L’année 2024 marque une véritable rupture dans l’adoption de l’intelligence artificielle générative. Les entreprises accélèrent massivement leurs investissements, intégrant ces technologies au cœur de leurs stratégies, ce qui promet de bouleverser de nombreux secteurs.
Une explosion des budgets dédiés à l’IA générative
Selon une récente étude de la société de capital-risque Menlo Ventures, les dépenses mondiales des entreprises en IA générative ont flambé, passant de 2,3 milliards de dollars en 2023 à 13,8 milliards en 2024. Cette progression, multipliée par six en un an, témoigne d’un basculement clair : les entreprises sortent de la phase d’expérimentation pour entrer dans celle de l’exécution. Elles investissent désormais pour intégrer l’IA dans leurs opérations quotidiennes et stratégies commerciales.
Les coûts englobent plusieurs postes, notamment les modèles de base (ou modèles de fondation, LLM), la formation et le déploiement de ces modèles, ainsi que l’infrastructure et les applications associées. À noter que les dépenses liées aux GPU et aux ressources informatiques des géants du cloud sont exclues de ce calcul.
Où va l’argent ?
Parmi ces investissements, près de la moitié (6,5 milliards de dollars) est consacrée aux modèles de fondation, véritables moteurs de l’IA générative. Viennent ensuite 2,3 milliards pour l’entraînement et le déploiement, 400 millions pour les données et infrastructures, et enfin 4,6 milliards pour les applications variées d’IA générative – un chiffre huit fois supérieur à celui de l’an dernier.
Ce déploiement rapide se traduit aussi par une diversification des usages : en moyenne, chaque entreprise adopte une dizaine de cas d’usage différents. Le codage assisté par IA domine les préférences (51%), suivi par les systèmes d’assistance (31%), la recherche (28%) et la récupération de données (27%).
Des critères clairs pour choisir les applications
Lorsque les entreprises sélectionnent leurs outils d’IA, elles se focalisent principalement sur deux critères : un retour sur investissement (ROI) facile à mesurer (30%) et la possibilité d’adapter les solutions à leur secteur spécifique (26%). Étonnamment, le coût immédiat n’est guère un frein, ne préoccupant que 1% des répondants. Cette attitude reflète une vision orientée vers la valeur à long terme plutôt que sur les économies immédiates.
Diversification des modèles et évolution des architectures
Autre tendance notable : les entreprises optent pour la diversité en matière de modèles d’IA. En 2024, elles utilisent en moyenne trois modèles différents. Si OpenAI détenait encore 50% du marché en 2023, sa domination s’effrite au profit d’autres acteurs comme Anthropic, Meta, Google ou encore Mistral AI. Les modèles propriétaires restent majoritaires (81%), mais les modèles open source gardent une part stable (19%).
Sur le plan technique, le « prompt engineering », qui était largement privilégié en 2023, cède du terrain au profit du RAG (Retrieval-Augmented Generation, ou génération augmentée par récupération). Par ailleurs, les architectures dites agentiques font leur apparition et représentent déjà 12% des implémentations cette année.
Une adoption massive en perspective
Le rapport de Menlo Ventures s’appuie notamment sur une enquête réalisée auprès de 600 décideurs IT aux États-Unis. Parmi eux, 72% anticipent une adoption encore plus large de l’IA générative dans un futur proche. Cette dynamique souligne que l’IA ne se limite plus à une tendance : elle s’impose comme un levier stratégique incontournable.
L’investissement massif dans l’IA générative illustre un profond changement dans la manière dont les entreprises abordent la technologie. En intégrant ces outils de façon plus mature, elles préparent la transformation de leurs processus et de leurs modèles d’affaires. Face à cette révolution, rester à la traîne pourrait vite coûter cher.
