Prévisions concernant l’IA pour 2026 : 5 changements qui remodèlent l’informatique d’entreprise

L’intelligence artificielle a consacré les dernières années à démontrer son utilité.

D’ici 2026, les entreprises s’attendront à ce que l’IA fasse la preuve de sa fiabilité. Après des années de projets pilotes et de démonstrations de faisabilité, l’IA s’installe dans des fonctions permanentes au sein de l’informatique d’entreprise.

L’attention se détourne des démonstrations impressionnantes au profit d’un travail fiable au quotidien. Les systèmes agentiques commencent à prendre en charge des tâches réelles, tandis que la gouvernance de l’IA passe des services informatiques aux discussions des conseils d’administration. Dans le même temps, les entreprises se heurtent à des contraintes d’évolutivité, notamment liées aux coûts de l’énergie et à la géopolitique.

Dans cette optique, voici mes principales prévisions concernant l’IA, qui façonneront la manière dont les entreprises construiront, gouverneront et exploiteront leurs systèmes informatiques en 2026.

L’IA agentique remplace les assistants par des collègues de travail numériques

Les assistants IA qui répondent aux questions ou génèrent du contenu cèdent la place à des systèmes d’IA agentique capables d’initier des tâches et de gérer des flux de travail.

Microsoft a donné le ton en déclarant que 2025 marquait le début de la collaboration entre humains et agents, en déployant des assistants capables de rechercher des informations et d’accomplir des tâches comme la planification ou l’intégration des nouveaux employés. Cela donne une indication de la direction prise par l’IA d’entreprise.

Selon le Microsoft’s 2025 Work Trend Index, 81 % des dirigeants d’entreprise s’attendent à ce que les agents IA soient profondément intégrés à leur feuille de route stratégique au cours des 12 à 18 prochains mois. Microsoft a également indiqué dans son 2026 predictions report que les agents IA se multiplieront et joueront un rôle accru dans le travail quotidien, se comportant davantage comme des coéquipiers que comme des outils.

À mesure que les systèmes agentiques deviennent plus capables d’accomplir des tâches de bout en bout, les entreprises devraient les déployer plus largement en 2026, notamment dans les domaines où l’automatisation peut réduire les coûts d’exploitation. Contrairement aux assistants traditionnels qui attendent des requêtes, les systèmes agentiques peuvent planifier le travail, acheminer les tickets d’assistance et se coordonner entre différentes plateformes avec une intervention humaine limitée.

Cette évolution transforme l’IA en collègue de travail numérique plutôt qu’en outil de productivité, soulevant de nouvelles questions concernant les autorisations, la responsabilité et la remontée des incidents lorsque les systèmes agissent de manière autonome. 

Une gouvernance structurée de l’IA devient une exigence fondamentale pour les entreprises

À mesure que les systèmes d’IA influencent les interactions avec les clients, les décisions de recrutement et les résultats opérationnels, une supervision informelle ne suffit plus. 

Une 2025 survey by Gradient Flow a révélé que 75 % des organisations disposaient de politiques formelles en matière d’IA définissant les utilisations acceptables et interdites, un chiffre confirmé par 74 % des responsables techniques. L’adoption variait selon la taille de l’entreprise : 81 % des entreprises de taille moyenne et 77 % des grandes entreprises déclaraient avoir mis en place des politiques relatives à l’IA, contre 55 % des petites entreprises. 

Cependant, l’existence de politiques ne se traduit pas toujours par une application cohérente. Dans de nombreuses organisations, les lignes directrices sur l’IA servent davantage de document de référence que de mécanismes de contrôle opérationnels. À mesure que l’IA agentique et la prise de décision automatisée se développent, les entreprises subissent une pression croissante pour traduire leurs politiques en flux de travail applicables, en garde-fous techniques et en une stratégie claire de responsabilisation. 

La pression réglementaire pousse les organisations à passer de politiques écrites à des contrôles applicables. Par exemple, l’AI Act historique de l’UE sera pleinement applicable en août 2026, marquant une étape importante de la gouvernance de l’IA. Il imposera des obligations concernant les systèmes à haut risque en 2026, tandis que les contrôles à l’exportation et les réglementations propres à certains secteurs façonnent déjà la conception de l’IA d’entreprise.

Les dépenses consacrées au cloud dopé par l’IA s’accélèrent à mesure que les déploiements prennent de l’ampleur

L’IA ouvre une nouvelle phase de croissance du cloud. Mais cette fois, celle-ci est liée aux charges de travail de production plutôt qu’à l’expérimentation. 

Gartner prévoit que les dépenses informatiques mondiales atteindront 6,08 billions de dollars US en 2026, soit une hausse de 9,8 % par rapport à 2025, les services liés à l’IA alimentant cette demande. À mesure que les organisations intègrent les modèles dans leurs opérations quotidiennes, les fournisseurs de cloud font état d’une demande croissante pour l’entraînement et l’inférence de modèles d’IA, ainsi que pour les plateformes de données. 

Cette croissance redéfinit également les choix des entreprises quant à l’exécution de leurs charges de travail d’IA à grande échelle.

Selon NASDAQ, Google Cloud a positionné ses Tensor Processing Units comme une alternative aux déploiements traditionnels fondés sur des GPU, attirant les développeurs d’IA qui cherchent à optimiser les performances et les coûts à grande échelle. Alphabet et Anthropic ont également annoncé que le développeur de grands modèles de langage commencerait à utiliser des TPU sur Google Cloud en 2026, signalant une évolution dans la manière dont les entreprises évaluent les infrastructures d’IA basées sur le cloud. 

Alors que les dépenses consacrées au cloud dopé par l’IA s’accélèrent, les entreprises subissent une pression croissante pour trouver un équilibre entre performances, coûts et dépendance vis-à-vis des fournisseurs. Les décisions d’infrastructure prises durant cette phase doivent être stratégiques : elles façonneront les coûts d’exploitation à long terme et permettront à l’organisation de se positionner pour rivaliser efficacement à mesure que l’IA devient partie intégrante des opérations commerciales. Pour une analyse détaillée de la manière dont les entreprises quantifient le retour sur investissement de l’IA en matière de productivité, d’efficacité et de risques, consultez cette analyse.

La souveraineté numérique redéfinit les lieux d’exécution de l’IA et ceux qui la contrôlent

La géopolitique façonne de plus en plus la stratégie informatique des entreprises. Alors que les systèmes d’IA dépendent de volumes considérables de données et de puissance de calcul, les gouvernements affirment de plus en plus leur contrôle sur le lieu de stockage des données, la manière dont les modèles sont entraînés et les fournisseurs auxquels il est possible de faire appel. 

Le Règlement général sur la protection des données (RGPD) de l’Union européenne restreint déjà les transferts de données transfrontaliers, et l’EU’s AI Act ajoute de nouvelles obligations. L’AI Act de l’UE met l’accent sur la transparence, l’atténuation des risques, une gouvernance robuste et la documentation des systèmes d’IA. Des exigences similaires en matière de localisation et de sécurité apparaissent dans des régions comme l’Inde, la Chine et le Moyen-Orient, ce qui peut compliquer les déploiements mondiaux de l’IA. 

Le comportement des entreprises commence à refléter ces pressions. Les organisations considèrent la résidence des données et les réglementations nationales comme des facteurs prioritaires dans leurs processus de sélection et d’adoption de l’IA. Les gouvernements investissent également directement dans des infrastructures nationales d’IA, notamment des initiatives de cloud souverain et des programmes de calcul soutenus par l’État, conçus pour maintenir les charges de travail sensibles à l’intérieur des frontières nationales.

En conséquence, les organisations adoptent des déploiements hybrides et multirégionaux qui permettent de conserver les données et les charges de travail sensibles dans des juridictions spécifiques. Par ailleurs, les modèles open source continueront de gagner du terrain afin de conserver un contrôle accru sur l’entraînement et le déploiement, sans dépendre entièrement de fournisseurs étrangers.

L’IA incarnée et la robotique se développent dans la logistique et les opérations

L’impact de l’IA s’étend au-delà des logiciels pour gagner les environnements physiques. L’IA incarnée et la robotique se déploient à grande échelle dans les entrepôts, les usines et les réseaux logistiques, prenant en charge des tâches d’inspection, de tri et de déplacement avec une autonomie accrue. À mesure que les systèmes d’IA s’intègrent davantage aux environnements physiques, ils jettent les bases de systèmes de production entièrement natifs de l’IA. Pour examiner de plus près la manière dont cette évolution transforme la fabrication, consultez notre analyse de l’usine native de l’IA.

L’ampleur de l’impact potentiel est considérable. McKinsey estime que plus de la moitié de la main-d’œuvre américaine pourrait être automatisée avec les technologies actuelles. Selon le rapport, les technologies actuellement disponibles pourraient en théorie automatiser des activités représentant environ 57 % des heures de travail aux États-Unis, dans des secteurs allant de la fabrication au transport et à la logistique.

Cependant, le cabinet a souligné que l’automatisation est susceptible de transformer les emplois plutôt que de les supprimer, en orientant le travail humain vers la supervision et la coordination. 

Pour les entreprises, cette distinction est importante. À mesure que les systèmes d’IA physique entrent en production, les responsables informatiques doivent prendre des décisions qui vont au-delà du développement logiciel. Par exemple, l’adoption de la robotique nécessite désormais une coordination entre l’informatique, les opérations, la sécurité et la planification des effectifs, ainsi que des politiques de gouvernance claires concernant les systèmes autonomes. En 2026, l’IA incarnée devrait être l’un des indicateurs les plus visibles du passage de l’IA de l’expérimentation aux opérations quotidiennes. 

Ce que les entreprises doivent préparer pour 2026

L’intelligence artificielle n’est plus confinée aux projets pilotes ou aux outils autonomes. Les systèmes d’IA sont déployés dans les applications métier essentielles, les infrastructures cloud et les opérations physiques.

L’IA agentique exécutera des tâches sur plusieurs plateformes, les charges de travail d’IA s’exécuteront à grande échelle dans des environnements cloud de production, et les systèmes automatisés travailleront aux côtés des effectifs humains dans la logistique et la fabrication.

Pour accompagner cette évolution, les entreprises auront besoin d’une gouvernance de l’IA applicable, d’une infrastructure de niveau production, de responsabilités clairement définies et de contrôles capables de s’adapter aux conditions du monde réel.

En savoir plus sur la préparation des données pour l’IA sur TechRepublic.