
Beaucoup d’équipes techniques se lancent dans le fine-tuning d’un LLM sans avoir clairement défini leurs contraintes réelles : budget GPU, taille du dataset, tolérance à la dégradation des performances générales.

Beaucoup d’équipes IT en entreprise font l’erreur de déployer un LLM généraliste sur leur base documentaire interne, d’attendre des miracles… et de se retrouver avec un assistant qui hallucine des procédures obsolètes ou invente des références réglementaires.

Beaucoup d’équipes techniques déploient un modèle de langage en production après quelques tests rapides sur des prompts maison, sans protocole d’évaluation structuré.

Beaucoup d’équipes de développement déploient des applications basées sur des LLM sans avoir mesuré la surface d’attaque réelle que représente la couche de traitement du langage naturel.

Beaucoup de praticiens IA font l’erreur de traiter un LLM comme un moteur de recherche amélioré : on pose une question vague, on espère une réponse miraculeuse.

Beaucoup de développeurs et de décideurs tech parlent des LLMs au quotidien sans vraiment comprendre ce qui se passe sous le capot.

Il y a un an, beaucoup d’observateurs pensaient encore que l’IA générative était une tendance passagère, un effet de mode technologique qui finirait par se stabiliser.

À quelques jours de la fin de l’année 2025, les experts du secteur technologique français et européen se prêtent au jeu des prédictions pour l’année à venir, et le tableau dressé est aussi enthousiasmant qu’exigeant.

Si 2024 avait déjà commencé à bousculer les certitudes autour des grands modèles de langage propriétaires, 2025 aura été l’année où l’open source a véritablement changé la donne.

L’écosystème technologique européen n’a jamais été aussi effervescent, et alors que 2025 touche à sa fin, une nouvelle génération de startups se positionne pour bousculer les géants américains et asiatiques en 2026.