L'Institut pour l'Intelligence Artificielle Centrée sur l'Humain (HAI) de l'Université Stanford a publié la huitième édition annuelle de son AI Index, offrant un panorama fondé sur les données du paysage mondial de l'intelligence artificielle à la date de mai 2025.
L'AI Index 2025 de l'Institut pour l'Intelligence Artificielle Centrée sur l'Humain de Stanford dissipe la confusion grâce à un rapport de plus de 400 pages rempli de graphiques et de données sur la R&D, la performance technique, l'IA responsable, les impacts économiques, la science et la médecine, la politique, l'éducation et l'opinion publique.
L'an dernier, 40 modèles notables provenaient des États-Unis, contre 15 pour la Chine et 3 pour l'Europe (tous issus de France, soit dit en passant). Presque tous ces modèles de 2024 sont issus de l'industrie, et non du monde académique ou gouvernemental. Quant à la baisse du nombre de modèles notables publiés entre 2023 et 2024, l'index suggère qu'elle pourrait s'expliquer par la complexité croissante de la technologie et la hausse continue des coûts d'entraînement.
L'industrie prend une longueur d'avance dans le développement de l'IA, avec près de 90 % des modèles d'IA notables en 2024 issus du secteur privé, contre 60 % en 2023, tandis que le monde académique reste la principale source de recherches très citées. L'AI Index ne dispose pas de données précises sur les coûts d'entraînement, car de nombreuses entreprises leaders de l'IA ont cessé de publier des informations sur leurs sessions d'entraînement. Cependant, des chercheurs associés à Epoch AI ont estimé les coûts à partir de détails sur la durée d'entraînement, le type et la quantité de matériel utilisé. Le modèle le plus onéreux qu'ils ont pu estimer est Gemini 1.0 Ultra de Google, avec un coût vertigineux d'environ 192 millions de dollars américains.
Si les États-Unis conservent leur avance en termes de quantité, les modèles chinois ont rapidement comblé l'écart de qualité : les différences de performance sur les principaux benchmarks comme MMLU et HumanEval sont passées de plusieurs dizaines de points en 2023 à une quasi-parité en 2024. La Chine continue également de dominer en matière de publications et de brevets liés à l'IA.
L'IA devient plus efficace, abordable et accessible. Porté par des modèles de plus en plus performants et compacts, le coût d'inférence pour un système atteignant le niveau de GPT-3.5 a chuté de plus de 280 fois entre novembre 2022 et octobre 2024. Au niveau matériel, les coûts ont diminué de 30 % par an, tandis que l'efficacité énergétique s'est améliorée de 40 % chaque année. Les modèles à poids ouverts réduisent également l'écart avec les modèles fermés, faisant passer la différence de performance de 8 % à seulement 1,7 % sur certains benchmarks en une seule année. Ensemble, ces tendances abaissent rapidement les barrières à l'accès à l'IA avancée.
Les entreprises adoptent de plus en plus les technologies d'IA. En 2024, la proportion de répondants à une enquête déclarant que leur organisation utilise l'IA est passée à 78 %, contre 55 % en 2023. De même, la part de ceux utilisant l'IA générative dans au moins une fonction métier a plus que doublé, passant de 33 % en 2023 à 71 % l'an dernier. Cependant, selon un index qui suit les préjudices liés à l'IA, la base de données AI Incidents Database, le nombre d'incidents liés à l'IA est monté à 233 en 2024 — un record et une hausse de 56,4 % par rapport à 2023. Parmi les incidents signalés figuraient des deepfakes à caractère intime et des chatbots soupçonnés d'avoir joué un rôle dans le suicide d'un adolescent.