’automatisation va réinventer certains métiers de la gestion des données. Data Stewardship 2.0 passera de la création et de la collaboration à l’automatisation et à la validation.
Le développement de glossaires de données avec des termes métier, la liaison de schémas/tableaux/colonnes physiques aux termes métier, la description des données non structurées avec une description commerciale, l’augmentation des capacités de traçabilité, l’organisation des données au sein de domaines, la prévision de la propriété des données, l’automatisation de la correction et de nombreuses autres fonctionnalités seront recommandées. capacités de gestion des données pour la validation de la gestion des données, augmentant la compréhension et l’alignement des données.
Jusqu’en 2025
L’avenir de l’IA et de la gestion des données est prometteur, mais nécessite une planification réfléchie et une adaptation stratégique. Les organisations qui investissent dans la gouvernance de l’IA donneront la priorité à l’exactitude des données, adopteront les données synthétiques et tireront parti de l’automatisation.
