Tendances de l'IA 2026

L'intelligence artificielle (IA) a largement dépassé les démonstrations en laboratoire et les applications hautement spécialisées. Aujourd'hui, elle est intégrée à grande échelle aux technologies et produits mondiaux.

Pour les entreprises, l'IA est d'ores et déjà devenue une cible d'investissement stratégique: fin 2024, les investissements en capital dans les technologies d'intelligence artificielle s'élevaient à 252,3 milliards de dollars, provenant des entreprises et à 33,9 milliards de dollars, provenant des investisseurs privés.

Selon un rapport de l'Université Stanford (HAI), 78% des organisations américaines et européennes utilisaient l'IA en 2024, ce qui témoigne de sa popularité croissante et de son adoption généralisée dans le secteur des entreprises.

Selon une étude de l'Université ELON, 52% de la population adulte américaine utilisait des services tels que ChatGPT, Gemini, Claude et Copilot en 2025, ce qui en fait un LLM (grands modèles de langage) programmes les plus activement mis en œuvre au monde.

Selon une analyse de marché réalisée par McKinsey, 92% des entreprises augmenteront leurs investissements dans le secteur de l'IA au cours des trois prochaines années afin de passer de projets pilotes à des résultats à grande échelle.

Modèles d'IA et leurs performances

Au cours de l'année en cours, les modèles d'IA, en particulier les grands modèles linguistiques (LLM), ont enregistré des progrès importants et des améliorations technologiques, et cette tendance se poursuivra en 2026. Ils s'adaptent rapidement à divers domaines et s'intègrent à de nouvelles tâches grâce à des ajustements et des recyclages.

Les résultats de plusieurs benchmarks montrent que les LLM augmentent non seulement en taille et en puissance de calcul, mais aussi en capacités, notamment en raisonnement, en programmation et en résolution de problèmes.

Selon une étude de HAI de l'Université Stanford, entre 2023 et 2024, les systèmes d'IA ont enregistré une croissance de 18,8% et 48,9% respectivement dans les benchmarks MMMU et GPQA.

En 2024, les indicateurs de performance du benchmark SWE-bench (tâches d'ingénierie logicielle/tâches de codage réel) ont atteint 71,7% (contre 4,4% en 2023).

L'une des principales tendances de cette année est que de nombreux modèles ne sont plus simplement universels. On observe une tendance croissante à la spécialisation pour des tâches, des secteurs et des contextes spécifiques.

Par exemple, les modèles o3 et o3-mini d'OpenAI sont conçus pour une analyse, une écriture de code et une résolution de problèmes scientifiques plus efficaces. Le modèle o3 a notamment obtenu un score de 87,7% au test de référence GPQA-Diamond (questions scientifiques d'experts), contre des scores plus faibles pour les modèles précédents.

Dans le benchmark SWE-bench Verified (informations réelles sur les problèmes sur GitHub), o3 a obtenu un score d'environ 71,7%, contre des scores bien inférieurs pour les modèles plus anciens ou moins spécialisés.

Les modèles élargissent leurs fenêtres contextuelles et leurs entrées multimodales: par exemple, Llama 4 Scout/Maverick inclut la saisie d'images et de texte, prend en charge de longues fenêtres contextuelles (1 million de jetons, voire plus) et est adapté aux tâches multilingues et multimodales. Ces modèles sont mieux adaptés aux applications spécifiques à un domaine (droit, médecine, ingénierie, service client, etc.) et sont de plus en plus utilisés dans les environnements d'entreprise où les performances générales des modèles LLM sont insuffisantes.

En 2026, l'écart de performance entre les différents modèles linguistiques devrait se réduire à mesure que davantage d'acteurs du marché auront accès à des calculs et des données plus avancés.

Ainsi, GPT-4.1 offre des performances d'encodage supérieures d'environ 21% à celles de GPT-4o et de 27% à celles de GPT-4.5.

Selon les rapports internes d'OpenAI, GPT-5 commet des erreurs factuelles près de 45% moins souvent que les anciennes versions de GPT-4 dans un ensemble de requêtes de test.

L'année prochaine verra apparaître des modèles encore plus spécialisés, et les modèles entraînés dans des domaines spécifiques deviendront la norme. Les méthodes d'entraînement hybrides, basées sur un modèle de base, avec ajustements fonctionnels et réentraînement, seront optimisées, réduisant ainsi les coûts et augmentant les performances. La capacité à travailler avec des contextes plus longs et des données multimodales va également se développer, permettant aux modèles de traiter des documents plus volumineux et des types d'entrées plus complexes (par exemple, vidéo, texte, audio) et de maintenir la cohérence lors d'interactions prolongées.

Agents IA et autonomie

Les agents IA sont des systèmes logiciels spécialisés qui planifient, prennent des décisions et exécutent des tâches en plusieurs étapes avec une intervention humaine minimale. Aujourd'hui, ils sont passés du stade de projets de démonstration de recherche à celui de produits concrets pour les entreprises et seront activement déployés dans les années à venir.

Sur les marchés américain et européen, ces technologies offrent un large éventail d'applications:

• automatisation des séquences d'actions;
• coordination des outils et gestion des flux de travail de bout en bout pour le service client, le marketing, l'informatique et les opérations.

Selon les données issues d'enquêtes et d'analyses sectorielles, jusqu'à 80% des entreprises utilisent déjà des agents IA dans leurs opérations et prévoient d'étendre leur déploiement l'année prochaine.

L'indice Agentic Enterprise de Salesforce montre que les interactions des employés avec les agents IA ont augmenté d'environ 65% au premier semestre 2025, tandis que le volume d'actions initiées par ces agents a augmenté d'environ 76%. Cet indicateur reflète non seulement la croissance du nombre de projets pilotes, mais aussi l'intensification de l'utilisation opérationnelle.

Selon MarketsandMarkets, le marché des agents IA est évalué à 7,8 milliards de dollars et devrait atteindre 52,6 milliards de dollars d'ici 2030.

Les experts de Mordor Intelligence ont estimé la capitalisation boursière actuelle à 4,4 milliards de dollars, avec une croissance à 18,3 milliards de dollars au cours des cinq prochaines années.

Selon les prévisions de ResearchNester, la capitalisation boursière des agents IA s'élève à 8,6 milliards de dollars et devrait atteindre 263,9 milliards de dollars au cours des 10 prochaines années.

L'utilisation de systèmes d'agents basés sur l'IA offre un large éventail d'applications:

• Service client et organisation de support: les systèmes d'agence peuvent dialoguer, évaluer les besoins des clients, envoyer des demandes aux systèmes back-end et effectuer diverses actions, telles que l'octroi de prêts, l'ouverture de tickets ou la planification de livraisons, ce qui minimise considérablement le facteur humain. Ainsi, dès 2025, certaines banques ont testé l'utilisation de leurs propres agents d'IA pour automatiser des services et des prises de décision en plusieurs étapes;
• Opérations marketing et développement: les agents d'IA mènent des expérimentations de campagnes, créent des briefs créatifs, segmentent les audiences et réalisent même des tests A/B sur des piles marketing connectées, permettant ainsi aux marketeurs de se concentrer sur la stratégie et la direction créative;

• Développement logiciel et automatisation informatique: les agents d'IA automatisent le tri, exécutent des suites de tests, créent des tickets et suggèrent ou appliquent des correctifs. Des tests préliminaires montrent que les agents réduisent le temps moyen de résolution des problèmes courants et accélèrent les flux de travail des développeurs.

D'ici 2026, une part importante des projets pilotes sera spécifiquement mise en œuvre dans les secteurs de la finance, des télécommunications, de la distribution et de l'informatique d'entreprise.

Langage et IA générative

Principales fonctionnalités de l'intelligence artificielle générative:

• Création de contenu: les agences marketing, les entreprises de médias et les gestionnaires de contenu des petites entreprises utilisent des outils de texte génératif pour créer des articles de blog, des descriptions de produits, des publications sur les réseaux sociaux et des textes publicitaires;
• Synthèse et augmentation des données: lors de l'entraînement de modèles d'apprentissage automatique dans des domaines où les données sont rares (santé, droit, sciences spécialisées), les données synthétiques et les ensembles de données augmentés créés par les modèles génératifs contribuent à réduire les problèmes de confidentialité et à améliorer les performances.
• Traduction et compréhension multilingue: c'est une aide efficace pour les tâches de traduction et de traitement automatique du langage naturel (TALN) inter-langues.
• L'IA générative multimodale combine le texte avec des images, de l'audio ou de la vidéo, permettant ainsi l'application de l'intelligence artificielle à la conception, à la création de contenu virtuel, aux campagnes marketing utilisant des éléments multimédias, et même au travail créatif.

En 2026, l'IA générative et les modèles linguistiques continueront d'évoluer rapidement, améliorant la compréhension du contexte et créant des textes de meilleure qualité. images et vidéos, et deviennent de plus en plus utiles dans des applications concrètes.

Voici les principales tendances et prévisions pour 2026.

Les données présentées témoignent du niveau élevé actuel d'utilisation et d'adoption des technologies, ainsi que des prévisions de croissance rapide pour la prochaine décennie. Selon les prévisions de recherche, l'IA générative connaîtra une croissance rapide d'ici 2032.

L'IA au quotidien

L'intelligence artificielle s'intègre rapidement au quotidien et devient un atout majeur de la modernité. Les technologies sont intégrées aux gadgets et aux appareils électroménagers, rendant le quotidien plus pratique et plus efficace.

Selon les prévisions des experts, le marché mondial des assistants virtuels intelligents devrait atteindre 27,9 milliards de dollars cette année, l'Amérique du Nord représentant déjà près de 42,5% de ce total.

Le segment de l'IA dans les maisons intelligentes représentait 15,3 milliards de dollars fin 2024 et devrait atteindre 104,1 milliards de dollars d'ici 2034, avec un taux de croissance annuel moyen prévu de 21,3%.

En 2025, 38% des foyers américains étaient déjà équipés de caméras de vidéosurveillance connectées, 33% d'interphones vidéo et 22% de serrures connectées.

Selon Blueprism, 86% des établissements de santé déclarent utiliser largement l'IA. Par exemple, 12% de la population adulte américaine déclare que ses prestataires de soins utilisent l'intelligence artificielle pour le diagnostic, le traitement et la communication.

Domaines et modes d'utilisation de l'IA au quotidien:

• Assistants virtuels intégrés aux smartphones, tablettes, systèmes de contrôle automobile et technologies domestiques (Siri, Google Assistant, Alexa, etc.): pour de nombreuses personnes, demander son chemin, programmer des rappels, contrôler l'éclairage intelligent ou même trouver une recette grâce à l'IA devient monnaie courante. Plus de 110 millions d'utilisateurs aux États-Unis utilisent régulièrement des assistants pour leurs tâches quotidiennes;
• Les maisons connectées (caméras de sécurité, interphones vidéo, serrures connectées, etc.) sont de plus en plus courantes et sont désormais équipées d'intelligence artificielle. Cela améliore non seulement l'automatisation, mais aussi la sécurité et le confort, tout en permettant des économies d'énergie.
• Dispositifs médicaux basés sur l'IA (visualisation, diagnostic, surveillance des patients): le marché des dispositifs médicaux basés sur l'IA atteindra environ 18,9 milliards de dollars en 2025 et devrait poursuivre sa croissance rapide.

Les entreprises utilisent l'IA pour automatiser les tâches courantes (telles que la planification et le traitement des demandes clients). demandes), libérant ainsi les employés pour effectuer des tâches stratégiques. Dans l'éducation, les outils d'IA sont utilisés pour le tutorat, la création d'exercices, la synthèse de contenu et l'aide à l'apprentissage des langues.

Tendances et investissements en intelligence artificielle

En 2025, le marché mondial de l'intelligence artificielle, incluant le matériel, les logiciels et les services, est estimé à 391 milliards de dollars et pourrait atteindre 1 810 milliards de dollars d'ici 2030.

En 2024, les investissements des entreprises dans le secteur de l'IA se sont élevés à 252,3 milliards de dollars, un niveau record. Les investissements privés au cours de la même période ont atteint 109,1 milliards de dollars.

Selon McKinsey & Company, près de 92% des dirigeants d'entreprises investissant dans l'IA prévoient une augmentation des dépenses consacrées à ces technologies au cours des trois prochaines années.

L’intérêt du capital-risque pour l’intelligence artificielle est croissant. Des rapports d’analyse font état de 60 à 80 milliards de dollars de capitaux levés pour le développement de startups américaines. Des entreprises technologiques de premier plan telles que Microsoft, Google/Alphabet, Amazon, Meta et OpenAI continuent d’allouer environ 15 à 25% de leurs budgets de recherche à l’IA fondamentale, au développement de modèles et à l’infrastructure (puissance de calcul, processeurs graphiques/testeurs, puces spécialisées).

Principales tendances qui stimulent l'investissement dans le développement de l'intelligence artificielle:

• l'utilisation de solutions de plateforme basées sur des API et la fourniture d'IA en tant que service complet;
• la spécialisation de l'intelligence artificielle dans des domaines et sphères spécifiques de la vie;
• l'IA périphérique et l'intelligence locale;
• le développement durable, l'efficacité énergétique et la compression de modèles.

L'avenir de IA

À l'horizon 2026 et dans un avenir proche, plusieurs scénarios clés peuvent être identifiés quant à l'impact de l'IA sur les entreprises, la société et le progrès technologique. Le facteur le plus important est l'autonomie accrue offerte par l'utilisation de systèmes d'agents, ainsi que l'introduction de modèles génératifs et linguistiques pour une communication étroite avec les humains.

En ce qui concerne le développement futur de l'intelligence artificielle, nous pouvons identifier les tendances importantes suivantes:

• autonomie et efficacité décisionnelle accrues;
• modèles fondamentaux plus puissants;
• évolutions sectorielles et spécialisation poussée;
• synergie entre humains et IA, confiance et contrôlabilité;
• impact sur l'économie et les effectifs.

Gartner prévoit que d'ici fin 2022, 70% des organisations utiliseront l'IA, conçue pour fonctionner de manière autonome. Il s'agit d'une étape importante, qui indique que les systèmes d'agents passent du stade de la pointe à celui de standardisation. De plus, les petits modèles spécifiques au domaine (SLM) devraient jouer un rôle plus important qu'auparavant dans les systèmes d'agents eux-mêmes, grâce à leur efficacité, leur coût et leur spécialisation dans de nombreuses tâches répétitives.

Mesurer le succès de l'IA

L'intelligence artificielle est en pleine transition, passant de projets pilotes à des systèmes critiques, ce qui fait de la mesure de son succès l'un des enjeux stratégiques les plus importants. Aux États-Unis et en Europe, divers indicateurs sont utilisés pour refléter non seulement la précision des modèles, mais aussi leur impact sur l'activité, l'efficacité, la confiance et la valeur à long terme.

Plus de détails sur chacun d'entre eux:

• métriques techniques (métriques de performance des modèles d'IA): précision, fiabilité, exhaustivité, score F1 (pour les tâches de classification), indices BLEU/ROUGE/MÉTÉOR (pour la génération, la traduction et la synthèse), mesure de la perplexité ou de l'entropie croisée (pour la modélisation du langage), latence, débit, coût de calcul (métriques d'efficacité), ainsi que des indicateurs d'équilibre sur des ensembles de tests standard (MMMU, GPQA, SWE-bench, MMLU, HumanEval, etc.);
• métriques d'adoption, d'utilisation et d'efficacité: nombre d'actions/adoptions, gains de temps/coûts et gains de productivité; cohérence des flux de travail et vitesse de correction des erreurs; Profondeur d'adoption ou de rétention;
• Mesures d'impact commercial et financier (retour sur investissement, réalisation de valeur, coût normalisé de l'IA (LCOAI)).

Aujourd'hui, une mesure multidimensionnelle est activement mise en œuvre dans la pratique, combinant quatre axes d'évaluation des modèles:

1. Performances techniques;
2. Facilité d'utilisation et conformité aux exigences des utilisateurs;
3. Sécurité/fiabilité;
4. Valeur économique/commerciale.

Cette approche permet de combler l'écart entre les repères idéaux et l'interaction complexe et itérative entre l'humain et l'IA dans la pratique.

Perspectives mondiales de développement de l'IA

L'utilisation de l'IA varie selon les régions du monde, en fonction des spécificités des infrastructures, de la réglementation, des perspectives d'investissement et des ressources humaines. L'Europe et les États-Unis dominent le marché mondial de l'IA, créant une forte pression concurrentielle.

Les experts de Goldman Sachs prévoient que d'ici fin 2025, les investissements mondiaux dans l'IA pourraient atteindre 200 milliards de dollars, dont près de la moitié aux États-Unis.

Les États-Unis sont un acteur majeur du financement, de la R&D et du développement des infrastructures en IA. Le budget des secteurs public et privé consacré à l'investissement dans l'intelligence artificielle devrait dépasser 470,9 milliards de dollars.

Le Royaume-Uni, avec une part de 21 milliards de livres sterling, est le leader du développement de l'IA sur le marché européen. L'Italie se classe deuxième, affichant une croissance dynamique dans le secteur de l'IA. Au cours de l'année écoulée, le volume du marché a augmenté d'environ 58%, atteignant 1,2 milliard d'euros.

Selon l'étude «Attitudes envers l'adoption de l'IA et les risques en 2025», de nombreux dirigeants d'entreprises du monde entier estiment que l'intelligence artificielle est utilisée dans le service client (36%), la synthèse de documents (35%) et la rédaction d'e-mails (32%).

Dans leur enquête «Agents IA 2025», les experts de PwC constatent que 88% des cadres dirigeants prévoient d'augmenter leurs budgets dédiés à l'IA au cours des 12 prochains mois.

Une étude du BCG indique que les dirigeants du monde entier citent l'IA comme une priorité stratégique majeure et insistent sur la transition de l'expérimentation vers des résultats mesurables.

Facteurs clés accélérant la mondialisation de l'IA:

• Investissement croissant dans les infrastructures et la puissance de calcul.
• Développement de cadres réglementaires et de gouvernance.
• Utilisation de professionnels talentueux et du capital humain.
• Spécialisation sectorielle et concurrence accrue entre les régions.

Formation en IA

Le succès de la nouvelle vague d'automatisation utilisant les technologies de l'IA dépendra de la qualité de l'éducation et de la formation professionnelle. Par conséquent, les priorités des entreprises sont d'améliorer la maîtrise numérique de l'IA et de développer des compétences techniques approfondies chez leurs employés.

La demande de formations sur l'intelligence artificielle générative augmente chaque jour. Par exemple, le blog Coursera compte déjà 700 formations sur le thème de l'IA générative pour l'année en cours.

L'analyse des données du réseau social LinkedIn démontre la popularité de la formation au sein des organisations. Ainsi, en 2025, les formations à l'IA seront de plus en plus nombreuses dans 32% des cas.

Selon le rapport «AI in Education 2025» de Microsoft, 86% des établissements d'enseignement utilisent l'intelligence artificielle générative.

Une étude menée par McKinsey et WEF montre que la moitié des employés d'entreprise auront besoin de compétences en IA au cours des deux prochaines années, ce qui encourage les employeurs à allouer des budgets à la formation et au recyclage de leurs collaborateurs.

En 2025-2026, les principaux axes de formation seront les suivants:

• Maîtrise de l'IA pour tous les employés de l'entreprise: utilisation sûre et efficace des assistants (copilotes), reconnaissance des erreurs/hallucinations et respect de la politique de l'entreprise;
• Développement de compétences appliquées pour les spécialistes: utilisation d'outils de génération de contenu, automatisation des processus métier, ingénierie réactive, implémentation d'outils d'IA dans les tâches quotidiennes (marketing, ventes, support);
• Développement de compétences techniques approfondies pour les ingénieurs: apprentissage automatique, préparation des données, MLOps, optimisation/quantification de modèles, sécurité et confidentialité des données, création de pipelines de formation et de déploiement;
• Compétences relationnelles et éthique: esprit critique, interprétation des résultats de l'IA, éthique, exigences réglementaires (particulièrement importantes pour l'Europe: RGPD et loi sur l'IA).

Principaux investisseurs dans l'éducation à l'IA:

• Des géants mondiaux comme Microsoft, Google, AWS et Meta développent leurs programmes de formation et proposent des certificats gratuits ou payants intégrés à leurs produits cloud d'entreprise, tels que les cours Copilot et les certificats Google AI;
• Sur des plateformes éducatives comme Coursera, edX, Udacity et les systèmes LMS d'entreprise, on trouve de nombreux cours dédiés à GenAI, avec des microcertificats délivrés (sur la base des résultats d'un programme de formation court pouvant aller jusqu'à 12 semaines);
• Les initiatives des gouvernements et du milieu universitaire européens comprennent des programmes de reconversion, des subventions pour le développement de cours d'IA dans les universités. etc.

En 2026, les experts prévoient une augmentation des budgets des entreprises consacrés à la formation continue de leurs employés. De plus, un nombre croissant d'employeurs financeront des formations courtes et des certifications afin d'améliorer l'efficacité de leurs employés et d'atteindre leurs objectifs. L'intelligence artificielle sera intégrée aux programmes universitaires comme matière à part entière.

Charges de travail de l'IA et cloud

Alors que les systèmes d'intelligence artificielle deviennent de plus en plus ambitieux: ils traitent des données d'entrée multimodales, les restituent en temps réel, orchestrant des agents et exploitent de vastes pipelines uniquement en sortie, les besoins en ressources informatiques, en évolutivité, en flexibilité et en gestion des coûts augmentent rapidement.

Aux États-Unis et en Europe, les plateformes cloud sont devenues des solutions indispensables pour le déploiement, la mise à l'échelle et l'exploitation des charges de travail des entreprises.

Les experts prévoient que d'ici fin 2025, le marché mondial du cloud computing sera évalué à plus de 912,8 milliards de dollars, dont jusqu'à 724 milliards de dollars pour le cloud public.

Selon une étude de Google Cloud, près de 98% des entreprises explorent activement l'IA générative, et 39% l'utilisent déjà en production, témoignant d'une transition dynamique des projets pilotes vers des systèmes concrets.

Selon MarketsandMarkets, le taux de croissance annuel moyen du marché de l'IA pourrait atteindre 30 à 36% d'ici la fin de la décennie. Aujourd'hui, le marché mondial de l'intelligence artificielle est estimé à 390 milliards de dollars.

Les trois opérateurs les plus importants et les plus évolutifs au monde sont AWS, Microsoft Azure et Google Cloud, qui représentent déjà près de 60% du marché mondial des infrastructures cloud. À ce titre, ils influencent l'endroit où la plupart des charges de travail d'IA des entreprises sont exécutées.

Le rôle clé du cloud dans les charges de travail d'intelligence artificielle est déterminé par les facteurs suivants:

• élasticité pour les pics de charge d'entraînement et d'inférence;
• opérations multitâches gérées (MLOps) et pipelines de bout en bout;
• accès à des accélérateurs et des piles spécialisés;
• régions mondiales pour la conformité et les données Résidence.

Selon le rapport «État de l'infrastructure d'IA» de Google, les services d'agents gérés augmenteront en 2026. Les fournisseurs de solutions cloud étendront l'orchestration et les niveaux de sécurité des agents (contrôle des politiques, journaux d'audit) pour prendre en charge les charges de travail des agents dans les environnements de production.

L'hybridation des solutions edge et cloud devient une approche de plus en plus populaire. Les applications temps réel (AR/VR, systèmes automobiles, systèmes de contrôle industriel) utiliseront des modèles hybrides: des modèles compacts sur l'appareil et un cloud de secours pour les raisonnements complexes ou les mises à jour.

Les experts d'AInvest estiment que les prix et les accords relatifs à la capacité des processeurs graphiques dédiés gagneront en transparence. Toutes les entreprises négocieront entre elles la capacité des processeurs graphiques dédiés et les prix pour le coût prévisible des modèles d'entraînement.

Transparence et confiance dans l'IA

À mesure que les systèmes d'IA gagnent en performance et en autonomie, la transparence, l'explicabilité, l'équité et la responsabilité deviennent non seulement des atouts, mais des exigences fondamentales, notamment sur les marchés réglementés (santé, finance, administration publique) et dans des juridictions comme les États-Unis et l'Europe, où les utilisateurs, les régulateurs et les parties prenantes exigent de la clarté. L'accent est désormais mis sur le développement d'outils, de normes, d'indicateurs et de pratiques qui garantiront la fiabilité de l'IA dans le monde réel.

Exemples d'utilisation de l'IA dans des domaines où la transparence est primordiale:

• Soins de santé (aide à la décision clinique) – les médecins ont besoin d'explications pour comprendre et se fier aux résultats du modèle. Une IA transparente facilite l'obtention des autorisations réglementaires (FDA, EMA) et la prise de décisions concernant la mise en œuvre;
• Score financier et de crédit – les décisions de prêt sont réglementées: les demandeurs de crédit refusés doivent recevoir des explications. Les outils d'interprétabilité contribuent à résoudre le problème des prêts biaisés;
• Secteur public (gouvernement et justice): leur utilisation dans les prévisions (par exemple, récidive, allocation des ressources) exige une transparence totale pour prévenir les injustices et garantir la surveillance et l'auditabilité;
• Systèmes de recrutement et de gestion des ressources humaines: les outils d'IA utilisés pour le recrutement ou l'évaluation des performances doivent fournir des explications afin d'éviter les accusations de discrimination et de renforcer la confiance des employés.

La loi européenne sur l'IA, adoptée en 2024 et mise en œuvre progressive entre 2025 et 2026, exige des fournisseurs de systèmes d'IA à haut risque qu'ils mettent en œuvre des mécanismes robustes de transparence et d'explicabilité. Gartner estime que d'ici 2026, 70% des projets d'IA en Europe comprendront des exigences claires en matière de gouvernance et d'audit.

D'ici 2026, la transparence et la confiance cesseront d'être des facteurs réglementaires et deviendront des avantages concurrentiels. Les organisations incapables de démontrer leur honnêteté, leur capacité d'explication et leur responsabilité risquent de perdre leur accès au marché, notamment dans l'UE. À l'inverse, les entreprises qui mettront en œuvre des systèmes d'IA responsables obtiendront des taux d'adoption et une confiance accrues de la part des consommateurs.

FAQ

Quelle est la principale tendance de l'IA en 2026 ?

Malgré plusieurs tendances majeures, l'IA des agents s'impose comme la tendance dominante de 2026. Les prévisions des experts placent les systèmes d'IA des agents sous le feu des projecteurs, les outils passant de réactifs à proactifs dans les processus métier. Les outils de gestion, d'évaluation et de confiance gagnent en importance: plus l'IA est autonome, plus les risques d'erreurs, de problèmes d'objectivité, d'incohérences, etc. sont élevés. Ainsi, l'investissement et l'intérêt se portent non seulement sur les agents eux-mêmes, mais aussi sur les moyens de les contrôler, de les vérifier, de les expliquer et de leur faire confiance.

Que sera l'IA en 2026 ?

D'ici 2026, l'IA sera très différente des premiers outils de type chatbot que l'on a découverts. Les experts soulignent que l'intelligence artificielle deviendra plus autonome, multimodale, spécialisée, régulée, efficace et intégrée de manière organique aux entreprises et à la vie quotidienne.