Les quatre grands tournants de l'industrie technologique en 2026 : du simple outil au système

Au cours de l’année écoulée, la trajectoire de l’évolution de l’IA a connu une transformation fondamentale. L’accent ne se porte plus uniquement sur les avancées de performance d’un modèle unique, mais sur la construction de capacités systémiques — compréhension de longues séquences, cohérence contextuelle, exécution de tâches complexes, ainsi que la collaboration entre plusieurs agents intelligents. Ce changement a également entraîné un déplacement des priorités dans l’industrie : d’une innovation ponctuelle vers une refonte globale des infrastructures, des flux de travail et des modes d’interaction homme-machine.

Selon l’analyse des quatre principales équipes d’investissement de a16z pour 2026, une ligne directrice claire traverse tout le discours : l’IA n’est plus simplement un outil, elle évolue vers un environnement complet, un système opérationnel, voire un agent d’action parallèle à l’humain.

Révolution des infrastructures : la gestion des données en pleine mutation

Le dilemme des données structurées et non structurées

Chaque entreprise est submergée par une masse de données non structurées — documents PDF, captures d’écran, vidéos, logs, emails, ainsi que des “boues de données” semi-structurées. Le problème réside dans le fait qu’avec l’augmentation de l’intelligence des modèles, la confusion en entrée s’aggrave. Cela conduit directement à des hallucinations dans les systèmes RAG, à des erreurs subtiles coûteuses de la part des agents, et à une dépendance encore forte à la vérification manuelle de la qualité dans les flux de travail critiques.

Le véritable goulot d’étranglement pour l’IA d’entreprise est désormais clair : l’entropie des données. Dans un monde non structuré contenant 80 % des connaissances d’une entreprise, la fraîcheur, la structuration et la véracité des données se dégradent continuellement. Résoudre cette “enchevêtrement de données” constitue une opportunité entrepreneuriale de génération.

Les entreprises ont besoin de méthodes continues pour nettoyer, structurer, valider et gouverner des données multimodales, afin que les charges de travail IA en aval puissent fonctionner efficacement. Ces systèmes trouvent leur application dans tous les secteurs : analyse de contrats, onboarding utilisateur, gestion des sinistres, audit de conformité, service client, processus d’achat, recherche en ingénierie, empowerment commercial, pipelines analytiques, et tous les flux de travail d’agents dépendant d’un contexte fiable.

Les plateformes capables d’extraire, de coordonner, de réparer et de maintenir la fraîcheur et la recherche dans des documents, images et vidéos seront les clés des connaissances et processus d’entreprise.

L’auto-défense dans la sécurité

Les défis en cybersécurité sont tout aussi profonds. De 2013 à 2021, le nombre de postes vacants en cybersécurité dans le monde est passé de moins de 1 million à 3 millions. La cause fondamentale : les équipes de sécurité ont besoin de talents hautement spécialisés, mais les affectent à des tâches fastidieuses de première ligne — comme l’analyse de logs — que peu de personnes veulent faire.

Une cause encore plus profonde est que ces équipes créent elles-mêmes ces tâches peu qualitatives. Les outils qu’elles achètent “scannent tout sans distinction”, obligeant à “tout vérifier” — ce qui engendre une pénurie humaine artificielle et un cercle vicieux.

D’ici 2026, l’IA brisera ce cercle. En automatisant la majorité des tâches répétitives, elle réduira considérablement le déficit de talents. Il est bien connu dans le secteur que la moitié du travail dans de grandes équipes de sécurité pourrait être automatisée, mais la surcharge quotidienne empêche de réfléchir à ce qu’il faut automatiser. Les véritables outils natifs IA permettront à ces équipes de se concentrer sur ce qu’elles veulent vraiment faire : traquer les attaquants, construire des systèmes, réparer des vulnérabilités.

L’infrastructure “agent-first” devient la norme

La plus grande disruption infrastructurelle du secteur viendra de l’intérieur. Nous passons d’un flux “humain à faible concurrence, prévisible, à la vitesse humaine” à une charge de travail “d’agents intelligents, récursive, explosive, massive”.

Actuellement, l’architecture backend des entreprises est conçue selon un ratio “1:1 action humaine à réponse système”, incapable de faire face à cette tempête récursive en millisecondes — un seul “objectif” d’un agent peut générer 5000 sous-tâches, requêtes en base de données et appels API internes. Lorsqu’un agent tente de reconstruire une base de code ou de nettoyer des logs de sécurité, il ne se comporte pas comme un utilisateur, mais comme une attaque DDoS.

Pour construire des systèmes capables de gérer la charge de travail des agents en 2026, il faut repenser le plan de contrôle. L’infrastructure “native agent” commence à émerger. Elle doit considérer l’effet de troupe comme la norme. Le démarrage à froid doit être plus court, la latence doit être stable, et la limite de concurrence doit augmenter de plusieurs ordres de grandeur. Le vrai goulot d’étranglement se déplacera vers la coordination : routage, verrouillage, gestion d’état, et exécution de stratégies à grande échelle.

Seules les plateformes capables d’absorber le flux d’appels d’outils seront véritablement gagnantes.

La métamorphose multimodale des outils créatifs

Les composants fondamentaux pour la narration IA sont déjà en place — génération vocale, création musicale, génération d’images et de vidéos. Mais lorsque le contenu dépasse le cadre des courtes vidéos, obtenir un contrôle de niveau réalisateur reste long, douloureux, voire impossible.

Pourquoi un modèle ne peut-il pas recevoir une vidéo de 30 secondes, utiliser nos références d’images et de sons pour créer de nouveaux personnages, et continuer à filmer la même scène ? Pourquoi ne peut-il pas “refilmer” sous un angle différent ou faire correspondre des mouvements à une vidéo de référence ?

2026 sera l’année où l’IA réalisera véritablement la création multimodale. Les utilisateurs pourront fournir tout type de contenu de référence pour générer ou modifier des scènes existantes. Nous avons déjà vu des produits précoces comme Kling O1 et Runway Aleph, mais ce n’est que le début — de nouvelles innovations seront nécessaires au niveau des modèles et des applications.

La création de contenu est l’un des “applications phares” de l’IA. De nombreux produits à succès émergeront pour différents groupes d’utilisateurs — des créateurs de mèmes aux réalisateurs hollywoodiens.

La vidéo comme environnement accessible

D’ici 2026, la vidéo ne sera plus simplement un contenu à regarder passivement, mais un espace “dans lequel on peut entrer”. Les modèles vidéo finiront par comprendre le temps, se souvenir du contenu présenté, et réagir à nos actions, tout en maintenant une stabilité et une cohérence proches du monde réel, et pas seulement produire quelques secondes d’images dispersées.

Ces systèmes pourront maintenir des personnages, des objets et des lois physiques sur de plus longues périodes ; faire agir de façon authentique ; développer des relations causales. La vidéo passera d’un média à un espace de construction : robots entraînés, mécaniques de jeu évolutives, prototypes pour designers, agents apprenant par “pratique”.

Le monde créé ne sera plus une simple courte vidéo, mais un “environnement vivant”, comblant le fossé entre perception et action. C’est la première fois que l’humain pourra vraiment “habiter” dans ses vidéos générées.

La redistribution du pouvoir dans les logiciels d’entreprise

L’ébranlement du rôle central des “systèmes de journalisation”

En 2026, la véritable révolution des logiciels d’entreprise proviendra d’un changement fondamental : le déclin du rôle central des systèmes de journalisation. L’IA réduit la distance entre “intention” et “exécution” — les modèles peuvent lire, écrire et raisonner directement sur les données opérationnelles, transformant des systèmes comme ITSM et CRM d’outils passifs en moteurs de flux de travail autonomes.

Avec l’avancée rapide des modèles de raisonnement et des agents de flux, ces systèmes ne se contenteront plus de répondre aux demandes, mais pourront prévoir, coordonner et exécuter des processus de bout en bout. L’interface évoluera vers une couche d’agents dynamiques, tandis que la couche traditionnelle de systèmes de journalisation reculera vers un “stockage durable à faible coût”, la stratégie étant désormais entre les mains des acteurs contrôlant l’environnement d’exécution intelligent.

L’essor de l’IA verticale : de la collecte d’informations à la collaboration multi-utilisateurs

L’IA stimule une explosion des logiciels verticaux. Les entreprises dans la santé, le droit et l’immobilier atteignent rapidement 100 millions de dollars de revenus récurrents annuels ; la finance et la comptabilité suivent.

La première révolution concerne la collecte d’informations : recherche, extraction, résumé. En 2025, l’introduction du raisonnement : Hebbia analyse les états financiers, Basis vérifie les soldes entre systèmes, EliseAI diagnostique et coordonne la maintenance. En 2026, l’“approche multi-utilisateurs” sera déployée.

Les logiciels verticaux ont naturellement des interfaces, des données et des capacités d’intégration spécifiques à leur secteur, et leur nature même est collaborative : acheteurs, vendeurs, locataires, consultants, fournisseurs, chacun avec des droits, processus et exigences de conformité différents.

Actuellement, chaque IA opère de façon isolée, créant confusion et manque de permissions aux points de transition : l’IA d’analyse de contrats ne peut communiquer ses préférences de modélisation au CFO ; l’IA de maintenance ne connaît pas les promesses faites par le personnel sur site aux locataires.

L’IA multi-utilisateurs changera tout : coordination automatique entre parties ; maintien du contexte ; synchronisation des changements ; transfert automatique aux experts fonctionnels ; négociation limitée par l’IA des parties ; marquage des asymétries pour revue humaine.

Lorsque la collaboration “multi-agent + multi-utilisateur” améliorera la qualité opérationnelle, le coût de transition augmentera rapidement — ce réseau de collaboration deviendra la “barrière protectrice” des applications IA longtemps manquantes.

L’orientation des contenus vers les agents plutôt que vers l’humain

D’ici 2026, l’interaction via agents avec le réseau remplacera l’importance de l’optimisation du contenu pour l’humain. Nous avons optimisé pour des comportements humains prévisibles : classement Google, produits en page d’accueil d’Amazon, articles de presse avec 5W+1H et titres accrocheurs.

Les humains peuvent ignorer des insights profonds enfouis en cinquième page, mais les agents ne le feront pas. Les logiciels changeront aussi. Les applications conçues pour l’œil et le clic humains seront remplacées par des interfaces optimisées pour la machine : ingénieurs ne regarderont plus Grafana, l’IA SRE interprétera automatiquement la télémétrie et donnera des insights dans Slack ; les équipes commerciales n’auront plus à parcourir manuellement le CRM, l’agent résumera automatiquement les tendances et insights.

Nous ne concevrons plus pour l’humain, mais pour l’agent. La nouvelle optimisation sera la lisibilité machine, pas la hiérarchie visuelle. Cela changera fondamentalement la création de contenu et les outils utilisés.

La disparition du KPI “temps d’écran”

Au cours des 15 dernières années, le “temps d’écran” a été la référence ultime pour mesurer la valeur d’un produit : durée de visionnage sur Netflix, clics dans un système médical, minutes passées sur ChatGPT.

Mais à l’aube de l’ère du “pricing basé sur les résultats”(outcome-based pricing), le temps d’écran sera totalement éliminé. Les signaux sont déjà visibles : les requêtes DeepResearch de ChatGPT nécessitent presque pas de temps d’écran mais offrent une valeur énorme ; Abridge enregistre automatiquement les conversations médecin-patient et gère le suivi, sans que le médecin ne regarde l’écran ; Cursor développe des applications complètes, et les ingénieurs planifient la prochaine étape ; Hebbia génère automatiquement des pitch decks à partir de documents publics, permettant enfin aux analystes financiers de dormir.

Le défi à venir : les entreprises doivent trouver des indicateurs de ROI plus complexes — satisfaction des médecins, productivité des développeurs, bien-être des analystes, bonheur des utilisateurs… tous ces aspects croîtront avec l’IA. Les entreprises qui raconteront la meilleure histoire de ROI continueront de gagner.

Nouveaux utilisateurs en biomédecine

“Utilisateurs actifs sains” au centre

D’ici 2026, un nouveau groupe d’utilisateurs en santé occupera le devant de la scène : les “utilisateurs actifs sains”(MAU) — ceux qui ne sont pas malades mais souhaitent surveiller leur santé régulièrement.

La médecine traditionnelle sert principalement trois types de personnes :

• Patients actifs mensuels : utilisateurs coûteux, besoins périodiques
• Patients actifs quotidiens : patients en traitement prolongé comme en ICU
• Santé annuelle active : ceux qui consultent rarement un médecin

Les utilisateurs actifs sains peuvent à tout moment devenir patients actifs mensuels ou quotidiens, la prévention pouvant retarder cette transition. Mais le système d’assurance actuel, orienté traitement, exclut presque toujours la surveillance proactive.

L’émergence des MAU sains change cette structure : ils ne sont pas malades, mais souhaitent surveiller leur santé régulièrement, représentant le plus grand groupe potentiel.

On prévoit que des startups IA natives et des institutions traditionnelles proposeront des versions “reconditionnées” de services médicaux réguliers. Avec la baisse des coûts de livraison, l’émergence d’assurances préventives, et la volonté des utilisateurs de payer pour des abonnements, les “MAU sains” deviendront la clientèle la plus prometteuse de la prochaine génération de technologies de santé — actifs, orientés données, préventifs.

Frontières créatives du monde interactif

Le modèle du monde redéfinit la narration

D’ici 2026, les modèles du monde IA transformeront fondamentalement la narration via des mondes virtuels interactifs et une économie numérique. Marble(World Labs) et Genie 3(DeepMind) peuvent générer des mondes 3D complets à partir de texte, permettant aux utilisateurs d’explorer comme dans un jeu vidéo.

Avec l’adoption de ces outils par les créateurs, de nouvelles formes de narration émergeront — voire des “versions Minecraft génératives”, où les joueurs co-créeront un univers vaste et évolutif. Ces mondes brouilleront la frontière entre joueurs et créateurs, formant une réalité partagée dynamique.

Différents genres comme fantasy, horreur, aventure pourront coexister ; l’économie numérique prospérera, permettant aux créateurs de monétiser en créant des assets, en guidant des joueurs, en développant des outils interactifs. Ces mondes générés deviendront aussi des terrains d’entraînement pour agents IA, robots, voire AGI potentielle.

Les mondes générés apporteront non seulement de nouveaux types de jeux, mais aussi de nouveaux médias créatifs et de nouvelles frontières économiques.

Une ère de personnalisation totale

2026 sera celle “qui m’appartient” : les produits ne seront plus produits en masse pour le “consommateur moyen”, mais personnalisés pour “toi”.

Dans l’éducation, l’IA d’Alphaschool ajustera ses tutoriels selon le rythme et les intérêts de chaque étudiant. En santé, l’IA recommandera des compléments, des programmes d’exercice et des régimes alimentaires personnalisés. Dans les médias, l’IA remixera en temps réel le contenu selon tes goûts.

Les géants du siècle dernier ont gagné en trouvant “l’utilisateur moyen” ; ceux du siècle prochain gagneront en trouvant “l’individu dans l’utilisateur moyen”. D’ici 2026, le monde ne sera plus optimisé pour tous, mais pour “toi”.

Naissance des universités IA natives

D’ici 2026, la première véritable université IA native verra le jour — une institution construite dès le départ autour de systèmes intelligents. Les universités traditionnelles utilisent déjà l’IA pour l’évaluation, le tutorat, la planification des cours, mais une transformation plus profonde apparaît : un “organisme académique auto-adaptatif” capable d’apprendre et d’optimiser en temps réel.

Imaginez une telle université : les cours, le tutorat, la recherche, la gestion du campus s’adaptent en permanence ; l’emploi du temps s’auto-optimise ; la liste de lecture se met à jour avec les nouvelles recherches ; chaque parcours d’apprentissage évolue en temps réel.

Des exemples existent déjà : l’Université d’État d’Arizona, en partenariat avec OpenAI, a lancé des centaines de projets IA ; l’Université d’État de New York a intégré la littératie IA dans ses programmes d’éducation générale.

Dans cette université IA native :

• Les professeurs deviennent des “architectes de systèmes d’apprentissage” : gestion des données, ajustement des modèles, formation des étudiants à l’évaluation du raisonnement machine
• L’évaluation se tourne vers une “conscience IA” : il ne s’agit plus de demander si l’étudiant a utilisé l’IA, mais comment il l’a fait

Avec la demande croissante de talents capables de collaborer avec des systèmes intelligents dans tous les domaines, cette université deviendra le “moteur de talents” de la nouvelle économie.