L'année 2025 a marqué un tournant pour le secteur de l'intelligence artificielle, caractérisé par un passage d'attentes exagérées à une réalité plus ancrée pour la technologie des grands modèles de langage (LLM). Après deux années de spéculations intenses en 2023 et 2024, l'industrie a connu une période de recalibrage, la ferveur initiale entourant le potentiel de l'IA cédant la place à une évaluation plus pragmatique de ses capacités et de ses limites.

Le discours public, autrefois dominé par les préoccupations concernant les risques existentiels de l'IA et son potentiel d'atteindre une intelligence divine, a commencé à reconnaître les imperfections inhérentes à la technologie et sa susceptibilité aux erreurs. Bien que les partisans continuent de défendre le potentiel transformateur de l'IA, le calendrier de réalisation de percées révolutionnaires a été constamment prolongé, reflétant un consensus selon lequel des avancées techniques significatives sont encore nécessaires.

Les premières affirmations concernant l'imminence d'une intelligence artificielle générale (IAG) ou d'une superintelligence (ASI) n'ont pas entièrement disparu, mais sont de plus en plus considérées avec scepticisme, souvent attribuées aux stratégies de marketing employées par les sociétés de capital-risque. Les constructeurs de modèles fondamentaux sont confrontés au défi de concilier les affirmations ambitieuses avec les limitations pratiques de la technologie actuelle de l'IA.

Cette transition reflète une compréhension plus large selon laquelle, bien que l'IA offre des outils et des applications précieux, elle n'est pas une panacée. L'industrie est aux prises avec la nécessité de modèles plus robustes et fiables, ainsi qu'avec la nécessité de répondre aux préoccupations éthiques liées aux biais, à la transparence et à la responsabilité. L'accent est mis sur le développement de solutions d'IA qui soient non seulement innovantes, mais également alignées sur les valeurs sociétales et les pratiques responsables.