Gartner : 10 tendances technologiques stratégiques en matière d'IA en 2026

2026 pourrait s'avérer être une année délicate et cruciale pour les entreprises et les leaders technologiques, car l'innovation, la dynamique perturbateur et des risques de divers types – à commencer par des risques géopolitiques – menacent de s’accélérer et d’avoir un impact à une vitesse sans précédent.

Dans ce scénario global, les 10 tendances technologiques stratégiques pour le développement ultérieur de l'IA identifiées par Gartner pour la nouvelle année pèseront également lourd – et devraient être soigneusement prises en compte.

Selon les observateurs et analystes de la multinationale américaine, il s'agit de plus que de simples changements technologiques : ils catalysent des tendances de transformation des entreprises, qui nécessiteront des réponses d'un Niveau Cou par les différents chef de l'industrie et des hauts dirigeants d'entreprises.

Les 10 tendances technologiques de 2026 selon Gartner

Ces 10 tendances « reflètent les réalités et les entreprises d’un monde hyper-connecté et alimenté par l’IA », souligne Gene Alvarez, vice-président Business and Technology Insights chez Gartner, « où aucune capacité à elle seule ne suffit plus pour obtenir les résultats souhaités ».

1. Plateformes de développement natives pour l'IA

Plateformes de développement Natif de l'IA ils utilisent l'IA générative pour créer des logiciels et du code plus rapidement et plus facilement que jamais.

Ces plates-formes vont de ce qu'on appelle 'un coup'qui génèrent des logiciels à partir d'une seule invite, via 'codage d'ambiance', qui permettent le développement de logiciels sans connaissances techniques approfondies, jusqu'aux agents d'IA orchestrés ensemble pour créer de nouveaux logiciels sophistiqués.

« Les DSI des entreprises sont enthousiasmés par la livraison plus rapide de nouveaux logiciels et les gains de productivité, tandis que les PDG et les directeurs financiers reconnaissent le potentiel d'économies de coûts », note le vice-président Business and Technology Insights de Gartner.

Il anticipe : « ces plates-formes permettent à de petites équipes d'experts de créer plusieurs applications avec les mêmes ressources. D'ici cinq ans, 80 % des entreprises et des organisations transformeront de grandes équipes d'ingénierie logicielle en plusieurs petites équipes alimentées par l'IA. »

Il y a plusieurs étapes à franchir dans cette direction :

• créer une équipe de plateforme, c'est-à-dire former une équipe dédiée pour gérer les plateformes d'IA natives et sélectionner les modèles d'IA à développer ;
• mettre en œuvre des garde-fous de sécurité, intégrer des plateformes de gouvernance de l'IA pour l'examen du code et les contrôles de conformité ;
• Surtout, adoptez un état d’esprit axé sur l’IA : donnez la priorité aux outils natifs d’IA pour les nouvelles initiatives de développement.

2. Plateformes de calcul intensif pour l'IA

Les plateformes de calcul intensif pour l’intelligence artificielle fournissent l’énorme puissance de traitement nécessaire pour former et exécuter des modèles d’IA avancés. Ces systèmes combinent du calcul haute performance (HPC), des processeurs spécialisés et des architectures évolutives.

La demande du marché pour ce type de technologies « monte en flèche », note Gartner, « à mesure que les entreprises et les organisations de tous les secteurs développent des modèles d'IA plus vastes et plus complexes qui surmontent les limites des infrastructures traditionnelles. D'ici 2028, 40 % des entreprises adopteront des architectures informatiques hybrides, contre 8 % aujourd'hui.

Pour faciliter ce développement, les entreprises et les leaders technologiques devront :

• identifier les charges de travail à fort impact, par exemple liées aux simulations numériques, au développement de nouveaux projets, produits, matériaux ;
• investir dans des piles logicielles unifiées pour simplifier l'intégration entre différentes solutions et différentes époques ;
• planifier la gouvernance et la conformité à l’échelle du système.

3. Informatique confidentielle

Le soi-disant Informatique confidentielle utilise des processeurs matériels et des environnements informatiques (dans le jargon technique abrégé en TEE, Trusted Execution Environment) pour protéger les données pendant leur traitement, empêchant tout accès non autorisé, y compris par les fournisseurs de cloud.

Diverses lois de plus en plus strictes en matière de confidentialité et l’adoption généralisée de l’IA rendent la protection des données utilisées cruciale. « D’ici 2029, 75 % des opérations informatiques dans des infrastructures non fiables seront protégées par une informatique confidentielle », prédisent les analystes de Gartner, et pour développer ce type de technologie « il faut d’abord cartographier les charges de travail soumises à des règles de confidentialité ou de localisation ; tester les systèmes TEE avec des modèles d’IA propriétaires, voire open source ; mettre en œuvre des systèmes de clés cryptographiques appartenant à l’organisation. »

4. Systèmes multi-agents (MAS)

Les systèmes multi-agents (MAS) utilisent des groupes d'agents d'IA spécialisés qui collaborent pour réaliser des flux de travail complexes. Chaque agent gère une tâche spécifique, améliorant ainsi l'efficacité globale et finale par rapport aux solutions monolithiques.

Gartner a signalé à l'échelle mondiale une augmentation de 1 445 % des demandes de MAS des entreprises entre le début de 2024 et la même période en 2025. De plus, on estime que d'ici 2028, 60 % des MAS déployés dans le monde prendront en charge l'interopérabilité entre plusieurs fournisseurs.

Pour encourager l’adoption et le développement de systèmes d’IA multi-agents, nous devrons :

• concevoir des agents modulaires au lieu de solutions monolithiques ;
• appliquer de solides outils de gouvernance et de surveillance des API ;
• former le personnel sur les cadres MAS et la gestion du changement.

5. Modèles de langage spécifiques au domaine (DSLM)

Les modèles de IA générative formés sur des jeux de données spécialisés pour des secteurs ou des fonctions métiers spécifiques (DSLM, Domain-Specific Language Models), ce sont des systèmes d'intelligence artificielle entraînés non pas sur des données génériques, mais sur des contenus hautement spécialisés d'un secteur (comme la santé, la finance, l'industrie, le juridique, etc.), et offrent une plus grande précision et conformité que les modèles généralistes.

D'ici 2028, 50 % des modèles Gen AI d'entreprise seront spécifiques à un domaine, et 30 % des charges de travail Gen AI s'exécuteront « sur site » – installées et gérées directement au sein de l'entreprise, sur ses serveurs, dans ses bâtiments et sous son contrôle total.

Les prochaines étapes nécessaires dans ce domaine comprennent :

• cibler les flux de travail là où les LLM généraux sont sous-performants (par exemple, dans la finance, la santé et d'autres secteurs spécifiques) ;
• mettre en œuvre des contrôles rigoureux de confidentialité et de qualité ;
• inclure des experts du domaine pour valider l’exactitude des résultats.

6. IA physique

L’IA physique apporte l’intelligence au monde réel grâce à des robots, des drones et des appareils intelligents qui détectent, décident et agissent.

« 80 % des entrepôts d'entreprise utiliseront la robotique ou l'automatisation d'ici 2028 », prédit l'analyse internationale de Gartner, « à cette date, au moins 5 des 10 principaux fournisseurs mondiaux d'IA proposeront des produits d'IA physique ».

Dans ce contexte, le plan d'action nécessaire comprend : l'identification des flux de travail pour la logistique, la maintenance et la sécurité ; utiliser des simulations et des jumeaux numériques avant les opérations, la logistique et la distribution en direct ; assurer la gouvernance pour la sécurité et la fiabilité globales du système.

7. Cybersécurité préceptive (PCS)

La cybersécurité préceptive – c'est-à-dire orientée vers la réglementation, les normes et les obligations, également définie par l'acronyme PCS, product cybersecurity standard – utilise des techniques avancées basées sur l'IA pour anticiper, interrompre et neutraliser les cyberattaques avant qu'elles ne se produisent.

D’ici 2030, 50 % des dépenses en logiciels de sécurité seront consacrées à des solutions préceptives. Pour les atteindre dans les entreprises et les organisations, il est important de mettre en œuvre une prévention prédictive des menaces et tromperies (tromperies), faire passer la stratégie de réactive à préceptive, intégrer les PCS aux processus de sécurité et de conformité existants.

8. Provenance numérique

« La provenance numérique vérifie l'origine et l'intégrité des logiciels, des données et des supports, grâce à des outils tels que des nomenclatures, des bases de données d'attestation et des systèmes de filigrane », remarque Alvarez. « Par exemple, les mandats réglementaires tels que la loi européenne sur l'IA exigent que filigrane et le suivi de la provenance du contenu généré par l’IA.

Pour ce faire, et pour respecter les dispositions réglementaires qui impactent le développement de l’intelligence artificielle, « il est nécessaire de stocker les preuves d’origine signées cryptographiquement, et de marquer les supports et contenus générés par l’IA dans des formats lisibles par machine ».

9. Plateformes de sécurité pour l'IA

Les plates-formes de sécurité de l'IA consolident les contrôles pour protéger à la fois les services d'IA tiers et les applications d'IA personnalisées, en traitant et en tamponnant les risques tels que l'injection rapide et la fuite de données.

« D’ici 2028 », prédit la multinationale américaine de conseil en haute technologie, « plus de 50 % des entreprises adopteront ce type de plateforme, tandis que 80 % des opérations et transactions non autorisées en matière d’IA résulteront de violations des politiques internes ».

Pour créer puis utiliser avec succès ces systèmes de protection, il faut :

• cartographier les risques liés à l’IA native dans tous les flux de travail et opérations de l’entreprise ;
• choisir des plateformes de sécurité qui couvrent à la fois le contrôle de l’usage de l’IA et la sécurité des Apps
• ajoutez des tests de sécurité automatisés aux différentes phases de développement.

10. Géopatriation

Le soi-disant la géopatriation est une manière quelque peu énigmatique et compliquée de faire référence à la délocalisation des charges de travail des nuages ​​​​hyperscale mondiaux vers des environnements souverains ou locaux, afin de réduire les risques géopolitiques.

Les fortes turbulences géopolitiques internationales de ces dernières années poussent les entreprises et les organisations à réévaluer leur dépendance aux cloud externes et étrangers, et les estimations prévoient que d'ici quatre ans, 75 % des entreprisesva géopatrier' charges de travail de ce point de vue.

Pour ce faire, vous aurez besoin de :

• évaluer la criticité des charges de travail technologiques en fonction de la sensibilité et de l'exposition géopolitique des systèmes cloud utilisés ;
• comparer les offres souveraines des hyperscalers et des Big Tech avec celles des fournisseurs locaux ;
• planifier des stratégies hybrides combinant cloud souverain et on-premise sous contrôle direct.

« Ces dix points et tendances pour 2026 sont des thèmes et des perspectives qui représentent autant d'impératifs stratégiques de développement », souligne le vice-président Business and Technology Insights chez Gartner, qui « nécessitent une action décisive de la part des chefs d'entreprise, pour transformer la technologie en un avantage compétitif, rentable et durable, au cours de la nouvelle année et des années à venir ».