6 tendances en matière d'IA d'entreprise pour 2026

L'IA d'entreprise aborde un tournant en 2026 en passant de l'expérimentation à l'opérationnel. Voici quelques axes de développement attendus pour cette année.

Les entreprises se trouvent à un tournant, où l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) remodèle rapidement les échanges commerciaux. L’IA générative (genAI), autrefois considérée comme expérimentale, est désormais une force avérée qui stimule la transformation opérationnelle et remodèle les attentes à tous les niveaux. Cependant, à mesure que son adoption s’accélère, les entreprises doivent faire face à de nouvelles complexités, comme l’équilibre entre innovation et responsabilité, la gestion des nouvelles opportunités et les cyber-risques relatifs à l’IA.

Pour maximiser la valeur de l’intelligence artificielle, les organisations ont besoin d’un cadre rigoureux fondé sur des données de qualité, une gouvernance solide et un engagement en faveur d’un déploiement éthique. En nous appuyant sur des recherches industrielles et des décennies d’expertise technique, nous présentons six tendances clés qui définiront le parcours de l’IA dans les entreprises en 2026 et au-delà.

1. L’IA agentique va propulser l’automatisation vers un niveau supérieur

Les agents IA, des systèmes capables de raisonner, de planifier et d’agir de manière indépendante, sont sur le point de redéfinir la manière dont les entreprises abordent l’automatisation et la prise de décision. Intégrés à des modèles linguistiques de pointe et à l’IA générative, ces agents vont au-delà de l’exécution de tâches pour offrir une résolution de problèmes adaptative et en temps réel.

Une analyse récente du secteur montre que plus de la moitié des dirigeants interrogés déploient déjà l’IA agentique dans leur entreprise, marquant un tournant important dans la stratégie opérationnelle. Pour permettre une croissance durable grâce à cette utilisation de l’IA, il faut un partenariat fort entre la technologie et les personnes. L’exploitation de Process Intelligence garantit que ces systèmes agissent sur une base de données fiables et s’alignent sur les priorités de l’entreprise. Une qualité des données élevée et constante ainsi qu’une supervision transparente sont indispensables à la réussite.

2. Gérer la shadow AI : transformer le risque en opportunité

L’adoption croissante de l’IA générative non validée par l’entreprise, où les employés utilisent des outils externes sans supervision informatique, témoigne d’une demande inexploitée, mais expose également les organisations à des lacunes en matière de conformité et de sécurité. Près de deux entreprises sur cinq ont mis en place des plateformes d’IA officielles en réponse à cette tendance en augmentation, illustrant ainsi le besoin de solutions officielles.

La voie à suivre est claire : doter les équipes d’environnements IA autorisés et sécurisés et guider de manière proactive leur utilisation par le biais de politiques, de formations et de leadership. En donnant la priorité au contrôle des risques et à une gouvernance claire, la shadow AI passera d’une vulnérabilité à un avantage concurrentiel.

3. Les services financiers vont transformer les contrôles des risques grâce à l’intelligence artificielle avancée

Le secteur bancaire et financier est à la pointe de l’innovation en matière d’IA, déployant des algorithmes pour le trading, la détection des fraudes et la conformité réglementaire. Cependant, les modèles complexes posent de nouveaux défis en matière de transparence et d’audit, produisant parfois des résultats imprévisibles.

Les cadres traditionnels de gestion des risques sont désormais soumis à une pression pour évoluer. Une surveillance efficace exige une gouvernance intégrée de l’IA et des partenariats stratégiques afin de maintenir les normes réglementaires et la confiance des parties prenantes. Les leaders du secteur qui s’adaptent de manière proactive sont bien placés pour renforcer la fiabilité et la crédibilité de la finance basée sur l’IA.

4. Transformer la connaissance du client grâce à des solutions d’IA spécifiques à un domaine

Les manquements aux exigences de conformité dans les processus « Know Your Customer » (KYC) entraînent des sanctions coûteuses. Alors que les menaces liées à la criminalité financière gagnent en sophistication, les solutions basées sur l’IA transforment la détection des risques, l’analyse des documents et l’identification des anomalies dans les processus KYC.

Les banques qui utilisent une IA spécialement conçue à cet effet peuvent identifier de manière proactive les fraudes, réduire les erreurs et répondre aux exigences mondiales de conformité de plus en plus strictes. Il en résulte des processus solides et transparents qui préservent la réputation tout en permettant une agilité commerciale dans un environnement réglementaire dynamique.

5. Le traitement intelligent des documents reste fondamental

La puissance de l’IA générative dépend entièrement de la qualité des données qu’elle reçoit, et le fait est que 80 à 90 % des données d’entreprise ne sont pas structurées. Le traitement intelligent des documents (IDP) garantit que les informations qui alimentent les systèmes basés sur l’IA sont avant tout précises et structurées. Lorsque l’IA générative s’appuie sur des données validées, les entreprises bénéficient d’avantages significatifs en matière d’automatisation, de génération d’informations et de prise de décision.

Les organisations qui associent stratégiquement l’IDP et l’IA générative obtiennent une clarté opérationnelle, transformant des données désorganisées en informations exploitables. Cette synergie est essentielle pour ceux qui recherchent l’évolutivité, la conformité réglementaire et l’excellence des processus.

6. Faire progresser le « développement axé sur les prompts » avec des garde-fous

Les interfaces en langage naturel permettent aux équipes de créer et d’améliorer des logiciels simplement en décrivant leurs besoins, une approche souvent appelée « développement guidé par des prompts ». Si cela améliore l’efficacité et accélère l’innovation, cela comporte également des risques, car cela peut générer du code non vérifié ou non sécurisé.

Pour tirer parti de cette tendance, les entreprises doivent mettre en place des protocoles de révision rigoureux, une gouvernance claire et une surveillance humaine continue. Commencer par des automatisations plus modestes et à faible risque permet de minimiser la complexité, tandis qu’une surveillance continue garantit l’adaptabilité. En adoptant le développement piloté par les invites, soutenu par des mesures de protection stratégiques, les organisations peuvent accélérer la livraison sans compromettre la confiance.

Aller de l’avant avec une IA spécialement conçue

Les tendances ci-dessus confirment que l’IA est déjà en train de transformer la marche des affaires et votre réaction déterminera votre trajectoire future. Les organisations qui alignent leur stratégie, leurs bases de données solides et leur adoption responsable de l’IA établiront la norme pour l’entreprise de demain.

Il existe aujourd’hui des solutions d’IA avancées et spécialement conçues qui permettent aux organisations d’exploiter pleinement la valeur de leurs informations et d’accélérer leur transformation. Il ne s’agit que de choisir le bon outil et de mobiliser les ressources nécessaires.