Mon année 2025 avec l’IA

La fin de l’année approche, et ce bilan reflète avant tout la manière dont j’ai vécu 2025 en IA.

Selon moi, 2025 marque l’entrée dans une phase de rationalisation. Les performances des grands acteurs de l’IA générative convergent, les écarts se resserrent, et le domaine quitte progressivement l’euphorie pour entrer dans une logique plus industrielle, technique et financière.

Ce basculement ne concerne pas « l’IA » au sens large, mais surtout les modèles de langage génératifs, qui ont structuré l’essentiel du récit public. En parallèle, d’autres formes d’IA – analytiques, décisionnelles, d’optimisation – ont continué à progresser à bas bruit, avec des effets économiques bien plus tangibles.

Plusieurs constats se sont imposés au fil de l’année :

• Les LLM atteignent un plateau de productivité. Les benchmarks se rapprochent, aucune rupture conceptuelle majeure n’apparaît sur les fondamentaux algorithmiques, et les solutions deviennent largement interchangeables du point de vue de la performance brute.

• L’équation économique devient incontournable. Les déficits se creusent, les investissements massifs dans les datacenters peinent à se traduire en valeur économique réelle, et la consommation énergétique reste largement sous-estimée.

• La génération d’images et de vidéos atteint un niveau spectaculaire, mais son acceptation sociale reste ambivalente.

• En entreprise, l’IA générative change de statut : des usages conversationnels ponctuels, on passe progressivement à des systèmes outillés, intégrés et supervisés.

• Les modèles plus petits et spécialisés existent, mais leur intégration reste encore marginale.

• L’AGI demeure un horizon théorique lointain, tandis que des enjeux très concrets émergent : dépendance cognitive, perte de recul, pression accrue sur les jeunes diplômés.

• Les IA non génératives (analytique, décisionnelle, optimisation) continuent d’apporter, loin des projecteurs, la plus grande part de productivité réelle.

La timeline qui suit raconte comment ces constats se sont imposés, mois après mois, à travers les usages, les projets et les arbitrages concrets.

Janvier – L’inertie du récit 2024

L’année 2025 démarre dans la continuité directe de 2024. Les grands acteurs des modèles de langage génératifs promettent encore des bonds spectaculaires, des raisonnements toujours plus proches de l’humain et l’émergence d’agents supposément autonomes.

Les benchmarks restent la principale grille de lecture, et la taille des modèles continue d’être perçue comme un indicateur fiable de progrès.

Avec le recul, il est déjà clair que les fondamentaux algorithmiques sont largement stabilisés. Mais à ce stade, le marché ne l’a pas encore intégré.

Février – La convergence devient visible

Les comparaisons sérieuses entre grands modèles de langage montrent que les écarts de performance se réduisent fortement sur les usages courants. Changer de modèle n’entraîne plus de saut qualitatif majeur pour l’utilisateur.

Sur le terrain, notamment dans les premières entreprises pilotes que j’ai accompagnées, j’ai observé que les gains venaient surtout du cadrage, de la qualité des données et de l’intégration aux processus existants, bien plus que du choix du modèle lui-même.

La performance brute cesse peu à peu d’être un levier différenciant.

Mars – Un vrai succès produit : l’image devient un usage

Le premier tournant clair de l’année se joue autour de la génération d’images. Avec GPT‑4o, l’IA visuelle combine enfin qualité, compréhension fine des prompts et intégration fluide dans un outil grand public.

Le phénomène des « Starter Packs » cristallise ce moment. La création d’images devient un réflexe, un format social, presque un langage partagé. On ne parle plus de démonstration technologique, mais de pratique quotidienne.

C’est à ce moment que la valeur commence à se déplacer du modèle vers l’expérience utilisateur.

Avril – Explosion des usages individuels, stagnation organisationnelle

Les outils de génération de texte et d’images s’imposent dans les usages individuels du quotidien : rédaction, synthèse, traduction, idéation, accompagnement personnel. En revanche, ces usages restent très peu intégrés dans les processus structurés des organisations.

Dans les organisations que j’ai croisées, j’ai vu s’installer une « IA de l’ombre » : des usages non gouvernés, non mesurés et parfois risqués sur le plan juridique ou stratégique.

Le fossé entre adoption individuelle et transformation collective devient évident.

Mai – L’illusion de maîtrise se fissure

Le discours selon lequel « tout le monde sait utiliser l’IA » commence à s’effondrer. Un écart net apparaît entre des usages superficiels et la capacité réelle à concevoir, piloter et fiabiliser des systèmes reposant sur des modèles génératifs ou des agents.

Au fil de mes interventions et de mes expériences pédagogiques, j’ai vu apparaître des limites cognitives très concrètes : surconfiance, dépendance, perte de recul critique. Dans les environnements pédagogiques, la pression monte particulièrement chez les étudiants et jeunes diplômés.

Le problème n’est plus l’accès à ces outils, mais la capacité à les comprendre et à les structurer.

Juin – Le choc culturel de l’IA visuelle

La génération d’images et de vidéos atteint un niveau de photoréalisme inédit. Pourtant, la réception publique est loin d’être uniforme.

J’ai observé un contraste frappant : certaines campagnes publicitaires ont été vivement critiquées pour « abus d’IA », tandis que la musique générée par IA rencontrait un engouement massif. Le public réagit de façon hétérogène, parfois contradictoire.

L’acceptabilité sociale devient un facteur déterminant du succès.

Juillet – Quand l’agentique change la nature des usages

Avec l’arrivée de systèmes capables de planifier des actions, d’enchaîner des tâches et d’interagir avec des outils, l’IA générative commence à sortir du simple registre conversationnel.

Même si la supervision humaine reste indispensable et que la fiabilité est encore inégale, le changement de paradigme est réel. On ne parle plus seulement d’assistance, mais de systèmes d’action.

Dans le même temps, 2025 voit aussi émerger des interfaces matérielles inédites. Les annonces autour de lunettes connectées intégrant de l’IA, puis les premières démonstrations de futures lunettes avec affichage intégré, déplacent l’IA hors de l’écran. L’IA cesse d’être seulement logicielle pour devenir perceptive et contextuelle, embarquée au plus près des usages.

Août – Architecture, souveraineté et retour au réel

La pause estivale calme la médiatisation, mais fait émerger des signaux structurants. La publication de modèles open‑weight par OpenAI marque une reconnaissance explicite de la demande de contrôle, de déploiement local et de souveraineté.

Dans le même temps, ce que j’ai vu avec les avancées de Google sur l’IA visuelle grand public, c’est que l’expérience, la rapidité et l’intégration produit comptent désormais autant que la sophistication du modèle.

Ce qui était déjà un sujet d’architecture devient un critère de décision stratégique : coûts d’inférence, maîtrise des données, capacité à passer à l’échelle.

Septembre – GPT‑5 et la fatigue du récit

Le lancement de GPT‑5 était très attendu. Pourtant, l’accueil est mitigé. Les gains perçus sont jugés limités et certaines décisions produit frustrent les utilisateurs avancés.

Il ne s’agit pas d’un échec technique majeur, mais d’une désillusion symbolique. L’écart entre promesse marketing et valeur perçue devient difficile à ignorer.

Le récit de la rupture permanente montre ses limites.

Octobre – Le « nouveau web » remis en perspective

Navigateurs dopés à l’IA, agents capables de naviguer à la place de l’utilisateur, automatisation de la recherche. Le discours parle de révolution.

À l’analyse, on observe surtout une recentralisation des interfaces. L’IA devient l’intermédiaire dominant entre l’humain et le web, avec des enjeux majeurs de dépendance, de sécurité et de contrôle de l’information.

C’est aussi en 2025 que la robotique sort du registre de la démonstration isolée. Les robots humanoïdes de Figure, le robot Neo, les plateformes quadrupèdes et humanoïdes de Unitree, et plus largement les avancées en robotique pilotée par IA rendent visibles des systèmes capables de se déplacer, manipuler, percevoir et décider dans des environnements réels.

Ce qui frappe, ce n’est pas une prouesse ponctuelle, mais la convergence entre perception, décision et action. Ici, l’IA n’est ni conversationnelle ni générative au sens classique : elle est embarquée, temps réel et profondément décisionnelle, contrainte par la physique et le monde réel.

Novembre – Vers des modèles plus spécifiques et plus fiables

Les succès les plus convaincants de la fin d’année ne viennent pas de modèles toujours plus généralistes, mais de systèmes mieux spécialisés, mieux entraînés sur des périmètres précis et plus fiables dans leurs usages.

En parallèle, les débats sur le micro‑travail, l’annotation et la supervision rappellent que ces systèmes restent profondément dépendants du travail humain.

L’idée d’une IA généraliste et autonome recule au profit d’une trajectoire plus crédible : des modèles ciblés, intégrés dans des systèmes fortement cadrés.

Décembre – L’heure du tri et du bilan

L’année se termine aussi sur un signal géopolitique fort. Les démonstrations chinoises en matière de déploiement de l’IA, qu’il s’agisse d’infrastructures, d’usages industriels ou de robotique, rappellent que l’avance ne se joue pas seulement sur les modèles, mais sur la capacité à industrialiser, déployer et généraliser à grande échelle.

En fin d’année, les fantasmes d’AGI imminente s’éloignent nettement. Les acteurs sérieux parlent désormais de valeur économique réelle, de soutenabilité et de gouvernance.

L’IA générative reste importante, mais elle n’est plus centrale. Les IA industrielles, analytiques et décisionnelles apparaissent clairement comme les principaux moteurs de productivité.

2025 marque la fin d’un cycle. 2026 sera l’année des choix structurants.

Lecture globale

2025 n’a pas été une année de rupture technologique spectaculaire unique. Elle a été l’année où l’IA est redevenue un sujet adulte : moins de promesses, plus de contraintes, mais aussi plus de maturité.