Buzz words IA en 2025, on vous aide à les décrypter

Senior Manager au sein de la practice Data & IA transformation de Converteo, Charles Letaillieur accompagne les organisations dans leurs ambitions stratégiques liées à l’intelligence artificielle. Expert reconnu en IA générative et IA agentique, il conçoit et déploie des solutions innovantes mais pragmatiques, parfaitement adaptées aux contextes spécifiques de chaque entreprise. Son approche permet de concrétiser le potentiel transformationnel des technologies d’IA avancées, en les ancrant dans une vision business claire et des cas d’usage à forte valeur ajoutée

En ce début du 2ème trimestre 2025, nous venons à votre secours pour décrypter les derniers buzz words à la mode en IA. En 2025, le paysage technologique continue de s’enrichir d’une multitude de nouveaux concepts. Que vous soyez un professionnel aguerri ou simplement curieux des évolutions numériques, comprendre ces termes devient essentiel pour naviguer dans notre environnement digital.

Cette liste démystifie ces concepts clés, vous offrant une compréhension précise de leur signification et potentiel d’application. Au-delà du jargon, ces innovations représentent de véritables opportunités pour transformer votre approche des données et de l’IA.

IA agentique

L’IA agentique représente une forme avancée d’intelligence artificielle générative caractérisée par sa capacité à fonctionner de manière autonome, prenant des décisions et accomplissant des tâches complexes en s’adaptant dynamiquement à son environnement. Cette technologie marque une évolution significative vers des systèmes qui opèrent avec une autonomie croissante, sans nécessiter une supervision humaine constante.

Cette transformation repose sur des évolutions récentes des modèles. Les modèles comme GPT-4o (maintenant 4.5) ou Gemini 2.0 (maintenant 2.5) sont à la fois multimodaux, c’est-à-dire qu’ils analysent et peuvent générer à la fois du texte, de l’image, de l’audio et de la vidéo et ont en plus des capacités de calcul et de logique plus poussés. Ces capacités de raisonnement avancé leur permettent une prise de décision autonome.

Cette multimodalité couplée avec des interconnexions à la plupart des stacks SI (CRM, CDP, ERP, outil de ticketing, etc.), rendent ces agents désormais capables orchestrer des workflows complexes, s’adaptant en temps réel aux changements et coordonnant divers systèmes

Enfin la nouveauté réside dans un framework d’amélioration continue qui systématise une boucle en 4 étapes :

• Sourcer
• Planifier (ou suggérer)
• Agir
• Réajuster

L’IA générative telle que nous l’avons vu se déployer depuis 2 ans s’arrête en général aux 2 premières étapes (sources, planifier). Par exemple, la génération de contenu à grande échelle source les données utiles (données produits, tone of voice, etc.) et suggère des contenus optimisés. L’IA agentique publie automatiquement ses contenus sur le site et réajuste le processus en pilotant en continu les impacts SEO/SEA et adaptant l’agent de création de contenu pour qu’il produise des contenus plus pertinents.

L’écosystème des outils d’IA agentique se développe très rapidement avec des plateformes comme AgentSpace de Google qui facilite la création et le déploiement d’agents personnalisés, AgentForce de Salesforce qui optimise la coordination entre multiples agents, et Dust qui permet de construire des workflows d’agents spécialisés. 

“Pure player” plus petits mais aussi plus agiles comme Dust, Relevance, CrewAI, Kleio.ai.

L’IA agentique offre des avantages considérables en termes d’efficacité opérationnelle et de réduction des coûts grâce à l’automatisation intelligente de processus complexes. Elle pose également beaucoup de questions sur tous les processus de l’entreprise qui doivent être repensés (people, outils, interactions, étapes, etc..).

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Le RAG améliore significativement les grands modèles de langage en combinant leur capacité générative avec l’accès à des informations précises et actualisées. Pionnière contre les hallucinations des IA, cette technique est désormais au cœur de solutions avancées comme AgentSpace ou Dust.

Son fonctionnement s’articule en trois temps: extraction d’informations pertinentes depuis diverses sources externes, transformation en vecteurs (représentations numériques qui capturent le sens des données dans un format que l’IA peut traiter efficacement), puis enrichissement du contexte du modèle pour générer des réponses précises et documentées.

L’avantage clé du RAG est sa capacité à fournir des réponses fondées sur des informations à jour et spécifiques, dépassant les limitations des connaissances figées des LLM traditionnels. Cette approche permet d’adapter rapidement les systèmes à différents domaines sans réentraînement coûteux.

Les applications incluent des systèmes de questions-réponses délivrant des informations vérifiables et des outils de génération de contenu informés par des sources fiables.

Le RAG établit ainsi un pont entre fluidité linguistique et précision factuelle, permettant la création d’assistants artificiels plus fiables et mieux informés..

LLM as a Judge

« LLM as a judge » désigne l’utilisation de modèles de langage de grande taille (LLM) pour automatiser l’évaluation des textes générés par des systèmes d’intelligence artificielle, qu’il s’agisse d’autres LLM ou de solutions IA. Ces modèles sont capables d’analyser divers critères comme la précision, la cohérence, la fluidité et la pertinence, permettant ainsi de remplacer ou de compléter les évaluations humaines. L’utilisation de ces modèles pour leur capacité critique a émergé avec l’essor des LLM, qui ont montré une aptitude surprenante à comprendre, analyser et juger des productions textuelles avec un degré élevé de précision. Dès lors, les chercheurs et entreprises ont vu un potentiel considérable dans l’exploitation de cette capacité pour automatiser l’évaluation de contenu et améliorer l’interaction avec les systèmes IA.

Cette approche est désormais utilisée dans des domaines comme la modération de contenu en ligne, l’amélioration des chatbots, l’évaluation des traductions automatiques et l’optimisation des réponses générées par IA. Des entreprises telles que Giskard, ainsi que des plateformes comme Google Vertex AI à travers son module Evaluation, offrent des outils permettant de déployer ces modèles dans divers contextes. 

En résumé, « LLM as a judge » ouvre la voie à des évaluations automatisées de haute qualité, favorisant une analyse scalable et efficace des textes générés par IA, tout en offrant une alternative aux méthodes d’évaluation traditionnelles.

MLOps

Le MLOps représente une approche structurée transformant les POCs en solutions d’IA opérationnelles. En fusionnant les pratiques DevOps avec les spécificités du machine learning, cette méthodologie répond aux défis uniques du déploiement de modèles en production, intégrant désormais une dimension FinOps pour maîtriser les coûts croissants.

Son essence réside dans l’automatisation des processus critiques – développement, test, déploiement et maintenance – convertissant des expérimentations en solutions robustes. Le MLOps établit un pont essentiel entre data scientists et équipes IT, favorisant une collaboration qui maximise la valeur des modèles.

Un pilier fondamental est la surveillance continue des performances en production. Cette vigilance assure la pertinence des modèles face aux évolutions des données et du contexte d’affaires, prévenant la dégradation silencieuse qui menace l’efficacité des systèmes d’IA.

En standardisant ces processus, le MLOps accélère considérablement la mise en production, réduisant les délais de commercialisation. Cette agilité permet aux organisations de capitaliser rapidement sur les opportunités et d’adapter leurs modèles aux exigences évolutives du marché.

Cette discipline s’impose comme incontournable pour transformer durablement les initiatives ML en avantages compétitifs mesurables.

Responsible AI

L’IA responsable est une approche qui intègre des considérations éthiques et de souveraineté pour assurer sécurité et fiabilité. Elle repose sur des principes de transparence, d’équité, de respect de la vie privée et de responsabilité. En établissant des cadres de gouvernance et en impliquant des experts en éthique, droit et sciences sociales, l’IA responsable vise à maximiser les bénéfices pour la société tout en minimisant les risques, comme la discrimination et la violation de la vie privée. Cela permet de renforcer la confiance du public et d’assurer un alignement avec les valeurs sociétales et les normes réglementaires émergentes.

Dans ce contexte d’évolution constante, Converteo met à votre disposition son expertise pour vous accompagner dans l’exploration et l’adoption de ces nouvelles technologies. Notre approche personnalisée vous permet de naviguer sereinement dans ce paysage complexe, en identifiant les solutions les plus pertinentes pour vos enjeux spécifiques.

Nous vous aidons à transformer ces concepts innovants en avantages concrets pour votre organisation, tout en assurant une mise en œuvre qui respecte vos valeurs et répond précisément à vos besoins. Notre objectif est de vous permettre d’exploiter pleinement le potentiel de ces technologies émergentes, en les intégrant harmonieusement dans votre stratégie globale.