Progrès récents et tendances futures de l'IA en 2025
En 2024 et début 2025, le domaine de l'intelligence artificielle a connu des progrès remarquables, avec des impacts dans divers secteurs. Les modèles d'IA ont démontré des améliorations significatives de performance sur différents benchmarks, marquant une nouvelle étape dans leur capacité à traiter des tâches complexes [1]. De la santé aux transports, l'IA s'intègre dans la vie quotidienne à un rythme sans précédent [1]. L'adoption et les investissements dans l'IA par les entreprises ont également connu une forte croissance, particulièrement dans l'IA générative [1]. Les États-Unis maintiennent leur leadership dans le développement de modèles d'IA, mais la Chine réduit rapidement l'écart en termes de qualité [1]. Parallèlement, l'écosystème d'IA responsable continue de se développer, avec une attention accrue portée aux considérations éthiques et à la régulation [1]. L'optimisme vis-à-vis de l'IA a globalement augmenté, bien que des différences persistent entre régions [1].
Percées technologiques majeures
Les avancées des capacités de l'IA sont portées par plusieurs innovations clés.
Améliorations des performances sur les benchmarks
Les évaluations rigoureuses des systèmes d'IA révèlent des progrès notables sur plusieurs benchmarks exigeants [1].
Des benchmarks comme MMMU, GPQA et SWE-bench, introduits en 2023 pour tester les limites des systèmes d'IA avancés, ont vu leurs performances s'améliorer considérablement dès 2024 [1].
Plus précisément, MMMU a gagné 18,8 points de pourcentage, GPQA 48,9 points, et SWE-bench a fait un bond remarquable de 67,3 points [1]. L'amélioration spectaculaire de SWE-bench est particulièrement notable, indiquant les progrès rapides de l'IA dans des domaines complexes et minutieux comme le développement logiciel.
Ces améliorations ne sont pas que numériques - elles suggèrent que l'IA évolue de la reconnaissance de motifs vers de véritables capacités de résolution de problèmes.
L'introduction de ces benchmarks en 2023 avait établi des standards élevés, et les progrès réalisés en un an seulement reflètent l'accélération des innovations algorithmiques et architecturales.
Ces benchmarks couvrant divers domaines (raisonnement mathématique pour MMMU, connaissances générales pour GPQA, développement logiciel pour SWE-bench) indiquent que les progrès ne sont pas limités à un domaine spécifique, mais reflètent une avancée plus globale de l'intelligence artificielle.
Au-delà de ces benchmarks, les systèmes d'IA ont aussi progressé dans la génération de vidéos de haute qualité [1].
Dans certains cas, des agents basés sur des modèles linguistiques ont même surpassé les performances humaines sur des tâches de programmation avec un temps limité [1].
Ces avancées, combinées aux améliorations sur les benchmarks, montrent que les modèles d'IA deviennent plus sophistiqués et polyvalents, performants aussi bien dans des domaines créatifs que techniques.
Surpasser les humains en programmation avec un temps limité laisse entrevoir un potentiel d'automatisation significative dans les workflows de développement logiciel.
La capacité à générer des vidéos de qualité démontre des progrès dans la compréhension et la modélisation d'informations visuelles complexes.
Les performances en programmation soulignent la maîtrise croissante de l'IA en raisonnement logique et génération de code, annonçant une transformation potentielle des méthodes de création et maintenance logicielle.
Évolution des grands modèles de langage (LLM)
Les LLM sont un moteur clé des récents progrès en IA, évoluant rapidement.
La longueur des fenêtres de contexte des LLM s'est considérablement étendue, passant de 8K tokens initialement à 128K voire 1M tokens [6]. Cette extension permet aux LLM de traiter et comprendre des documents et conversations plus longs, améliorant significativement des tâches comme le résumé de rapports volumineux, la réponse à des questions sur des livres entiers ou l'analyse de documents multi-chapitres. Cela marque une orientation vers une IA capable de gérer des informations plus complexes et contextuelles.
Cette capacité à traiter des contextes longs adresse directement une limitation majeure des premiers LLM. En conservant plus d'informations, ces modèles génèrent des réponses plus cohérentes et pertinentes, ouvrant de nouvelles possibilités pour la recherche, l'analyse de contenu et la résolution de problèmes complexes.
La recherche s'est aussi concentrée sur l'amélioration de la génération de sorties longues, un domaine relativement moins exploré que la compréhension de contextes longs [6]. Répondre à ce défi est crucial pour des applications comme la création littéraire, la planification à long terme ou le raisonnement complexe, où le modèle doit produire des textes longs, cohérents et riches en contexte.
Cela montre une maturation de la recherche sur les LLM vers des capacités de création de contenu plus sophistiquées. Si la compréhension des entrées longues est importante, générer des sorties longues et cohérentes l'est tout autant pour de nombreuses applications pratiques. L'attention portée à ce domaine révèle une reconnaissance de ce besoin et des efforts pour étendre davantage les capacités des LLM.
Progrès de l'IA générative
L'IA générative a aussi connu des avancées significatives.
Google a lancé Gemini 2.0 conçu pour "l'ère des agents", avec des fonctionnalités comme Deep Research, et amélioré vitesse et efficacité avec des modèles comme Gemini 2.0 Flash [7].
Imagen 3, le modèle texte-image le plus avancé de Google, offre plus de détails et de réalisme [7].
Le modèle de génération vidéo Veo 2 de Google montre une meilleure compréhension des lois physiques et des nuances des mouvements humains [7]. L'outil texte-audio MusicFX a aussi été mis à jour avec des fonctionnalités comme MusicFX DJ pour la création musicale en temps réel [7].
Les progrès continus de Google en IA générative (texte, image, vidéo, audio) soulignent le développement rapide des capacités créatives de l'IA.
L'accent sur des modèles comme Gemini 2.0 pour "l'ère des agents" suggère une évolution vers une IA capable d'assister activement les utilisateurs sur des tâches complexes. Les améliorations simultanées sur différents modes montrent des progrès globaux de l'IA générative.
Des fonctionnalités comme Deep Research dans Gemini indiquent une transition de la simple génération de contenu vers une assistance plus intelligente et autonome.
Avancées des agents d'IA
L'émergence et l'amélioration des systèmes d'IA autonomes constituent une tendance majeure.
En 2025, les agents d'IA devraient gagner en autonomie, pouvant même accomplir certaines tâches pour le compte des utilisateurs [8].
L'IA agentique, où des programmes d'IA collaborent pour accomplir des tâches réelles, est une tendance clé de 2025, avec de nombreux investissements anticipés [4].
OpenAI a introduit Deep Research dans ChatGPT, une fonctionnalité agentique capable de recherches multi-étapes sur internet pour accomplir des tâches complexes [9].
Cette focalisation croissante sur les agents révèle une orientation vers des systèmes plus indépendants et proactifs, capables d'automatiser des workflows complexes et d'offrir une assistance plus complète.
Cette tendance pourrait significativement augmenter la productivité et transformer l'interaction humain-technologie. L'évolution des agents d'IA d'outils simples vers des assistants autonomes marque une étape importante.
Leur capacité à gérer des tâches multi-étapes et à collaborer laisse entrevoir un futur où l'IA jouera un rôle plus actif dans tous les aspects du travail et de la vie quotidienne.
Modèles plus petits et efficaces
Le développement de modèles plus compacts et efficaces est une tendance notable.
Des modèles comme Phi-3-mini de Microsoft atteignent des performances comparables à des modèles bien plus grands de 2022, avec bien moins de paramètres [2].
En 2024, le coût d'interrogation de modèles de niveau GPT-3.5 a considérablement baissé, reflétant des gains d'efficacité [2].
Sur MMLU, le coût pour interroger un modèle équivalent à GPT-3.5 (précision 64,8%) est passé de 20$/million de tokens en novembre 2022 à 0,07$/million en octobre 2024 (Gemini-1.5-Flash-8B) - une division par 280 en 18 mois.
Selon les tâches, les prix d'inférence LLM chutent de 9 à 900 fois par an.
Les modèles open-source comblent rapidement l'écart avec les modèles propriétaires, devenant plus accessibles [2]. Cette tendance vers des modèles open-source plus petits, efficaces et puissants démocratise l'accès à l'IA avancée et permet son déploiement sur des appareils aux ressources limitées.
Atteindre de hautes performances avec des modèles plus petits réduit les besoins en calcul pour l'entraînement et l'inférence, diminuant coûts et consommation énergétique. L'essor des modèles open-source favorise l'innovation et la collaboration.
Applications sectorielles de l'IA
L'IA se diffuse largement dans divers secteurs, y apportant des transformations significatives.
IA dans la santé
L'usage de l'IA en médecine s'accroît. En 2023, la FDA a approuvé bien plus de dispositifs médicaux IA que les années précédentes, signe d'une intégration croissante [1].
L'IA accélère la découverte de médicaments et améliore les soins, permettant des traitements plus personnalisés et efficaces [12].
Des systèmes d'IA prédisent aussi la structure des protéines et conçoivent de nouveaux ligands, aidant la découverte de médicaments et le développement de biocapteurs [7].
L'augmentation des dispositifs médicaux IA approuvés par la FDA montre une confiance et une acceptation croissantes.
Le rôle de l'IA dans l'accélération de la découverte et les traitements personnalisés annonce un impact transformationnel sur la recherche médicale et les résultats patients.
Le processus rigoureux d'approbation de la FDA indique que l'IA en santé passe des applications théoriques aux usages pratiques.
La capacité de l'IA à analyser des données biologiques complexes et concevoir de nouvelles molécules pourrait révolutionner l'industrie pharmaceutique.
IA dans les transports
Les véhicules autonomes passent du stade expérimental à l'usage public, avec des flottes importantes opérées par Waymo et Baidu [1].
L'IA optimise aussi la gestion logistique, améliorant l'efficacité [12].
Elon Musk a annoncé le lancement prévu en juin 2025 d'un service "RoboTaxi" utilisant des véhicules sans volant [15].
La popularité croissante des taxis autonomes et les applications logistiques montrent une maturité et un impact pratique accrus.
Cette tendance pourrait transformer les transports urbains et l'efficacité logistique. Le passage de projets pilotes à un usage public large marque des progrès significatifs en fiabilité et sécurité.
Les applications logistiques soulignent la capacité de l'IA à optimiser des systèmes complexes et améliorer l'efficacité opérationnelle.
IA dans les entreprises et la finance
En 2024, une large majorité d'organisations rapportent utiliser l'IA dans leurs opérations, une augmentation notable [1].
L'IA générative sert à simplifier les workflows, automatiser des tâches et augmenter la productivité [4].
En finance, l'IA est de plus en plus utilisée pour la détection de fraude, l'évaluation des risques, les services bancaires personnalisés et le trading algorithmique [12]. Cette diffusion large souligne la valeur de l'IA pour l'efficacité, l'expérience client et l'innovation.
Les applications financières spécifiques montrent la capacité de l'IA à analyser des données complexes et automatiser des processus critiques. Les taux d'adoption élevés indiquent que l'IA est désormais un composant central des opérations modernes, plus une technologie de niche.
Dans le secteur financier fortement régulé, la diversité des applications prouve la polyvalence et le potentiel d'impact majeur de l'IA.
IA dans l'éducation
L'IA permet des expériences d'apprentissage personnalisées, adaptées aux besoins et rythmes de chaque étudiant [12]. Des systèmes tutoriels intelligents fournissent des conseils et retours personnalisés [25].
Des outils d'IA automatisent aussi l'évaluation et les retours, allégeant la charge des enseignants [25]. Ces capacités pourraient révolutionner l'éducation, la rendant plus engageante, efficace et accessible.
Les systèmes tutoriels offrent un soutien personnalisé, tandis que l'évaluation automatisée permet aux enseignants de se concentrer sur des aspects plus stratégiques.
L'accent sur l'apprentissage personnalisé répond aux besoins divers des étudiants et peut améliorer les résultats. L'automatisation des tâches administratives libère du temps pour l'interaction avec les étudiants et le développement pédagogique.
IA en ingénierie logicielle
L'auto-complétion de code par IA gagne en popularité et efficacité. Chez Google, une part significative du code est désormais créée avec assistance IA [5].
L'IA sert aussi à résoudre des commentaires de revue de code et ajuster du code collé, simplifiant le développement [28]. Ces progrès annoncent un futur où l'IA jouera un rôle croissant, potentiellement améliorant productivité et qualité.
L'intégration de l'IA dans les workflows montre une maturité croissante de ces outils. L'adoption importante par des entreprises comme Google prouve leur valeur pratique. Les applications dans la revue et l'ajustement de code révèlent un potentiel d'automatisation de toutes les étapes du cycle de développement.
Open AI a récemment annoncé l'acquisition pour 3 milliards de dollars de la startup d'assistance à la programmation Windsurf. Windsurf compte déjà plus de 800 000 développeurs utilisateurs et environ 1000 clients entreprises, son revenu annuel récurrent étant passé de 40 millions en février 2025 à environ 100 millions.
Paysage mondial de l'IA
Le développement et l'application de l'IA présentent des dynamiques internationales complexes.
Comparaison États-Unis/Chine
Les États-Unis dominent en nombre de modèles d'IA notables produits en 2024, mais la Chine réduit rapidement l'écart qualitatif [1].
La Chine maintient sa domination en publications et brevets IA, montrant l'importance accordée à la recherche fondamentale [1]. En 2024, les investissements privés américains en IA dépassent largement ceux de la Chine [1].
Si les États-Unis mènent actuellement en production de modèles et investissements, les progrès rapides de la Chine en qualité et sa domination en recherche suggèrent une compétition mondiale intense.
Ces différences pourraient conduire à des trajectoires distinctes. L'avantage américain en développement et investissements pourrait accélérer la commercialisation, tandis que la focalisation chinoise sur la recherche pourrait générer des percées fondamentales.
La réduction de l'écart qualitatif montre que la Chine rattrape rapidement les capacités en IA.
Tendances d'investissement mondiaux
En 2024, les investissements privés dans l'IA générative ont connu une forte croissance mondiale [1]. Les États-Unis ont accru leur avance en investissements IA en 2024 [2].
Ces investissements massifs et croissants reflètent la reconnaissance du potentiel énorme de ces technologies dans tous les secteurs.
La domination persistante des États-Unis reflète leur leadership sur le marché de l'IA. Ces financements substantiels soutiennent recherche et développement, accélérant innovation et adoption.
Perceptions publiques et optimisme
Des pays comme la Chine, l'Indonésie et la Thaïlande montrent un optimisme élevé envers l'IA, contrairement au Canada, États-Unis ou Pays-Bas [1].
Plusieurs pays initialement sceptiques (Allemagne, France, Canada, Royaume-Uni, États-Unis) ont vu leur optimisme augmenter [1].
Ces différences régionales reflètent des perceptions culturelles et sociales variées des bénéfices et risques de l'IA. Cependant, l'augmentation générale suggère une acceptation et compréhension croissantes du potentiel de l'IA.
Un optimisme plus élevé dans certaines régions pourrait s'expliquer par une exposition ou des bénéfices plus importants. L'évolution dans des pays initialement sceptiques indique que l'intégration croissante de l'IA dans la vie quotidienne transforme l'opinion publique.
IA responsable et considérations éthiques
Un développement et déploiement responsables de l'IA sont essentiels.
Évolution de l'écosystème d'IA responsable
En 2024, les incidents liés à l'IA ont considérablement augmenté, soulignant le besoin croissant de pratiques responsables [1].
Malgré cette augmentation, les évaluations standardisées d'IA responsable restent rares chez les principaux développeurs [1]. Cependant, de nouveaux benchmarks comme HELM Safety, AIR-Bench et FACTS émergent pour évaluer sécurité et véracité [1].
Les gouvernements montrent une urgence accrue concernant la gouvernance de l'IA, avec un renforcement de la coopération mondiale et des cadres publiés par des organisations comme l'OCDE et l'UE [1].
L'augmentation des incidents souligne l'urgence de cadres robustes. Bien que les évaluations standardisées manquent, l'émergence de nouveaux benchmarks et l'attention gouvernementale montrent une prise de conscience et des efforts croissants pour relever les défis éthiques.
L'augmentation des incidents rappelle les dommages potentiels de l'IA. Le développement de nouveaux outils d'évaluation et l'engagement gouvernemental indiquent une orientation vers une IA plus régulée et éthique.
Incidents et préoccupations croissants
2024 a vu un nombre record d'incidents impliquant l'IA, incluant des deepfakes et chatbots associés à des situations nuisibles [2].
Ces incidents soulignent le potentiel d'abus et de conséquences négatives imprévues, nécessitant des mesures de sécurité et des lignes directrices éthiques.
Les cas réels de dommages causés par l'IA montrent la nécessité de mesures préventives pour limiter les risques, incluant garde-fous techniques, considérations éthiques et directives claires.
Efforts de gouvernance
Les États américains adoptent de plus en plus de lois sur l'IA, avec une augmentation notable en 2024 [2]. La coopération mondiale sur la gouvernance de l'IA s'est renforcée en 2024, avec des cadres publiés par diverses organisations internationales [1].
Cette activité législative accrue aux niveaux étatique et international reflète une reconnaissance croissante de la nécessité de cadres pour adresser les impacts sociaux et éthiques. Cela indique une orientation vers un écosystème d'IA plus régulé.
Les gouvernements répondent au développement rapide de l'IA en établissant règles et lignes directrices pour assurer un déploiement responsable, sûr et équitable.
Biais, équité et transparence
La lutte contre les biais reste un enjeu clé, avec des progrès dans les algorithmes "fairness-aware" et les jeux de données diversifiés [12]. Garantir l'équité et limiter les biais est essentiel pour créer des solutions d'IA inclusives et fiables. Les recherches en cours soulignent l'engagement à relever ces défis éthiques.
Les biais dans les données d'entraînement peuvent conduire à des résultats injustes ou discriminatoires. Développer des algorithmes sensibles à l'équité et utiliser des données plus diversifiées est crucial pour des systèmes d'IA éthiques.
Tendances émergentes et orientations futures
L'avenir de l'IA présente à la fois opportunités et défis.
L'essor de l'IA agentique
L'IA agentique, où des systèmes d'IA accomplissent des tâches de manière autonome et collaborative, devrait avoir un impact majeur [4].
Le développement continu et la sophistication croissante des agents pourraient transformer nos méthodes de travail, interactions avec la technologie et approche des problèmes complexes. Cette tendance pourrait apporter de nouveaux niveaux d'automatisation et d'assistance dans tous les aspects de la vie.
Alors que les agents gagnent en capacité de raisonnement et d'action autonomes, ils pourraient automatiser des workflows complexes, gérer des tâches indépendamment et offrir une assistance plus proactive et personnalisée.
Convergence IA et robotique
Les robots pilotés par l'IA révolutionnent la gestion logistique [12]. Les progrès en robotique, alimentés par l'IA, produisent des robots apprenant plus vite et gérant des tâches variées [7].
Cette convergence crée des systèmes autonomes plus intelligents et polyvalents, capables d'opérer dans des environnements divers, des usines à la vie quotidienne.
L'IA fournit le "cerveau" permettant aux robots de percevoir, raisonner et agir de manière sophistiquée. Cette convergence pourrait automatiser le travail manuel et créer de nouveaux modes d'interaction humain-machine.
Progrès matériels
Le marché des puces pour IA générative devrait continuer à croître significativement en 2025 [29]. Des entreprises investissent dans des puces spécialisées optimisant performance et efficacité [30]. Les puces et data centers plus efficaces énergétiquement se généralisent [8].
Les avancées continues en hardware (puces spécialisées, data centers efficaces) sont cruciales pour supporter la demande croissante de modèles et applications complexes. L'efficacité énergétique gagne aussi en importance.
Les besoins computationnels croissants de l'IA nécessitent des hardware plus puissants et efficaces. Les puces spécialisées peuvent être optimisées pour des charges de travail spécifiques, tandis que l'efficacité énergétique répond aux enjeux de durabilité.
Importance croissante des modèles open-source
L'expansion des modèles open-source en 2025 pourrait abaisser les barrières à l'entrée dans l'IA [7].
Cette croissance favorise collaboration, innovation et accès élargi aux technologies d'IA, pouvant accélérer les progrès et démocratiser le développement.
Les modèles open-source permettent aux chercheurs et développeurs de bâtir sur des travaux existants, partager connaissances et contribuer collectivement aux avancées. Cela peut conduire à des innovations plus rapides et une adoption plus large.
Notons que des startups chinoises ont open-source en début 2025 des modèles comme DeepSeek-R1, aux performances comparables à OpenAI-o1, intensifiant la compétition.
Conclusion
En 2024 et début 2025, l'IA a progressé de manière remarquable dans divers domaines. Son impact s'est accru dans des secteurs comme la santé, les transports, les entreprises et l'éducation.
La recherche et le développement mondiaux présentent à la fois compétition et collaboration. Les pratiques responsables et les efforts pour un développement et une gouvernance éthiques gagnent en importance.
L'essor continu de l'IA agentique, sa convergence avec la robotique, les progrès matériels et le rôle des modèles open-source façonneront l'avenir.
Le potentiel transformateur de l'IA est immense, mais nécessite recherche continue, considérations éthiques et déploiement responsable.
Tableaux clés
- Amélioration des performances sur les benchmarks IA
| Benchmark | Score 2023 | Score 2024 | Amélioration (points) |
|---|---|---|---|
| MMMU | Introduit 2023 | +18.8 | 18.8 |
| GPQA | Introduit 2023 | +48.9 | 48.9 |
| SWE-bench | Introduit 2023 | +67.3 | 67.3 |
- Comparaison développement IA États-Unis/Chine
| Métrique | États-Unis | Chine |
|---|---|---|
| Nombre de modèles notables (2024) | 40 | 15 |
| Dominance en publications IA (2024) | Non | Oui |
| Dominance en brevets IA (2024) | Non | Oui |
| Investissements privés IA (2024, milliards $) | 109.1 | 9.3 |
Références
- The 2025 AI Index Report | Stanford HAI, abgerufen am 6. Mai 2025, https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report
- AI Index 2025: State of AI in 10 Charts | Stanford HAI, abgerufen am 6. Mai 2025, https://hai.stanford.edu/news/ai-index-2025-state-of-ai-in-10-charts
- Artificial Intelligence Index Report 2025 - AWS, abgerufen am 6. Mai 2025, https://hai-production.s3.amazonaws.com/files/hai_ai_index_report_2025.pdf
- Five Trends in AI and Data Science for 2025 - MIT Sloan Management Review, abgerufen am 6. Mai 2025, https://sloanreview.mit.edu/article/five-trends-in-ai-and-data-science-for-2025/
- Critical AI Issues in Europe and Beyond - MIT Technology Review - YouTube, abgerufen am 6. Mai 2025, https://www.youtube.com/watch?v=3eMbN7wy6VI
- Shifting Long-Context LLMs Research from Input to Output - arXiv, abgerufen am 6. Mai 2025, https://arxiv.org/html/2503.04723v2
- Year in review: Google's biggest AI advancements of 2024, abgerufen am 6. Mai 2025, https://blog.google/technology/ai/2024-ai-extraordinary-progress-advancement/
- 6 AI trends you'll see more of in 2025 - Microsoft News, abgerufen am 6. Mai 2025, https://news.microsoft.com/source/features/ai/6-ai-trends-youll-see-more-of-in-2025/
- Introducing deep research - OpenAI, abgerufen am 6. Mai 2025, https://openai.com/index/introducing-deep-research/
- OpenAI's Deep Research: A Guide With Practical Examples - DataCamp, abgerufen am 6. Mai 2025, https://www.datacamp.com/blog/deep-research-openai
- Understanding complex trends with deep research | OpenAI, abgerufen am 6. Mai 2025, https://openai.com/index/deep-research/
- Artificial Intelligence Breakthroughs: Key Developments to Expect in 2025 | Ironhack Blog, abgerufen am 6. Mai 2025, https://www.ironhack.com/us/blog/artificial-intelligence-breakthroughs-a-look-ahead-to-2024
- The state of AI: How organizations are rewiring to capture value - McKinsey & Company, abgerufen am 6. Mai 2025, https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai
- MIT's 10 breakthrough technologies for 2025 - LEAP:IN, abgerufen am 6. Mai 2025, https://www.insights.onegiantleap.com/blogs/mits-10-breakthrough-technologies-for-2025/
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- Generative Artificial Intelligence in Financial Services Strategic Business Report 2025: Global Market to Grow by $16.2 Billion During 2024-2030, Expansion of AI Chatbots Creates New Opportunities - GlobeNewswire, abgerufen am 6. Mai 2025, https://www.globenewswire.com/news-release/2025/03/19/3045626/28124/en/Generative-Artificial-Intelligence-in-Financial-Services-Strategic-Business-Report-2025-Global-Market-to-Grow-by-16-2-Billion-During-2024-2030-Expansion-of-AI-Chatbots-Creates-New-.html
- 2025 AI Trends in Financial Management - Citizens Bank, abgerufen am 6. Mai 2025, https://www.citizensbank.com/corporate-finance/insights/artificial-intelligence-trends-report-2025.aspx
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- AI in software engineering at Google: Progress and the path ahead, abgerufen am 6. Mai 2025, https://research.google/blog/ai-in-software-engineering-at-google-progress-and-the-path-ahead/
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- 5 AI Trends Shaping Innovation and ROI in 2025 | Morgan Stanley, abgerufen am 6. Mai 2025, https://www.morganstanley.com/insights/articles/ai-trends-reasoning-frontier-models-2025-tmt
- Top AI Hardware Trends Shaping 2025 - Trio Dev, abgerufen am 6. Mai 2025, https://trio.dev/ai-hardware-trends/
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