Le rapport Stanford 2025 sur l'IA est sorti : télécharger le PDF complet

L'Institut d'intelligence artificielle centrée sur l'homme (HAI) de l'université de Stanford a publié la huitième édition de l'étude sur l'intelligence artificielle centrée sur l'homme (HAI).Rapport sur l'indice d'intelligence artificielle (2025)". Ce rapport dresse un tableau de l'accélération significative de la recherche et du développement, des applications et des investissements en matière d'IA au cours de l'année écoulée, tout en soulignant les défis qui subsistent en termes de pratiques responsables en matière d'IA, de confiance du public et de répartition inégale du développement technologique à l'échelle mondiale.

Les performances de l'IA augmentent et le paysage technologique évolue rapidement

Le rapport 2025 montre que les performances de l'IA dans une série de tests de référence difficiles continuent de s'améliorer rapidement. Les systèmes d'IA réussissent les tests à enjeux élevés récemment introduits, tels que MMMU, GPQA et SWE-bench, beaucoup plus rapidement qu'auparavant. Le rapport mentionne également que les modèles d'IA font d'énormes progrès dans la production de vidéos de haute qualité (comme SORA d'OpenAI et Veo 2 de Google), et peuvent même surpasser les programmeurs humains sur des tâches de programmation spécifiques dans un laps de temps limité.

Sur le plan technologique, les choses évoluent rapidement. L'écart de performance entre les meilleurs modèles à source fermée et à source ouverte s'est considérablement réduit, passant de 8,01 TP3T à 1,71 TP3T sur la plateforme Chatbot Arena au cours de l'année écoulée.De même, la différence de performance entre les 10 meilleurs modèles sur les tableaux de classement s'est réduite, passant de 11,91 à 5,41 TP3T, ce qui indique que les modèles de haute qualité sont de plus en plus populaires. deviennent de plus en plus populaires. Des modèles plus petits, tels que le Phi-3-mini de Microsoft, ont également obtenu de bons résultats, atteignant des niveaux qui auraient auparavant nécessité des modèles plus de 100 fois plus grands, ce qui démontre l'efficacité accrue de l'algorithme.

Les gains d'efficacité sont également évidents. Le coût d'utilisation (coût de raisonnement) des modèles d'IA a chuté de manière spectaculaire, par exemple, les modèles atteignant les niveaux GPT-3.5 sur le benchmark MMLU ont vu leur coût d'utilisation réduit de plus de 280 fois depuis la fin de 2022. Les coûts matériels ont diminué d'environ 301 TP3T par an, et l'efficacité énergétique s'est améliorée d'environ 401 TP3T par an.Toutefois, le rapport met également en garde contre le fait que le raisonnement logique complexe et les capacités de planification restent les principaux défis auxquels sont confrontés les systèmes d'IA aujourd'hui.

L'essor des investissements et l'approfondissement de l'intégration économique

Les investissements mondiaux des entreprises dans l'IA ont atteint le chiffre record de 252,3 milliards de dollars en 2024. L'investissement privé a bondi de 44,5%, soit la première augmentation d'une année sur l'autre depuis 2021. L'IA générative a été particulièrement absorbante, recueillant 33,9 milliards de dollars d'investissements privés, soit plus de 201 TP3T de l'investissement total dans l'IA.

L'avance des États-Unis en matière d'investissements privés dans l'IA s'est encore accrue, avec 109,1 milliards de dollars investis, soit près de 12 fois plus que la Chine et 24 fois plus que le Royaume-Uni. Dans le domaine de l'IA générative, les États-Unis ont même investi plus que la Chine, l'UE et le Royaume-Uni réunis.

L'adoption de l'IA par les entreprises a également fait un bond spectaculaire. Les données de l'enquête McKinsey montrent que 78% des entreprises utilisent l'IA dans au moins une partie de leur activité en 2024, soit beaucoup plus que les 55% de 2023.L'utilisation de l'IA générative a plus que doublé pour atteindre 71%.Alors que les entreprises commencent à voir les avantages financiers de l'IA, la plupart en sont encore aux premiers stades (les économies de coûts ou les augmentations de revenus sont généralement inférieures à 101 TP3T). La recherche continue de confirmer que l'IA augmente la productivité et, dans de nombreux cas, aide à combler le fossé entre les employés hautement et faiblement qualifiés.

L'IA responsable progresse de manière inégale et des défis restent à relever

Malgré des avancées technologiques rapides, l'écosystème de l'IA responsable (RAI) s'est développé de manière inégale. Les incidents négatifs liés à l'IA (selon la base de données des incidents liés à l'IA) augmentent de manière spectaculaire de 56,41 TP3T pour atteindre le chiffre record de 233 en 2024. Cependant, les critères d'évaluation de l'IA responsable pour les grands modèles manquent encore d'harmonisation, bien que de nouveaux référentiels tels que HELM Safety et AIR-Bench voient le jour.

Selon l'indice de transparence des modèles de base, la transparence dans l'élaboration des modèles s'est améliorée (le score moyen est passé de 371 TP3T en octobre 2023 à 581 TP3T en mai 2024), mais il y a encore beaucoup de place pour l'amélioration. Bien que les organisations soient conscientes des risques liés à la RAI, tels que l'inexactitude des données et la cybersécurité, le rapport note qu'il existe toujours un écart important entre la prise de conscience des risques et l'adoption de mesures d'atténuation réelles.

La confiance du public est également mise à mal. Globalement, la confiance dans les entreprises d'IA pour protéger les données personnelles a diminué, tandis que moins de personnes que l'année dernière croient que les systèmes d'IA sont exempts de préjugés ou de discrimination. L'étude a également révélé que même les modèles explicitement conçus pour être impartiaux peuvent encore présenter des préjugés sociaux potentiels. En outre, les ressources de "partage de données" se réduisent, car de plus en plus de sites web limitent l'exploration de données pour l'entraînement de l'IA, ce qui pourrait affecter la pluralité et les capacités des futurs modèles.

Géopolitique, gouvernance et sentiment global

Sur le plan géopolitique, les États-Unis restent le pays qui produira le plus grand nombre de modèles d'IA de pointe en 2024 (40), loin devant la Chine (15) et l'Europe (3). Toutefois, le rapport souligne que l'écart de performance entre les modèles chinois sur les principaux critères de référence s'est rapidement réduit pour atteindre une quasi-égalité avec les modèles américains d'ici à la fin 2024. La Chine est en tête pour le nombre total de publications et de brevets dans le domaine de l'IA, tandis que les organisations américaines sont les plus citées dans le domaine de la recherche.

Les gouvernements du monde entier intensifient leur jeu en matière d'IA, non seulement avec des programmes d'investissement massifs (par exemple au Canada, en Chine, en France, en Inde, en Arabie saoudite), mais aussi avec une activité réglementaire croissante. Le rapport montre que 75 pays dans le monde ont augmenté le nombre de références à l'IA dans leurs programmes législatifs de 21,31 TP3T, tandis que le nombre de réglementations fédérales liées à l'IA aux États-Unis a plus que doublé en 2024 par rapport à 2023. Les États américains sont également très actifs, notamment en ce qui concerne la réglementation de la technologie "deepfake" (contrefaçon profonde). La coopération internationale se développe également, avec des organisations telles que l'OCDE, l'UE, l'ONU et l'UA qui publient des cadres pour une IA responsable, et un réseau international d'instituts de sécurité de l'IA a été mis en place.

En ce qui concerne le sentiment du public, on observe une tendance à l'optimisme prudent à l'échelle mondiale, en particulier dans les pays qui étaient auparavant plus sceptiques, tels que l'Allemagne et la France. Toutefois, les différences régionales restent importantes, la majorité des habitants de pays tels que la Chine et l'Indonésie étant très optimistes à l'égard de l'IA, tandis que l'optimisme est beaucoup plus faible dans des pays tels que le Canada, les États-Unis et les Pays-Bas.

Le rôle croissant de l'IA dans la science et la vie quotidienne

Le rapport souligne l'intégration croissante de l'IA dans notre vie quotidienne et l'impact transformateur qu'elle a sur le paysage scientifique.En 2023, la Food and Drug Administration (FDA) américaine a approuvé 223 dispositifs médicaux basés sur l'IA, ce qui représente une énorme augmentation par rapport à seulement six en 2015. Les voitures auto-conduites sortent également de la phase pilote, avec Waymo qui fonctionne à grande échelle dans plusieurs villes américaines et Apollo Go de Baidu qui se développe rapidement en Chine.

L'impact profond de l'IA sur la science a été reconnu par les prix Nobel : les prix de physique et de chimie ont été décernés respectivement pour des réalisations liées à l'apprentissage profond et au repliement des protéines (AlphaFold), et le prix Turing a été attribué aux fondateurs du domaine de l'apprentissage par renforcement.L'IA continue de stimuler la découverte scientifique, avec des avancées dans les modèles de séquençage des protéines (par exemple, ESM3, AlphaFold 3), et les modèles de base commencent à être appliqués dans le domaine médical. dans le domaine de la médecine.

En résumé, le rapport Stanford 2025 AI Index dresse le portrait d'un domaine de l'IA en plein essor : un domaine qui offre des avantages tangibles et attire des investissements sans précédent, mais qui est également confronté à de profondes questions éthiques, à des défis de gouvernance et à un besoin urgent de renforcer la confiance du public et d'assurer un développement équitable.