En 2026, la phase expérimentale de l’IA générative touche à sa fin, laissant place à des systèmes vraiment autonomes qui agissent au lieu de simplement résumer. Cette année verra un changement de paradigme, mettant moins l’accent sur les paramètres de modèle et davantage sur l’agence, l’efficacité énergétique et la capacité à naviguer dans des environnements industriels complexes. Les douze prochains mois marquent un tournant vers des systèmes autonomes exécutant des workflows avec un minimum de supervision, obligeant les organisations à repenser leur infrastructure, leur gouvernance et la gestion des talents.
Les systèmes d’IA autonomes prennent le contrôle. Hanen Garcia, architecte en chef des télécommunications chez Red Hat, affirme que tandis que 2025 a été défini par l’expérimentation, l’année à venir marque un « pivot décisif vers une IA agente, des entités logicielles autonomes capables de raisonner, de planifier et d’exécuter des workflows complexes sans intervention humaine constante ». Les secteurs des télécommunications et de l’industrie lourde sont des terrains d’essai. Garcia souligne une trajectoire vers des opérations réseau autonomes (ANO), passant de l’automatisation simple à des systèmes auto-configurants et auto-guérisseurs. L’objectif commercial est de renverser la marchandisation en « priorisant l’intelligence sur l’infrastructure pure » et de réduire les dépenses d’exploitation.
Les fournisseurs de services déploient des systèmes multiagents (MAS). Plutôt que de s’appuyer sur un seul modèle, ceux-ci permettent à des agents distincts de collaborer sur des tâches à plusieurs étapes, gérant des interactions complexes de manière autonome. Cependant, une plus grande autonomie entraîne de nouvelles menaces. Emmet King, associé fondateur de J12 Ventures, met en garde contre le fait que « alors que les agents d’IA acquièrent la capacité d’exécuter des tâches de manière autonome, les instructions cachées intégrées dans les images et les workflows deviennent des vecteurs d’attaque potentiels ». Les priorités en matière de sécurité doivent donc passer de la protection des points de terminaison à « la gouvernance et l’audit des actions autonomes de l’IA ».
Alors que les organisations mettent à l’échelle ces charges de travail d’IA autonomes, elles se heurtent à un mur physique : l’énergie. King soutient que la disponibilité énergétique, plutôt que l’accès au modèle, déterminera quelles startups se développent. « La rareté de calcul est désormais une fonction de la capacité du réseau », déclare King, suggérant que la politique énergétique deviendra la politique d’IA de facto en Europe. Les KPI doivent s’adapter. Sergio Gago, CTO chez Cloudera, prédit que les entreprises accorderont la priorité à l’efficacité énergétique comme métrique principale. « Le nouvel avantage concurrentiel ne viendra pas des plus grands modèles, mais de l’utilisation la plus intelligente et efficace des ressources ».
Les copilotes horizontaux manquant d’expertise sectorielle ou de données propriétaires échoueront aux tests de ROI alors que les acheteurs mesurent la productivité réelle. Le « ROI d’entreprise le plus clair » émergera de la fabrication, de la logistique et de l’ingénierie avancée – des secteurs où l’IA s’intègre dans des workflows à haute valeur ajoutée plutôt que dans des interfaces orientées grand public.
L’IA met fin à l’application statique en 2026. La consommation de logiciels évolue également. Chris Royles, CTO terrain pour la région EMEA chez Cloudera, suggère que le concept traditionnel d’une « application » devient fluide. « En 2026, l’IA commencera à changer radicalement notre façon de penser aux applications, à leur fonctionnement et à leur construction ». Les utilisateurs demanderont bientôt des modules temporaires générés par du code et une invite, remplaçant efficacement les applications dédiées. « Une fois que cette fonction a rempli son objectif, elle se ferme », explique Royles, notant que ces applications « jetables » peuvent être construites et reconstruites en quelques secondes.
Une gouvernance rigoureuse est nécessaire ici ; les organisations doivent avoir une visibilité sur les processus de raisonnement utilisés pour créer ces modules afin de s’assurer que les erreurs sont corrigées en toute sécurité. Le stockage de données est confronté à un réveil similaire, surtout à mesure que l’IA devient plus autonome. Wim Stoop, directeur du marketing produit chez Cloudera, estime que l’ère de l' »accumulation numérique » se termine à mesure que la capacité de stockage atteint sa limite. « Les données générées par l’IA deviendront jetables, créées et actualisées à la demande plutôt que stockées indéfiniment », prédit Stoop. Les données générées par des humains vérifiées prendront de la valeur tandis que le contenu synthétique sera abandonné.
Des agents de gouvernance spécialisés en IA prendront le relais. Ces « collègues numériques » surveilleront et sécuriseront en continu les données, permettant aux humains de « gouverner la gouvernance » plutôt que d’imposer des règles individuelles. Par exemple, un agent de sécurité pourrait ajuster automatiquement les autorisations d’accès à mesure que de nouvelles données entrent dans l’environnement sans intervention humaine.
La souveraineté reste une préoccupation pressante pour l’IT européen. Les données d’enquête de Red Hat indiquent que 92 % des dirigeants IT et IA en EMEA considèrent les logiciels open source d’entreprise comme vitaux pour atteindre la souveraineté. Les fournisseurs exploiteront les empreintes de centres de données existants pour offrir des solutions d’IA souveraines, garantissant que les données restent dans des juridictions spécifiques pour répondre aux exigences de conformité. Emmet King, associé fondateur de J12 Ventures, ajoute que l’avantage concurrentiel passe de la possession de modèles au « contrôle des pipelines de formation et de l’approvisionnement en énergie », les avancées open source permettant à un plus grand nombre d’acteurs d’exécuter des charges de travail à l’échelle de la frontière.
L’intégration de la main-d’œuvre devient personnelle. Nick Blasi, co-fondateur de Personos, soutient que les outils ignorant les nuances humaines – le ton, le tempérament et la personnalité – sembleront bientôt obsolètes. D’ici 2026, Blasi prédit que « la moitié des conflits en milieu de travail seront signalés par l’IA avant que les managers ne sachent qu’ils existent ». Ces systèmes se concentreront sur « la communication, l’influence, la confiance, la motivation et la résolution des conflits », suggère Blasi, ajoutant que la science de la personnalité deviendra le « système d’exploitation » de la prochaine génération d’IA autonome, offrant une compréhension ancrée de l’individualité humaine plutôt que des recommandations génériques.
L’ère de « l’emballage mince » est révolue. Les acheteurs mesurent désormais la productivité réelle, exposant les outils construits sur le battage publicitaire plutôt que sur des données propriétaires. Pour l’entreprise, l’avantage concurrentiel ne viendra plus de la location d’accès à un modèle, mais du contrôle des pipelines de formation et de l’approvisionnement en énergie qui le soutiennent.