Quelles tendances en matière d'IA domineront en 2026, et quelle est l'évolution de cette technologie ?

D’ici 2026, l’IA entrera dans une nouvelle phase : plus complexe, plus pragmatique et d’une ampleur bien plus grande. Le marché a abandonné ses illusions, les investissements sont désormais analysés avec plus de rigueur et les entreprises se posent une question simple : où se situe la véritable valeur ajoutée pour l’entreprise ?

Toutes les grandes tendances convergent vers un seul point : l'IA cesse d'être un outil et devient une infrastructure.

Des LLM aux systèmes d'agents

L'une des principales tendances qui façonnent déjà le secteur aujourd'hui est IA agentique. Cet outil, initialement auxiliaire, se transforme en une solution d'entreprise à part entière, largement utilisée par les grandes entreprises. Il s'agit de l'étape suivante après les logiciels de traitement automatique du langage naturel (TALN) classiques utilisés pour la génération de texte, l'analyse et d'autres tâches standard.

Historiquement, ces technologies sont restées longtemps l'apanage des grandes entreprises et quasiment invisibles pour le grand public. Des sociétés comme Google et Facebook les utilisaient bien avant que le terme « LLM » ne se répande. Il y a dix ans, alors que nous travaillions dans une société de logiciels internationale, nous avons développé et utilisé nous-mêmes de tels systèmes, que nous appelions plutôt « IA de traitement des données » que « LLM ».

Le tournant décisif est survenu avec la démocratisation de l'intelligence artificielle. L'émergence de ChatGPT, Gemini et autres produits similaires a fait de l'IA un outil grand public, ce qui a engendré une forte hausse de l'intérêt et des investissements. Cependant, le marché a rapidement atteint ses limites : en peu de temps, la quasi-totalité des cas d'utilisation évidents étaient déjà exploités.

La plupart des startups de cette époque ne développaient pas leurs propres modèles, mais créaient des surcouches – des interfaces par-dessus des LLM existants. Ces solutions ont rapidement perdu de leur intérêt, car les modèles de base offraient directement les mêmes fonctionnalités, sans nécessiter d'applications distinctes.

Cette période a duré environ un an. Des milliards de dollars ont été investis dans ces produits, après quoi il est devenu évident que les attentes avaient été exagérées.

C’est dans ce contexte que s’est amorcée la transition vers les systèmes à agents. Les agents d'IA représentent une architecture plus complexe Dans ce modèle, plusieurs modèles spécialisés interagissent, répartissant les tâches et coordonnant les actions. Cette approche permet de gérer des scénarios complexes, de la planification de voyages à la gestion des processus métier, et marque une nouvelle étape dans l'évolution de l'IA.

Consolidation du marché et raisons pour lesquelles seuls les géants survivront

On constate déjà que le marché des agents IA a franchi une phase de consolidation. Un groupe restreint d'acteurs majeurs, une douzaine d'entreprises environ, s'est imposé et a rapidement pris des positions dominantes.

Ce processus reflète largement l'histoire du marché des services de messagerie, qui a fini par être contrôlé par Microsoft, Google et Yahoo. Une dynamique similaire se dessine dans le domaine de l'IA agentielle : des solutions clés sont développées par des entreprises telles que Cohere, OpenAI et Google. Elles vont progressivement supplanter non seulement les nouveaux entrants, mais aussi les acteurs plus modestes qui occupaient auparavant des segments de niche.

Aujourd'hui, les principaux fournisseurs se concentrent sur le segment des entreprises. Tout au long de l'année 2025, ils ont déployé activement des systèmes d'agents au sein de grandes organisations, en commençant par des tâches appliquées telles que le support client, les bases de connaissances internes, la formation des employés et l'automatisation des flux de documents. Un scénario typique consiste à analyser les documents de l'entreprise et à développer des assistants intelligents capables de répondre à des questions complexes sans intervention humaine. Par exemple, tous les documents techniques d'une plateforme comme Keylabs Ces données pourraient être traitées, permettant ainsi à un bot de répondre à n'importe quelle question technique sans avoir besoin d'experts en direct.

La prochaine étape de cette transformation consiste à passer à l'échelle supérieure. Dans un avenir proche, les entreprises clientes se verront proposer des solutions de plus en plus complètes : allant du soutien comptable et juridique à la gestion des processus opérationnels. Le rôle humain évoluera vers la supervision et la prise de décision finale, tandis que les agents d'IA prendront en charge les tâches routinières.

Il en va de même pour d'autres fonctions d'entreprise. Par exemple, dans les grandes banques comptant des milliers d'employés, les agents d'IA peuvent prendre en charge l'organisation des voyages, la gestion des billets et les modifications d'itinéraires, remplaçant ainsi les services et prestataires externes.

Lorsque les principaux fournisseurs proposeront l'ensemble de ces services dans une offre intégrée unique, allant de l'agence de voyages à l'assistance financière et juridique, les jeunes entreprises spécialisées deviendront non compétitives.

Les grands acteurs n'ont pas besoin de conquérir le marché à partir de zéro : ils vont se développer horizontalement, en couvrant progressivement de plus en plus de processus métier au sein des entreprises.

Quels sont les secteurs les plus sensibles à l'IA et à l'automatisation ?

Lorsqu'on aborde le sujet de la technologie en général, il est déjà évident que les outils numériques et l'IA transforment les flux de travail dans le secteur juridique. De nombreuses entreprises constatent une baisse de la demande pour les services juridiques traditionnels, principalement en raison de l'automatisation des tâches courantes. Cela concerne aussi bien les petites structures que les grandes entreprises, tandis que le secteur financier, et notamment les banques, continue d'adopter les nouvelles technologies avec plus de prudence.

Il est toutefois essentiel de distinguer la pratique juridique du système judiciaire. Dans les procédures judiciaires, où un avocat représente et défend les intérêts de son client, le rôle humain demeure fondamental. Malgré les expérimentations d'utilisation de l'IA dans la pratique judiciaire, les humains continueront de prendre des décisions et d'élaborer des arguments juridiques devant les tribunaux dans un avenir prévisible, au moins pour les prochaines décennies.

La situation est tout à fait différente en droit des sociétés. Presque toutes les opérations commerciales impliquent une documentation juridique, allant des accords de confidentialité et des contrats de base à la documentation de projet. Auparavant, la rédaction et l'approbation de ces contrats exigeaient un temps considérable et de multiples échanges entre les équipes juridiques des deux parties.

Aujourd'hui, ces processus sont de plus en plus optimisés grâce à l'intelligence artificielle et aux services juridiques spécialisés. L'IA permet d'identifier rapidement les clauses litigieuses ou sensibles, de suggérer des modifications et de garantir la conformité des documents aux exigences internes de l'entreprise. De ce fait, le cycle d'approbation est considérablement raccourci et le rôle du juriste évolue vers la supervision, l'évaluation stratégique des risques et la prise de décision finale.

Des changements similaires s'opèrent dans le secteur financier. Dans des domaines tels que la fiscalité et le reporting financier, soumis à une réglementation stricte, l'IA s'est révélée particulièrement efficace. De nombreuses entreprises utilisent déjà ces solutions pour automatiser les calculs, établir des rapports et améliorer la précision de leurs opérations.

En fin de compte, la technologie ne remplace pas tant les spécialistes qu'elle ne transforme la nature de leur travail : les opérations routinières sont automatisées, tandis que l'attention se porte sur les tâches analytiques, de gestion et stratégiques où l'expertise humaine demeure essentielle. Je l'ai constaté très clairement en 2025. Marqueur de clés Demandes des clients : nous avons constaté un nombre important de demandes de renseignements concernant des solutions de données dans les secteurs financier et juridique.

D’ici 2026, tous les processus déterministes évolueront progressivement vers des systèmes d’IA agentifs. Par « déterministes », j’entends les tâches régies par des règles strictes : lois, réglementations, procédures financières et obligations de conformité. Dans ce contexte, la cybersécurité constituera la prochaine orientation logique.

La cybersécurité comme revers de l'automatisation par l'IA

À mesure que le volume de données disponibles augmente et que leur circulation s'intensifie entre les systèmes, le niveau de risque s'accroît inévitablement. Tant que les informations sont stockées localement et de manière isolée, elles sont relativement protégées. Mais dès lors qu'un échange continu de données s'amorce entre les bases de données, les modèles d'IA et les agents, la surface d'attaque se multiplie considérablement.

Les systèmes d'IA modernes nécessitent un accès continu aux données. Pour que les systèmes d'agents fonctionnent et que les modèles de langage analysent les informations et prennent des décisions, les données doivent être extraites régulièrement des référentiels internes et transférées vers des environnements de calcul externes. Dès lors, une question cruciale se pose : qui, précisément, peut exploiter une vulnérabilité potentielle ? L'entreprise elle-même ou le fournisseur d'IA tiers dont elle utilise l'infrastructure ?

Si un fournisseur majeur présente une vulnérabilité, un attaquant pourrait accéder non seulement à ses systèmes, mais aussi aux données de nombreuses entreprises clientes. Sans cette dépendance externe, ce vecteur d'attaque n'existerait probablement pas.

Ainsi, le adoption de l'IA Cela élargit considérablement le périmètre des cyber-risques. Il en résulte des opportunités pour des attaques ciblées et pour un large éventail d'acteurs exploitant les vulnérabilités, allant des personnes malveillantes aux spécialistes de la sécurité et aux équipes de défense proactive.

Tous ces processus sont interdépendants : la croissance de l’automatisation par l’IA accroît inévitablement les exigences en matière de cybersécurité, ce qui, à son tour, stimule l’émergence de nouvelles solutions et entreprises. On observe déjà aujourd’hui une vague de startups développant des outils pour protéger l’infrastructure d’IA, gérer l’accès aux données et surveiller les risques.

Alors, où allons-nous en 2026 ?

La consolidation des grands fournisseurs d'IA/LLM, conjuguée à l'accessibilité croissante de systèmes axés sur la cybersécurité et la prise de décision autonome, dessine un tableau. On s'attend à voir moins de promesses et davantage de solutions concrètes émerger du secteur, capables de prendre en charge les tâches routinières et d'automatiser des pans entiers de la prise de décision en entreprise.

La règle est la suivante : si des règles strictes et des bonnes pratiques peuvent être comprises et définies, les agents d’IA seront capables de les gérer. Maintenant que nous comprenons les véritables atouts de cette technologie, les entreprises vont de plus en plus exploiter son potentiel dans différents secteurs.