2026 : l'année où l'IA change réellement d'échelle
En 2026, l'IA se déploie massivement : entreprises et agents collaborent sous une gouvernance renforcée, avec des données de qualité au cœur du succès et l'essor des clouds souverains.
Le ralentissement du marché est un mythe : en 2026, l'adoption de l'IA continuera de progresser à un rythme soutenu. La demande pour l’IA générative et l’IA agentique continuera d’être fortement stimulée, à mesure que les entreprises passent du stade de l'expérimentation à celui du déploiement, essayant de satisfaire l'appétit des utilisateurs tout en recherchant un retour sur investissement mesurable.
Voici donc un défi de taille à relever : connecter les agents IA aux données et au contexte de l'entreprise, condition préalable pour rendre ces systèmes vraiment utiles. De nombreuses organisations ont démontré leurs capacités en matière d'IA agentique, mais elles doivent désormais les transformer en systèmes prêts à être mis en production, tout en surmontant les obstacles persistants liés à l'accès aux données, à la gouvernance, à la sécurité et aux autorisations.
Quels autres projets prioritaires attendent les chefs d'entreprise et les responsables technologiques alors que l'adoption de l'IA continue de s'accélérer ?
La définition de l'IA responsable continuera d’évoluer
En 2026, à mesure que les systèmes d'IA deviendront de plus en plus complexes, l'IA responsable devra non seulement tenir compte des biais et de l'objectivité des modèles, mais aussi de la responsabilité de bout en bout, englobant le traitement des données et le comportement des systèmes.
Pour les entreprises qui adoptent l'IA agentique, cela signifie mettre en place des cadres de gouvernance plus solides, à l'image des contrôles de sécurité et de conformité dans le cadre de l'achat de logiciels traditionnels. Une gestion efficace de ces systèmes nécessitera de nouvelles capacités telles que les registres d'agents, l'observabilité et la gestion des versions de l'ensemble des flux de travail agentique.
Si les modèles publics continueront de dominer en 2026, une adaptation spécifique aux entreprises par le biais d'un ajustement fin et d'une distillation des modèles s'accélérera rapidement. L'IA vocale devrait également gagner en popularité pour devenir l'un des domaines de croissance les plus transformateurs au cours de l'année à venir. C'est la voie royale pour toute personne souhaitant utiliser l'IA.
Les organisations deviennent 100% agentique
Dès 2026, chaque organisation commencera à développer sa propre « main-d'œuvre numérique », c'est-à-dire des flottes d'agents formés sur des données propriétaires, régis par des politiques d'entreprise et contrôlés comme des employés. Ainsi, au cours de la prochaine décennie, les collaborateurs humains travailleront main dans la main avec des collaborateurs numériques, non pas pour les remplacer, mais pour les compléter, afin de gagner en efficacité et en productivité.
Pour cela, sera créé un service chargé de veiller à la conformité, à l'alignement et à l'efficacité de ces agents, à l’image d’un service RH dédié aux agents. Si l'IA agentique servira principalement à améliorer les capacités humaines, la véritable transformation sera culturelle, car les entreprises apprendront à gérer l'intelligence, et pas seulement à la déployer.
L'IA souveraine devient réalité
En 2025, les États tout comme les secteurs d’activité ont commencé à réfléchir à la manière de contrôler leurs données et leurs modèles d’IA. En 2026, ils passeront de la réflexion à l’action, à mesure que l'IA souveraine se concrétisera dans les architectures en entreprise. Une nation dotée d'une IA souveraine puissante pourrait être reconnue à l'avenir, comme l'est aujourd'hui la France pour son vin et sa gastronomie.
L'Europe, tout comme d’autres régions du monde, travaille déjà à la définition de clouds nationaux dédiés à l'IA, une tendance qui va s'accélérer. 2026 verra donc la convergence des clouds publics, des clouds souverains et des data centers privés, gérés par des moteurs de politiques unifiés qui garantissent la conformité, la transparence et l'interopérabilité.
Ainsi, en 2026, le succès de l'IA ne dépendra pas du nombre de modèles déployés, mais de la qualité et de l'intégrité des données qui les soutiennent. La prochaine génération de plateformes de données devra permettre l'explicabilité, la conformité et la confiance de manière native, transformant ce qui était autrefois une infrastructure de données back-office en une épine dorsale stratégique de l'IA.