Les 9 sujets IA à suivre à Taïwan en 2025, du marketing au code

Vue d’ensemble : 9 directions IA à surveiller

Côté marketing : passer du générateur au processus gouverné

1. Workflows de contenu génératif

Pour les équipes marketing, la GenAI reste souvent la porte d’entrée la plus accessible. Mais le sujet n’est plus seulement de trouver le bon prompt. Il s’agit de transformer les briefs, les textes, les réponses client, les posts sociaux, les e-mails, les fiches produit et la documentation interne en chaînes répétables, contrôlables et mesurables.

iThome indique que le secteur des services à Taïwan fait partie des plus actifs dans l’adoption de la GenAI, avec 16 % des entreprises déjà en production. Le message pour les marketeurs est clair : la valeur ne se joue pas seulement sur la vitesse d’une sortie unique, mais sur la capacité à intégrer l’IA dans un cycle éditorial fiable.

2. Agents IA pour automatiser une partie du marketing

Les agents IA ne concernent pas uniquement les développeurs. Pour le marketing, ils représentent le passage d’un assistant qui rédige à un système qui peut lire des données, planifier une tâche, produire un contenu, déclencher une action et demander une validation humaine au bon moment.

Le livre blanc d’INSIDE explique que les entreprises ne se satisfont plus d’un dialogue avec l’IA : elles attendent désormais qu’elle agisse. Il décrit l’agent IA comme un collaborateur numérique capable de perception, de planification, d’action et de réflexion. Techniquement, ces agents peuvent aussi s’appuyer sur des graphes de connaissances, du RAG ou des requêtes API pour améliorer leur accès à l’information et leur capacité de traitement.

3. Chaînes de contenu multimodal

CIO Taiwan, relayant IDC, présente le multimodal comme l’une des grandes tendances GenAI de 2025 : les entreprises devraient préférer des modèles capables de traiter différents types d’information, dont le texte, les images et la vidéo.

Pour le marketing, cela pousse à sortir d’une logique purement textuelle. Une page produit, un visuel publicitaire, un script de vidéo courte, une base de connaissances client et une publication sociale peuvent appartenir à une même chaîne de planification, production, vérification et réutilisation.

4. ROI, budget et hallucinations

À mesure que les usages quittent la démonstration pour entrer en production, les questions de mesure et de risque deviennent centrales. INSIDE signale à la fois un brouillard budgétaire de 70,9 % et une crise de confiance liée aux hallucinations de l’IA.

Les équipes marketing devraient donc suivre trois indicateurs en parallèle : le temps réellement gagné, la conformité des sorties aux faits et à la marque, et le coût rattachable à une campagne ou à un processus. Sans cette couche de gouvernance, l’IA reste un outil d’essai ; avec elle, elle peut devenir une brique de l’exploitation quotidienne.

Côté ingénierie : passer de l’appel modèle à l’architecture système

1. Agents IA et systèmes agentiques

Pour les ingénieurs, un agent IA n’est pas seulement un chatbot plus habile. C’est un système qui doit exécuter des tâches dans un environnement réel, avec des outils, des permissions, de la mémoire, des erreurs possibles et des points de reprise.

iThome indique que l’IA agentique a progressé d’environ 20 % d’entreprises utilisatrices par rapport à l’année précédente, tandis qu’INSIDE place les agents au cœur du passage de l’IA conversationnelle à l’IA qui agit. Les sujets d’étude prioritaires sont donc l’orchestration, les appels d’API, la gestion d’état, les contrôles d’accès, l’observabilité, la reprise sur erreur et l’intervention humaine.

2. RAG : relier les modèles aux connaissances vérifiables

Le RAG, ou génération augmentée par récupération, reste l’un des sujets de base pour les équipes techniques. iThome le cite parmi les technologies GenAI dont l’adoption augmente nettement, signe que les entreprises veulent relier les modèles à leurs données internes et à des réponses mieux étayées.

Les questions concrètes portent sur la préparation des sources, la qualité de la recherche, le classement des résultats, la traçabilité des citations, l’évaluation de la justesse et la gestion des connaissances obsolètes ou contradictoires. Si l’IA doit devenir une porte d’entrée vers le savoir d’entreprise, le RAG devient difficile à contourner.

3. Ingénierie logicielle augmentée par l’IA

iThome classe l’ingénierie logicielle augmentée par l’IA parmi les thèmes dont l’adoption progresse, avec des usages allant de l’aide au développement au débogage et aux tests.

Pour les ingénieurs, il serait réducteur de limiter ce sujet à l’autocomplétion de code. Les pistes les plus utiles concernent aussi la génération de cas de test, l’analyse d’erreurs, les propositions de refactorisation, la mise à jour de documentation, la revue de code et la capitalisation des connaissances internes de l’équipe.

4. AIOps : l’IA côté exploitation

Selon iThome, la vague GenAI pousse davantage d’entreprises taïwanaises à envisager l’AIOps pour optimiser les opérations IT.

L’intérêt ne se limite pas à automatiser les alertes. L’AIOps peut aider à rapprocher logs, supervision, historique d’incidents et connaissances d’exploitation afin de produire des résumés, identifier des anomalies, suggérer des causes probables et accélérer les procédures de diagnostic. Pour les équipes SRE, DevOps ou plateformes, c’est l’un des prolongements naturels de l’IA au-delà du développement.

5. SLM, petits modèles et architectures multi-modèles

CIO Taiwan, citant IDC, souligne que toutes les entreprises n’ont pas besoin de grands modèles de langage. Les organisations devraient choisir plus souplement des SLM, ou petits modèles de langage, selon les cas d’usage, tandis que les applications multi-modèles deviendront courantes.

Pour les ingénieurs, le sujet n’est donc pas seulement de comparer les modèles les plus puissants. Il faut décider quelles tâches méritent un grand modèle, lesquelles peuvent tourner sur un modèle plus léger, quand router entre plusieurs modèles et comment arbitrer coût, latence, confidentialité et qualité. Pour les équipes proches du matériel, des terminaux ou de l’infrastructure, la tendance peut aussi rejoindre l’edge AI : le MIC prévoit qu’en 2025 les AI PC et les smartphones IA accéléreront leur pénétration, tandis que le déplacement de l’IA vers la périphérie diversifiera les puces IA.

Mots-clés à suivre dans les contenus en chinois traditionnel

Pour suivre les sources taïwanaises, il est utile de chercher à la fois les termes anglais, les termes chinois et leurs variantes locales. Les axes ci-dessous correspondent aux thèmes qui reviennent dans les enquêtes CIO, les tendances ICT et les contenus consacrés aux agents IA.

• 生成式 AI, GenAI, AI 內容工作流 — IA générative et workflows de contenu
• AI Agent, 人工智慧代理人, 代理式 AI, Agentic AI — agents IA et IA agentique
• RAG, 檢索增強生成, 企業知識庫問答 — RAG et questions-réponses sur base de connaissances
• AI 增強軟體工程, AI 輔助開發, AI 測試 — ingénierie logicielle augmentée par l’IA
• AIOps, AI 維運, IT 維運自動化 — exploitation IT et opérations assistées par l’IA
• 多模態 AI, Multimodal, 文字圖片影音模型 — modèles multimodaux texte, image et vidéo
• SLM, 小語言模型, 多模型應用, 模型部署選型 — petits modèles de langage et choix de déploiement
• AI 治理, AI 幻覺, ROI, 預算控管 — gouvernance IA, hallucinations, ROI et contrôle budgétaire

Quel ordre de travail choisir ?

Pour une équipe marketing, l’ordre le plus réaliste consiste à standardiser d’abord les workflows de contenu génératif, puis à tester les agents IA sur des tâches bien bornées, avant d’intégrer les contenus multimodaux et les règles de gouvernance. Cet ordre reflète l’adoption déjà visible de la GenAI dans les services, l’intérêt des entreprises pour le multimodal et le passage des agents IA du dialogue à l’action.

Pour les ingénieurs, un parcours logique consiste à maîtriser le RAG et l’assistance au développement, puis à approfondir les architectures agentiques, l’AIOps et les stratégies multi-modèles. Cette progression correspond aux thèmes d’adoption mis en avant par iThome et aux observations d’IDC sur les SLM et les architectures multi-modèles.

Pour les responsables produit ou transformation, la bonne première question n’est pas : quel modèle est le plus fort ? Elle est plutôt : quel processus mesurable voulons-nous améliorer ? Il faut définir les entrées, l’action attendue de l’IA, le point de contrôle humain, l’indicateur de réussite et le mécanisme de repli. Les incertitudes budgétaires et la défiance envers les hallucinations signalées par INSIDE montrent justement que le passage à la production exige cette discipline.

Questions fréquentes

Existe-t-il un classement officiel des sujets IA pour les marketeurs à Taïwan ?

D’après les sources publiques utilisées ici, non. Il n’existe pas de classement officiel spécifiquement consacré aux sujets de recherche IA des professionnels du marketing taïwanais. L’approche la plus fiable consiste à croiser les enquêtes CIO, les données d’adoption sectorielles, les tendances ICT et les livres blancs sur les agents IA.

Pourquoi les agents IA, le RAG et le multimodal ressortent-ils autant ?

Les agents IA correspondent au passage de l’IA qui répond à l’IA qui exécute. Le RAG répond au besoin de relier les modèles à des connaissances consultables et vérifiables. Le multimodal reflète l’intégration du texte, des images et de la vidéo dans une même logique de travail.

Le prompt engineering suffit-il pour un ingénieur ?

Non. Les prompts restent utiles, mais les tendances d’adoption mises en avant à Taïwan concernent davantage les architectures RAG, l’ingénierie logicielle augmentée par l’IA, l’AIOps, les agents IA et les choix de modèles ou de déploiement.

Conclusion

Le fil rouge de 2025 à Taïwan est clair : l’IA quitte la simple génération ponctuelle pour se brancher aux processus. Les marketeurs doivent regarder les workflows de contenu, les agents, le multimodal et la gouvernance. Les ingénieurs doivent suivre les systèmes agentiques, le RAG, l’IA pour le développement, l’AIOps et les architectures multi-modèles. Ensemble, ces sujets forment la boîte à outils nécessaire pour faire passer l’IA de l’expérimentation à l’usage quotidien en entreprise.