Avancées technologiques et avenir de l'IA

Introduction

Depuis la première édition de cet ouvrage, l’IA a cessé d’être une promesse pour devenir un outil opérationnel dans de nombreux secteurs. De la recherche fondamentale à l’industrie, en passant par la climatologie et l’économie, les applications concrètes se sont multipliées à un rythme que peu avaient anticipé. Ce chapitre dresse un état des lieux de ces avancées et esquisse les directions à venir.

Nouvelles frontières : IA et interdisciplinarité

Science et recherche

L’IA en mathématiques

Longtemps considérées comme un terrain peu propice à l’IA statistique, les mathématiques ont connu un tournant en 2024-2025. AlphaProof, développé par DeepMind, a résolu des problèmes de niveau olympiades internationales de mathématiques, démontrant une capacité de raisonnement formel inédite pour un système d’IA. En parallèle, les modèles de raisonnement comme o1 et o3 d’OpenAI ont affiché des performances remarquables sur les benchmarks mathématiques, dépassant la majorité des doctorants en résolution de problèmes.

Au-delà de la résolution de problèmes, l’IA sert d’assistant d’exploration. Les algorithmes repèrent dans des ensembles de données mathématiques des motifs et des connexions que l’intuition seule n’aurait pas identifiés, ce qui oriente ensuite le travail de démonstration.

L’IA en physique théorique

En physique, l’IA est passée du stade d’outil auxiliaire à celui de partenaire de recherche. Les réseaux de neurones résolvent des équations différentielles complexes et prédisent le comportement de systèmes quantiques avec une précision croissante. Des algorithmes sont désormais capables de produire des modèles physiques analytiques directement à partir de données expérimentales, en respectant les contraintes d’unités physiques, ce qui accélère la découverte de nouvelles relations entre phénomènes. L’optimisation des configurations expérimentales est un autre apport concret :...

Les GPT ou agents

Le principe est le même partout : créer une version spécialisée de l’IA, avec des instructions précises et éventuellement des documents de référence, pour un cas d’usage donné. On ne repart plus de zéro à chaque conversation.

Il faut aussi distinguer ces assistants personnalisés des agents autonomes, un concept qui a émergé courant 2025. Un GPT ou un Project attend vos instructions et répond dans le cadre que vous avez défini. Un agent autonome, lui, peut naviguer sur le Web, exécuter du code, utiliser des outils et enchaîner des actions pour accomplir une tâche complexe sans intervention humaine à chaque étape. OpenAI a lancé Operator, Anthropic propose Claude avec Computer Use, et Google développe ses propres agents intégrés à Workspace. Nous en sommes aux débuts, mais la direction est claire.

Les GPT

Dans l’univers de ChatGPT, les GPT désignent des versions personnalisées du modèle de traitement du langage naturel, adaptées pour des cas d’usage spécifiques. Ces versions sont optimisées pour répondre à des besoins précis dans divers domaines, grâce à des instructions et des capacités sur mesure.

Ces GPT représentent une évolution significative de ChatGPT, non seulement en termes de capacité de traitement du langage, mais aussi dans leur application pratique. C’est la raison principale de mon abonnement chez eux - c’est vraiment très fort !

Très important : vos chats avec les GPT ne sont pas partagés avec les créateurs. Si un GPT utilise des API tierces, vous choisissez si les données peuvent être envoyées à cette API.

Maintenant que vous savez l’essentiel, il est temps d’expérimenter !

Pour y accéder, cliquez sur Explorer les GPT en haut à gauche de l’interface.

Vous accédez à l’interface GPT, qui se présente comme un App Store ou un Play Store. Vous pouvez y sélectionner le GPT de votre choix ou en créer un.

Testons un GPT existant.

Tapez Whimsical dans la barre de recherche, puis sélectionnez Whimsical Diagrams.

Ce GPT permet de créer...

Utiliser les IA de texte avec d’autres applications

Vos outils de travail quotidiens sont le tableur, le traitement de texte et la messagerie. Tant que l’IA reste dans un onglet séparé, chaque aller-retour de copier-coller grignote le temps qu’elle vous fait gagner. Cette section couvre ce que donne Copilot à l’intérieur de la suite Microsoft, application par application, et les cas où un outil externe fait mieux.

Excel

Copilot analyse votre tableau à partir de questions en langage naturel. « Quelle est la tendance des ventes sur les 6 derniers mois ? », « Crée un graphique comparatif par région », « Ajoute une colonne qui calcule la marge ». Il génère ensuite les formules, graphiques ou tableaux croisés dynamiques correspondants. Les résultats varient beaucoup selon la complexité du fichier. L’outil est efficace sur des analyses simples et de la mise en forme, il atteint ses limites dès que le classeur contient des formules imbriquées ou une structure inhabituelle. C’est l’application de la suite où je constate le plus d’écart entre la promesse commerciale et l’usage réel en entreprise.

Sinon, sans abonnement vous pouvez questionner l’IA sur ce que vous faites sur Excel, soit avec des prompts, soit avec des captures d’écran...

Deep Research

Depuis fin 2024, une nouvelle catégorie de fonctionnalités a émergé chez les principaux acteurs de l’IA : le Deep Research. Au lieu de répondre instantanément à une question, l’IA prend le temps de mener des dizaines de recherches successives, de croiser les sources, d’affiner ses résultats et de produire une synthèse structurée et documentée.

ChatGPT Deep Research

OpenAI a été le premier à lancer cette fonctionnalité, disponible pour les abonnés Plus et Pro. Lorsque vous activez Deep Research, ChatGPT ne répond plus en quelques secondes. Il lance un processus qui peut durer entre 5 et 30 minutes, temps pendant lequel il navigue sur le Web, consulte des dizaines de pages, et construit progressivement un rapport. Le résultat est un document structuré, avec des sources numérotées et vérifiables, bien plus approfondi qu’une réponse classique.

L’usage typique : vous avez besoin d’un état de l’art sur un sujet, d’une analyse comparative de solutions techniques ou d’un benchmark sectoriel. Vous formulez votre question précisément et vous laissez l’IA faire le travail de collecte, ce qui représente une économie de deux à trois heures sur un sujet de taille moyenne.

Perplexity Deep Research...

Connecteurs, MCP et automatisations

Jusqu’ici, nous avons parlé de l’IA comme d’un outil avec lequel on échange dans une fenêtre de conversation. Mais l’évolution la plus significative de 2025, et probablement la moins visible du grand public, c’est la capacité de l’IA à se connecter directement à d’autres applications pour agir, pas seulement pour répondre.

Le Model Context Protocol (MCP)

Lancé par Anthropic fin 2024, le MCP est un standard ouvert qui permet à une IA de se connecter à des outils externes : votre CRM, votre messagerie, votre calendrier, vos bases de données, vos outils de gestion de projet. Concrètement, au lieu de copier-coller des informations entre votre IA et vos applications, l’IA accède directement aux données et peut agir dessus.

Le principe est comparable à ce que les API ont apporté aux logiciels classiques : créer un langage commun pour que les outils communiquent entre eux. La différence, c’est que l’IA comprend le contexte et peut décider quelles actions effectuer en fonction de votre demande. Vous dites « mets à jour la fiche client de X avec les informations de cet e-mail », et l’IA lit l’e-mail, identifie les informations pertinentes, et met à jour le CRM, sans que vous ayez à naviguer...

Conclusion

L’IA s’intègre dans vos outils de travail avec Copilot, se spécialise pour vos besoins avec les GPT, Projects et Gems, approfondit vos recherches avec le Deep Research, et s’interconnecte avec vos applications métier via les connecteurs et les MCP.

La prochaine étape pour vous lecteur est de passer à la pratique : identifier une tâche récurrente dans votre activité, choisir l’outil le plus adapté parmi ceux présentés, et tester. Les premiers résultats sont souvent visibles en quelques heures. Le chapitre suivant abordera les défis éthiques et sociétaux que ces avancées soulèvent, un sujet indissociable de leur adoption.