Tendances de l'IA en 2025 : IA agentique, modèles auto-hébergés et bien plus encore

Selon l'enquête 2024 de GitLab, 78 % des entreprises prévoient d'intégrer l'intelligence artificielle (IA) dans leurs processus de développement logiciel au cours des deux prochaines années. Ce changement radical transforme déjà la façon dont les équipes créent et livrent des logiciels. Cette enquête révèle également que le nombre d'entreprises utilisant activement l'IA a bondi de 23 % à 39 % en seulement un an.

Alors que les équipes de développement logiciel s'empressent d'intégrer l'IA dans leurs workflows, des changements majeurs qui modifieront fondamentalement la façon dont nous créons des logiciels émergent. Des agents d'IA adaptatifs capables de prendre des décisions en temps réel à l'essor des modèles sur site (auto-hébergés) et personnalisés, voici trois tendances clés en matière d'IA qui vont considérablement façonner le développement logiciel.

Les agents d'IA intelligents et adaptatifs transforment l'avenir des applications

Jusqu’à présent, l’IA appliquée au développement logiciel s’est concentrée sur des assistants de code réactifs, spécialisés dans la génération et la complétion de code. Mais l'avenir appartient à l'IA agentique, qui, avec ses agents d'IA intelligents et adaptables surpasse les limites des logiciels traditionnels. Plutôt que d'interagir avec des interfaces fixes et des workflows prédéfinis, les utilisateurs échangeront avec des agents d'IA capables d'adapter leurs réponses de manière intuitive et d'apprendre de leurs interactions.

Ces agents alimentés par l'IA feront office d'application et offriront une expérience plus interactive et conversationnelle. En pouvant effectuer des tâches complexes, prodiguer des conseils et apprendre en temps réel de ses interactions, l'IA agentique va ouvrir la voie au développement d'applications nettement plus personnalisées et réactives, transformant fondamentalement notre utilisation des logiciels.

Des assistants IA qui deviennent des collaborateurs proactifs

Les assistants IA étant de plus en plus intelligents, ils ne se contentent plus de réagir en réponse à des prompts, mais proposent désormais des solutions de façon proactive. À mesure qu'ils évolueront, ces outils alimentés par l'IA deviendront des composants centraux des workflows de développement logiciel, car ils pourront anticiper les besoins des développeurs et proposer des suggestions en temps réel pour optimiser les performances, la sécurité et la maintenance des applications. Cette nouvelle génération d'assistants IA pourra gérer des projets et des tâches complexes avec peu d'interaction humaine, accélérant ainsi le processus de développement logiciel, optimisant l'ensemble du cycle du développement logiciel grâce à des interfaces utilisateurs plus intuitives.

Le rôle des développeurs de logiciels évoluera en parallèle. Loin de remplacer les développeurs, l'IA augmentera leurs capacités, en leur permettant de se concentrer sur ce qu'ils aiment le plus : résoudre des problèmes techniques complexes. En automatisant les tâches routinières et en fournissant des conseils d'experts, les assistants IA permettront aux développeurs de se concentrer sur la résolution de problèmes métier, d'améliorer continuellement la qualité du code, de se former sur de nouvelles technologies et de monter en compétences.

Un plus grand nombre d'entreprises exécuteront des modèles personnalisés sur leur propre infrastructure

En 2025, les entreprises se tourneront vers des déploiements d'IA à plus petite échelle et surtout, plus spécialisés. Avec la montée en puissance des modèles open source, il devient plus simple pour les équipes d'exécuter des versions personnalisées au sein de leurs propres centres de données. Par conséquent, les entreprises pourront héberger leurs propres grands modèles de langage et les adapter à leurs besoins à moindre coût, plus rapidement et facilement. Elles découvriront qu'elles peuvent combiner leurs données avec les modèles existants et personnaliser l'expérience client à une fraction des coûts actuels.

Parallèlement, l'augmentation des risques de conformité associés à l'IA incitera les organismes réglementés, comme les institutions financières et les agences gouvernementales, à déployer des modèles dans des environnements air-gapped afin de réduire la latence, et de mieux contrôler la confidentialité et la sécurité des données.

Conclusion

L'avenir du développement logiciel est inextricablement lié à l'IA. Les technologies alimentées par l'IA transforment la façon dont les entreprises créent, livrent et maintiennent à jour les logiciels. En adoptant l'IA sous toutes ses formes, de l'IA générative aux assistants IA proactifs en passant par les agents d'IA entièrement autonomes, les entreprises peuvent acquérir un avantage concurrentiel, accroître leur productivité et fournir des solutions innovantes qui répondent aux besoins en constante évolution des clients.

Cette transformation nécessite une préparation réfléchie : une planification stratégique, l'embauche d'experts, des investissements dans les infrastructures, ainsi qu'un engagement en faveur d'un apprentissage et d'une adaptation en continu. Les entreprises qui maîtriseront les enjeux de cet écosystème en constante évolution seront bien placées pour prospérer à l'ère numérique.

Foire aux questions

Qu'est-ce que l'IA agentique et quel sera son impact sur le développement logiciel ?

L'IA agentique fait référence aux systèmes d'IA qui fonctionnent de manière autonome, apprennent de leurs interactions et s'adaptent en temps réel. Contrairement aux assistants IA pour le code traditionnels qui se contentent de réagir aux prompts des utilisateurs, l'IA agentique agit de manière proactive. Elle rationalise le développement logiciel en automatisant les workflows, en améliorant la productivité et en personnalisant l'expérience utilisateur.

Pourquoi les entreprises s'orientent-elles vers des modèles d'IA auto-hébergés ?

Les entreprises adoptent des modèles d'IA auto-hébergés afin d'améliorer la confidentialité des données, de réduire les coûts et de personnaliser les solutions d'IA en fonction de leurs besoins. Grâce aux progrès de l'IA open source, les entreprises peuvent affiner les modèles dans des environnements sur site, garantissant ainsi la conformité aux réglementations et améliorant les performances tout en gardant le contrôle sur les données sensibles.

Comment évoluent les assistants IA pour le code ?

Les assistants IA pour le code sont en train de passer du statut d'outils réactifs à celui de collaborateurs proactifs. Les futurs assistants IA anticiperont les besoins des développeurs, fourniront des recommandations intelligentes, automatiseront les tâches complexes et amélioreront la sécurité des logiciels, rendant ainsi le développement logiciel plus efficace et plus accessible.

Quels sont les avantages de l'exécution de modèles d'IA dans des environnements sur site ?

Déployer des modèles d'IA sur site permet un meilleur contrôle de la sécurité des données, une meilleure conformité aux exigences réglementaires et une latence réduite. Cette approche est particulièrement utile pour les secteurs qui gèrent des données sensibles, telles que la finance, la santé et les agences gouvernementales.

Comment les entreprises peuvent-elles se préparer au développement logiciel piloté par l'IA en 2025 ?

Pour une adoption réussie de l'IA pour le développement logiciel, les entreprises doivent investir dans une infrastructure d'IA, former les développeurs aux outils d'IA, mettre en œuvre des règles de gouvernance responsable de l'IA et explorer des solutions d'IA hybrides combinant des déploiements dans le cloud et sur site. En se tenant informées des tendances, les équipes pourront tirer parti de l'IA pour innover et gagner en efficacité.