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PC IA : huit entreprises sur dix prévoiraient de s’équiper en 2025
Selon IDC, 2025 devrait être l’année de l’avènement des PC IA. Le lancement de nouvelles références et la démocratisation de l’usage de l’IA accéléreraient le renouvellement des parcs sous Windows 10. Mais il reste des défis à gérer avant de les déployer.
Le lancement des PC IA devrait accélérer les plans de renouvellements de PC induits par la fin du support de Windows 10, à l’automne 2025. C’est tout cas la conclusion d’un rapport d’IDC, commandité par le fondeur AMD – concurrent sur ce marché d’Intel et de NVIDIA.
IDC parle même d’un « avènement » (« dawn »).
Fin 2024, plus de la moitié (58 %) des parcs installés des entreprises fonctionnaient encore sous Windows 10.
« 60 % des personnes interrogées dans ces entreprises ont déclaré qu’elles remplaceraient ces systèmes par de nouveaux PC Windows 11 (plutôt que de mettre à niveau les anciens systèmes vers le nouveau système d’exploitation) », note IDC. « En particulier, 73 % déclarent que la sortie des PC IA a accéléré leurs plans ».
Résultat, 82 % des répondants prévoiraient d’acquérir des PC IA d’ici la fin de 2025.
IDC vante les bénéfices des PC IA
Mais pourquoi cet attrait pour des machines plus chères ? Tout simplement, avance IDC, parce que l’usage de l’IA s’est démocratisé (43 % des employés des organisations interrogées l’utiliseraient déjà) et que ces nouvelles machines soutiendront ces usages.
« Une immense majorité (82 %) dit s’attendre à ce que ces nouveaux systèmes aient un impact plutôt très positif sur les employés », souligne le cabinet d’analyste.
Par ailleurs, les éditeurs indépendants (ISV) sont en train d’optimiser leurs applications pour tirer parti du traitement local de l’IA. L’offre devrait donc également se muscler. « Par exemple, les logiciels de conception assistée par ordinateur pourraient optimiser intelligemment les conceptions en 3D en identifiant les problèmes et en proposant des améliorations sans connexion internet », illustre IDC.
Parmi les avantages liés aux PC IA, les entreprises attendraient des expériences plus personnalisées (qui augmenteraient la productivité), la confidentialité des données (les données restent en local), et la capacité à prévenir les risques de sécurité.
Sur la personnalisation, le système ou les applications pourraient modifier leur UI en fonction des habitudes et des préférences de l’utilisateur, pour rendre l’expérience plus intuitive. Un PC IA pourrait également proposer des modules de formation personnalisés en fonction des lacunes en matière de compétences.
Pour le département IT, les PC IA pourraient rationaliser le dépannage et améliorer la sécurité des systèmes grâce à leur IA embarquée. Pour le marketing, ils pourraient aider à élaborer des campagnes plus data-driven, à mieux prévoir les tendances et à recommander des ajustements. Pour les opérationnels, ces nouveaux PC pourraient améliorer l’efficacité et la prise de décision en prévoyant les fluctuations de la demande et en recommandant des ajustements des niveaux de stock. En résumé, tous les atouts de l’IA, mais au plus près des métiers pour « accélérer l’innovation ».
Un « avènement » à confirmer
IDC en conclut que l’adoption des PC IA devrait donc se faire dans un futur proche.
Mais cet « avènement » ne se concrétisera que si certains freins sont levés, avertit le cabinet d’analyste : parmi eux, les coûts (prix élevé des références), la bonne compréhension de ce que font (et ne font pas ces machines) et des capacités des différentes gammes de PC IA, le développement de l’écosystème logiciel (aujourd’hui encore pauvre), une bonne supervision de ces machines, et l’évaluation d’un ROI.
Une autre étude, Forrester, anticipait une adoption plus lente avec une maturité du marché atteinte en 2027.
Mixer PC IA et IA sur serveur
Dans son rapport, IDC recommande également de se pencher sur l’équilibre à trouver entre le déploiement de l’IA sur les PC et les déploiements à distance (serveur ou cloud).
« Les synergies matérielles peuvent aider les entreprises à équilibrer les performances et les coûts tout en garantissant la compatibilité et l’évolutivité », notent les experts. « Par exemple, le déploiement de PC IA en edge pour les traitements en local et l’utilisation de systèmes serveurs pour analyser de données à grande échelle peuvent créer un écosystème d’IA plus efficace et intégré ».