IA 2025 : guide ultime des nouveautés & mises à jour majeures
— par Zero Controle
IA 2025 : ce guide de référence décrypte en profondeur les sept nouveaux modèles dévoilés ce trimestre
— de Claude 4 à Stable Video 4D — et les six évolutions majeures qui redéfinissent le paysage de l’IA générative.
Vous y découvrirez comment la multimodalité native, les architectures Mixture-of-Experts (MoE) et l’exécution
on-device transforment la recherche, les usages professionnels et l’expérience grand public.
1. Résumé express IA 2025
Le deuxième trimestre 2025 aura été l’un des plus denses depuis l’« année ChatGPT » : pas moins
de sept nouveaux modèles d’IA ont été officialisés, chacun marquant une avancée technique
— contexte étendu, fusion modalité texte-image-audio, réduction drastique de la latence — tandis
que six mises à jour majeures ont réhaussé les standards de sécurité, de coût
d’inférence et de personnalisation. En filigrane, trois dynamiques se dessinent :
(i) la montée en puissance des architectures modulaires MoE qui répartissent la charge entre
experts spécialisés, (ii) l’extension de la fenêtre de contexte au-delà des 100 000 tokens,
véritable révolution pour les projets documentaires de grande ampleur, et (iii) la migration
progressive vers des exécutions on-device, portée par Apple, Google et Qualcomm,
afin de réduire la dépendance au cloud et de renforcer la confidentialité.
2. Nouvelles IA 2025 (T2)
2.1 Claude 4 — 22 mai 2025
Avec Claude 4, Anthropic franchit deux caps : une capacité de raisonnement longue portée —
250 000 tokens de contexte, soit l’équivalent d’un roman de 150 000 mots — et l’introduction d’« agentic
workflows ». Concrètement, l’IA peut désormais recevoir une tâche complexe (p. ex. auditer un corpus de
contrats) et la découper elle-même en sous-étapes, qu’elle exécute en arrière-plan tout en générant
des checkpoints. Pour les équipes juridiques ou consulting, cela réduit le temps d’analyse de plusieurs
heures à quelques minutes tout en traçant chaque décision.1
Autre avancée notable : le modèle est décliné en deux gammes — Opus 4, axé
haute précision, et Sonnet 4, plus léger et économique. Les premiers benchmarks
internes d’Anthropic annoncent un score HumanEval de 98 %, devançant GPT-4Turbo sur
la génération de code sécurisé. S’ajoutent des garde-fous renforcés via la méthode
Constitutional AI 2.0, qui réduit de 37 % la production de contenus litigieux.
2.2 Meta Llama 4 — 5 avril 2025
Llama 4 est le premier modèle open-source à combiner multimodalité native (texte, image,
vidéo) et architecture Mixture-of-Experts sous licence Apache 2.0. Meta a publié
une famille allant de 8 milliards à 70 milliards de paramètres, mais la véritable révolution
réside dans la version Ext-256 k offrant un contexte de 256 000 tokens.
Les chercheurs peuvent ainsi analyser une vidéo YouTube sous-titrée, lui adjoindre le script
et obtenir en une passe un résumé avec time-codes.
Surtout, Meta a prévu un mode « Continual Fine-Tuning » : les entreprises peuvent alimenter
un expert pool local — environnement isolé Kubernetes — afin de spécialiser un sous-ensemble
d’experts sans toucher au reste du modèle, réduisant de 60 % la facture GPU.2
2.3 Mistral Medium 3 — 7 mai 2025
Toujours fidèle à sa philosophie « small & smart », la pépite française Mistral décline
Medium 3, un modèle 128 k tokens optimisé pour tourner
localement : un simple PC équipé d’une RTX 4090 ou un Mac M3 Max 32 Go de RAM suffit
à l’inférer en temps réel. Les tests sur BigBench-Hard montrent une progression de
4 points par rapport à Medium 2, notamment grâce à un module de raisonnement logique
affiné et à l’intégration de rubriques toolformer permettant à l’IA d’appeler des
outils Python internes sans script externe.3
Pour les développeurs, Mistral fournit désormais un Docker Compose prêt à l’emploi,
contenant le serveur inference en C++ et une API compatible OpenAI, simplifiant la
migration de projets existants. Les start-ups apprécient son coût : 0,25 $/million
de tokens contre 1 $ pour GPT-4Turbo.
2.4 Gemini 2.5 — 14 juin 2025 (Google I/O)
Lors de Google I/O, Demis Hassabis a dévoilé Gemini 2.5. Son mode
Deep Think autorise des chaînages d’inférences multi-niveaux : pour une question de
biologie, le modèle passe successivement par un graphe de connaissances, un raisonneur
symbolique et un moteur de preuve, avant de générer la réponse. Résultat : une amélioration
de 12 % de précision sur BioASQ.4
Côté sécurité, Google introduit « Project Mariner » : chaque réponse est évaluée par un
classificateur indépendant formé sur 350 000 scénarios d’abus. Sur 1 000 tests red-team,
le taux de refus non justifié est tombé à 1,4 %, conservant un bon équilibre entre
prudence et utilité.
2.5 Apple Intelligence — 9 juin 2025 (WWDC)
Apple a pris tout le monde de vitesse en annonçant Apple Intelligence
embarquée dans iOS 19, macOS 16 et visionOS 3. Basé sur un modèle maison de 4 milliards
de paramètres, il traite quatre fois plus de tokens que Siri NG et fonctionne
hors ligne pour la plupart des requêtes. L’API « Live Translation » gère 46 langues
en streaming local, tandis que « Visual Intelligence » identifie des objets dans une
photo en 20 ms grâce au Neural Engine.5
Pour les développeurs, Apple ouvre Core AI Kit : accès fine-tuning restreint à
100 Mo de données privées stockées uniquement sur l’appareil, alignant sécurité et
performance. La démonstration d’un Workout Coach qui corrige la posture de
l’utilisateur via AirPods Pro a marqué les esprits.
2.6 Stable Video 4D 2.0 — 20 mai 2025
Poussant plus loin la génération vidéo, Stability AI sort
Stable Video 4D 2.0. Le modèle englobe non seulement la dimension temps,
mais aussi la capture de plusieurs vues caméra. Concrètement, il
produit un clip de 48 frames sous quatre angles synchronisés (face, profil, trois-quarts, top),
ouvrant la voie à la réalité augmentée et aux jumeaux numériques.6
Les créateurs 3D apprécient le fichier d’export USDZ : import direct dans Blender ou
Unity avec map UV et canaux de profondeur. Le processeur Optimized Tiling
réduit de 30 % la VRAM grâce à un pipeline latents-dégradés, rendant la création
accessible à une RTX 3060 12 Go.
3. Mises à jour IA 2025
Les mises à jour ne se contentent plus de correctifs : elles redéfinissent la valeur
d’usage des modèles existants. En 2025, trois axes dominent : fine-tuning privé,
contextes étendus et multimodalité audio. Ci-dessous les six évolutions
qui méritent votre attention.
3.1 GPT-4.5 — 27 févr. 2025
OpenAI introduit un pré-alignement auto-supervisé nommé Orca 2, divisant par deux
les hallucinations dans le domaine médical. La fenêtre passe à 128 k tokens
et l’API inclut un mode JSON strict qui renvoie un schéma JSON valide
à 99,7 %.7
3.2 GPT-5 — sortie annoncée été 2025
Sam Altman a confirmé une sortie grand public « entre juillet et août ».
Les documents SEC évoquent une architecture hybride mélangeant experts
spécialisés et mémoire rémanente, laissant présager des capacités de
raisonnement sur plusieurs sessions.8
3.3 GPT-4o par défaut — 30 avr. 2025
ChatGPT bascule sur GPT-4o, premier modèle OpenAI
à input et output audio natifs. La latence chute à
320 ms, ouvrant la voie aux assistants vocaux temps réel.9
3.4 Google AI Ultra — 26 juin 2025
Pensé pour les PME, l’add-on « AI Ultra for Business » rend
Gemini Ultra 2.5 accessible via Workspace : on peut créer un
chatbot interne branché à Google Drive en trois clics.10
3.5 Microsoft Copilot Tuning — Build 2025
Microsoft fournit un atelier low-code qui assemble prompts,
connecteurs et RAG, puis enregistre le résultat comme extension Teams.
Les premiers retours indiquent une réduction du temps de déploiement
de 72 % pour les services clients.11
3.6 Meta Superintelligence Labs — 30 juin 2025
À la surprise générale, Meta crée Superintelligence Labs,
confié à Alexandr Wang (ex-Scale AI). Objectif : bâtir la « personal SI »,
un assistant omniprésent fonctionnant sur Llama 4.1 et 4.2.
Les premiers prototypes gèrent un historique de 500 000 tokens,
ouvrant la voie à des souvenirs numériques permanents.12
4. Tendances clés 2025
Au-delà des chiffres bruts, trois tendances structurantes ressortent :
(1) Multimodalité intégrale : l’IA traite texte, voix, image, vidéo, parfois même
signaux biologiques (Apple Health). (2) Contextes géants : capables de lire
un manuel entier ou l’historique d’un projet sans segmentation. (3) IA embarquée :
calcul local, confidentialité et réduction de latence. Pour les DSI, cela
implique de revoir la stratégie cloud-edge et la gouvernance des données.
- Multimodalité : 4 modèles sur 7 la supportent nativement.
- MoE : gain de 30 % d’efficacité GPU pour Llama 4.
- Contextes > 100 k tokens : Claude 4, Mistral M3, GPT-5 preview.
- Agentic AI : automatisation de workflows (Claude 4, Copilot).
- IA on-device : Apple, Google Edge, Qualcomm Oryon.
- Offres PME : Gemini Ultra, Copilot Tuning.
5. Limites & points de vigilance
Toutes ces avancées s’accompagnent de défis. D’abord, la transparence
des données d’entraînement reste partielle : ni Anthropic ni Meta ne
publient la liste exhaustive des sources. Ensuite, les coûts
d’inférence peuvent exploser : à 0,012 $/1 000 tokens pour Claude 4,
un chatbot consommant 10 M tokens/mois revient à 120 $/utilisateur ! Enfin,
les risques de dérive (hallucinations ou biais) demeurent malgré
les garde-fous. Les entreprises devront tester chaque mise à niveau
avant déploiement en production.
6. Références
- Anthropic – Introducing Claude 4
- Meta AI – Llama 4
- Mistral AI – Medium 3
- Google I/O 2025 – Gemini 2.5
- Apple Newsroom – Apple Intelligence
- Stability AI – Stable Video 4D 2.0
- OpenAI – GPT-4.5 Notes
- OpenAI Podcast – GPT-5
- OpenAI – GPT-4o Release
- Google Workspace – AI Ultra
- Microsoft Build 2025 – Copilot Tuning
- TechCrunch – Meta Superintelligence Labs
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