À l'approche de 2026, des transformations profondes se préparent dans les domaines de l'IA et des technologies d'entreprise. Les prévisions des principaux fournisseurs de solutions, consultants et leaders d'opinion du secteur esquissent un paysage riche en opportunités et en défis. Ces prévisions ne concernent pas seulement les tendances technologiques, elles indiquent également comment les entreprises vont redéfinir la valeur des données, des infrastructures et des talents.
Préparation à l'IA : du slogan à l'investissement central
Après des années d'investissements massifs, les entreprises constatent généralement que ce qui entrave véritablement le déploiement de l'IA n'est pas la capacité des modèles, mais le degré de préparation des données. Guy Adams, cofondateur de DataOps.live, souligne que d'ici 2026, l'écart de préparation à l'IA deviendra la première cause d'échec des projets d'IA, tout en étant le principal moteur de nouvelles dépenses. Les données prêtes pour l'IA désignent des données fiables, gouvernées et alignées sur des cas d'usage spécifiques. Les entreprises ne poursuivront plus aveuglément des pilotes d'IA, mais se tourneront vers des capacités telles que l'orchestration automatisée des pipelines, la politique en tant que code (policy-as-code), l'observabilité continue et les contrôles de qualité. Ces moyens techniques permettront d'opérationnaliser la préparation à l'IA, garantissant que les modèles fonctionnent à grande échelle sur une base sûre et fiable.
Gartner considère DataOps comme un catalyseur stratégique de données prêtes pour l'IA. Ses piliers essentiels — automatisation, orchestration, observabilité, tests et gouvernance — deviennent des composants indispensables du cycle de vie des données en entreprise. En 2026, seules les entreprises qui intègrent les pratiques DataOps à chaque étape de la donnée pourront espérer remporter la course à l'IA.
Agents IA : l'essor de la main-d'œuvre numérique et les défis de gouvernance
Tyler Akidau, PDG de Redpanda Data, prédit que d'ici 2027, le nombre d'agents IA dépassera pour la première fois celui des employés humains — mais uniquement dans les entreprises les plus audacieuses et les plus matures sur le plan opérationnel. En 2026, quelques pionniers s'approcheront de cet objectif, tandis que la majorité des entreprises, limitées par la faiblesse de leur infrastructure de données ou par une stratégie conservatrice, resteront au niveau des chatbots. Les véritables agents IA n'auront plus de postes ni d'adresses e-mail ; ils exécuteront leurs tâches silencieusement à travers une couche de données gouvernée, ce qui obligera les entreprises à établir de nouveaux modèles d'observabilité et d'audit pour suivre les activités de cette main-d'œuvre numérique.
Parallèlement, à mesure que les agents autonomes prolifèrent dans les systèmes de données, la crise de gouvernance deviendra le problème le plus épineux pour les directeurs généraux et les directeurs des systèmes d'information. La gestion des identités et des accès (IAM) et le contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC) traditionnels ne peuvent plus faire face à des agents à cycle de vie court, agissant dynamiquement à travers des centaines de services. Des cadres ouverts et des normes partagées, tels que MCP (Model Context Protocol) et A2A (Agent-to-Agent), accéléreront leur déploiement et deviendront la base du plan de contrôle des entreprises. D'ici la fin 2026, la connectivité, la gouvernance et la préconfiguration du contexte seront des fonctionnalités standard des plateformes de données courantes, avec SQL et protocoles ouverts coexistant, permettant aux humains et aux machines de collaborer en toute sécurité au sein d'un même plan de données gouverné.## La propriété numérique et le rôle d'intermédiaire des agents
Carlos Armada, responsable produit chez name.com, souligne que les agents IA deviendront les nouveaux intermédiaires de la propriété numérique. Alors que les agents assument davantage de travaux de construction et d'exploitation du web, les registraires de domaines et les hébergeurs définiront la manière dont les agents interagissent avec Internet. Lorsque les machines peuvent agir au nom des humains, la délimitation de la propriété, de l'identité et de la sécurité devient un défi central. Le secteur doit établir un cadre clair et transparent pour jeter les bases de confiance des activités pilotées par les agents, ce qui sera la pierre angulaire de la gestion des biens numériques à l'ère de l'IA.
La disparition des logiciels et la refonte de l'infrastructure
Tiago Azevedo, directeur informatique d'OutSystems, décrit un avenir « agent en tant que service » (Agent-as-a-Service). Ce marché devrait passer de 5,1 milliards de dollars en 2024 à 47,1 milliards de dollars en 2030. D'ici 2026, les employés dirigeront un ensemble d'agents IA pour orchestrer les flux de travail entre les systèmes, plutôt que de basculer entre plusieurs onglets SaaS. Ce qui fera véritablement progresser l'entreprise, ce sont les résultats observables, et non les logiciels sous-jacents. L'IA agentique et les charges de travail pilotées par l'IA exigent des infrastructures dotées de puissantes capacités de calcul (CPU/GPU/TPU), de réseaux haute performance, de stockage évolutif et de mesures de gouvernance sécurisée. Le marché des infrastructures de données IA pour entreprises devrait atteindre 7 000 milliards de dollars en 2030. Des entreprises comme Dell renforcent leurs plateformes de données IA pour aider les entreprises à transformer des données distribuées en résultats IA plus fiables.
Parallèlement, Azevedo estime que l'IA agentique va réhumaniser l'entreprise. À mesure que les tâches fastidieuses et répétitives sont prises en charge par les agents, les humains peuvent se concentrer sur la créativité, la stratégie et la connexion émotionnelle. Les compétences générales telles que la collaboration, l'adaptabilité, l'intelligence émotionnelle et le jugement deviendront plus précieuses. Dans le domaine des RH par exemple, après que les agents gèrent les tâches fastidieuses d'intégration et d'administration, la productivité de chaque employé devrait augmenter de 30 %, et 23 % des emplois évolueront vers de nouveaux postes qui valorisent mieux les talents humains.
Prouver le ROAI : de la quantité à la qualité
Savinay Berry, vice-président exécutif d'OpenText, souligne que 2026 sera l'année où l'on prouvera le retour sur investissement réel de l'IA (ROAI). Les entreprises n'ont plus besoin de se vanter du nombre de projets pilotes d'IA. Le véritable retour se manifeste par le fait que l'IA raccourcit les cycles de publication, améliore la disponibilité des systèmes et accélère la récupération après panne. Ce n'est que lorsque l'IA apporte des améliorations mesurables en termes de rapidité, de qualité et de stabilité qu'elle devient un avantage commercial digne de confiance.
L'équilibre entre flexibilité et contrôle## L'équilibre entre flexibilité et contrôle
Martin Bitzinger, vice-président senior de la gestion des produits chez Mitel, estime que les décideurs d'entreprise sont las de courir après les technologies à la mode ; en 2026, les exigences clés seront la flexibilité et le contrôle. IDC considère l'architecture hybride comme une stratégie dominante, qui combine déploiement sur site et technologies cloud, offrant un filet de sécurité pour la continuité des activités et la résilience. Un véritable environnement hybride, capable de s'adapter à diverses charges de travail tout en maintenant une gouvernance unifiée, constituera la pierre angulaire de la résilience informatique des entreprises.
Perspectives 2026 : une innovation pragmatique
En synthétisant les prévisions des experts, la tonalité dominante de la technologie d'entreprise en 2026 est le pragmatisme. La préparation à l'IA n'est plus un simple slogan, mais le chef d'orchestre des investissements dans les données ; les agents d'IA passent du concept à la production, forçant les cadres de gouvernance à évoluer en parallèle ; l'infrastructure est repensée pour l'IA agentique, et la valeur des talents revient à l'essence humaine. Parallèlement, les entreprises examineront chaque investissement technologique sous un angle de ROI plus strict. Au cours de l'année à venir, les organisations qui sauront intégrer harmonieusement les données, les agents et l'intelligence humaine détiendront un avantage concurrentiel.