SXSW 2025, les learnings à retenir du plus grand festival d'innovation mondial

Cette année encore, et pour la quatrième fois consécutive, nous avons eu l’opportunité de nous rendre à SXSW (South by Southwest) à Austin, aux côtés de la délégation française et de la French Touch. Ce festival, véritable carrefour mondial de l’innovation technologique, rassemble chaque année plus de 300 000 participants venus de 100 pays différents. L’édition 2025 a été particulièrement marquante, avec des discussions autour de l’IA agentique, de l’informatique quantique, et de la réorganisation du travail.

L’événement nous a confrontés à une époque de rupture technologique. De ce voyage, le terme « rupture » est celui qui ressort le plus. Nous avons observé l’émergence d’un phénomène nouveau, le FOMA, ou « Fear of Missing Anything », une crainte de rater l’information dans un monde où tout évolue à une vitesse folle. Cette peur est révélatrice de l’obsolescence cognitive à laquelle l’humanité pourrait être confrontée face aux progrès technologiques incessants. SXSW 2025 a été le témoin de cette révolution qui transforme profondément tous les secteurs, et qui, pour beaucoup, n’en est encore qu’à ses débuts.

On vous donne nos 3 points à retenir !

Learning 1 – AI, no limit

Il y a encore quelques années, l’essor de l’IA générative a révolutionné des outils comme ChatGPT ou MidJourney, ouvrant la voie à de nouvelles formes de création et d’interaction. Aujourd’hui, cette technologie ne disparaît pas, mais se combine avec l’IA agentique, qui vise à doter les systèmes d’une certaine autonomie dans l’exécution de tâches complexes.

L’IA agentique ne se limite pas à générer du contenu : elle peut planifier, prendre des décisions et s’adapter en temps réel à un environnement donné. Bien que son autonomie soit encore limitée et qu’elle fonctionne principalement sous supervision humaine, elle ouvre déjà des perspectives considérables. Dans des domaines comme la santé et la robotique, elle pourrait faciliter le développement de thérapies personnalisées ou l’automatisation avancée de tâches complexes.

Cette transformation soulève néanmoins des interrogations majeures sur le contrôle humain, la transparence des décisions algorithmiques et l’impact de ces technologies sur nos sociétés. La manière dont nous interagissons avec les machines évolue, et avec elle, des questions éthiques et réglementaires cruciales émergent.

Mais cette progression vers des IA toujours plus autonomes n’est qu’une étape vers un objectif encore plus ambitieux : l’intelligence artificielle générale (AGI). Théoriquement capable d’accomplir toutes les tâches intellectuelles humaines, l’AGI pourrait redéfinir en profondeur notre rapport au travail, à la connaissance et à l’innovation. Son avènement reste incertain et fait l’objet de nombreux débats entre experts. Si certains comparent cette course technologique à des projets historiques comme Manhattan ou Apollo, il est important de rappeler que les défis scientifiques, économiques et géopolitiques qui l’entourent sont encore immenses.

Learning 2 – Work, less is more

Les avancées de l’IA remettent en question l’organisation du travail telle que nous la connaissions. Nous notons l’apparition de startups qui fonctionnent avec des équipes de plus en plus réduites. L’usage de l’IA permet de réduire drastiquement la taille des équipes nécessaires pour atteindre une taille critique. C’est une nouvelle vision de l’organisation du travail, qui remet en question le modèle traditionnel du salariat. À l’heure où 70% des générations Z se disent attirées par l’entrepreneuriat, nous risquons de passer d’un modèle de « travail à la tâche » à un monde où les structures de travail sont moins centralisées, plus flexibles et basées sur des projets.

Enfin, l’une des grandes interrogations de notre époque est la répartition des gains de productivité. Alors que l’IA transforme la production, comment redistribuer ces gains de manière équitable pour éviter des déséquilibres économiques ? C’est un enjeu majeur, qui touche à la cohésion sociale et à l’équité dans nos sociétés, et qui mérite une attention particulière.

Learning 3 – AI, always faster

L’informatique quantique, qui repose sur les principes de la mécanique quantique, pourrait transformer profondément l’intelligence artificielle (IA). Contrairement aux ordinateurs classiques qui utilisent des bits pour traiter l’information (soit 0, soit 1), l’informatique quantique utilise des qubits, qui peuvent se superposer. Cela permet aux ordinateurs quantiques de traiter des informations de manière parallèle, rendant certains calculs bien plus rapides que les ordinateurs traditionnels.

L’IA, en intégrant le quantique, pourrait révolutionner : les tâches d’apprentissage automatique et d’optimisation des réseaux neuronaux en vaste quantité, et la modélisation moléculaire pour la recherche en médicaments et matériaux.

Malgré son potentiel, l’intégration du quantique dans l’IA reste encore en phase de développement. Les défis technologiques à surmonter incluent la gestion de la décohérence quantique et la création d’algorithmes quantiques efficaces.

Cela dit, une approche hybride, combinant les puissances des IA classiques et quantiques, semble être la voie de demain. Si ces obstacles sont surmontés, l’informatique quantique pourrait bien redéfinir les capacités de l’intelligence artificielle, ouvrant la porte à des avancées spectaculaires dans des domaines aussi divers que la santé, l’environnement, et l’optimisation des systèmes complexes.