Que l’intelligence artificielle bouleverse les usages n’a plus rien d’étonnant. Ce que montre Gartner dans son rapport de projection pour 2026, c’est la bascule d’un numérique où l’IA devient la structure, et non plus l’outil.
L’IA devient l’architecture du développement numérique
Les trois premières tendances du rapport concernent l’infrastructure même du numérique. Premier constat : « Les plateformes de développement fondées sur l’intelligence artificielle utilisent l’IA générative pour assister les ingénieurs logiciels, automatiser certaines tâches et améliorer la productivité des développeurs. ». Les plateformes de développement fondées sur l’IA promettent donc un changement d’échelle : les applications sont désormais générées, testées et optimisées par des modèles d’IA. Le développement devient un dialogue entre humains et machines, ouvrant la voie à des cycles plus courts et à des logiciels plus adaptatifs.
Pour soutenir cette dynamique, Gartner met en avant les plateformes de calcul intensif dédiées à l’IA, capables de traiter des volumes de données massifs et d’entraîner des modèles toujours plus puissants. Ces infrastructures, combinées au calcul confidentiel, qui protège les données pendant leur traitement, forment le socle d’un environnement où performance et confidentialité doivent coexister. « Le calcul confidentiel protège les données en cours d’utilisation grâce à un environnement d’exécution matériel sécurisé », lit-on dans le rapport Gartner.
Vers une intelligence collaborative et spécialisée
La deuxième dynamique identifiée par Gartner concerne la diversité des formes d’intelligence artificielle. « Les systèmes multi-agents se composent de plusieurs agents d’IA capables de communiquer, collaborer et négocier pour atteindre des objectifs communs », cette approche renforce la capacité d’adaptation des systèmes autonomes, en les rendant capables de négocier ou de se répartir le travail.
Les modèles de langage spécialisés par domaine prolongent cette logique en intégrant des connaissances sectorielles précises : santé, industrie, finance ou logistique. « Les modèles de langage spécialisés par domaine sont entraînés sur des données et une terminologie sectorielles afin de fournir des résultats plus pertinents et plus fiables », souligne le rapport Gartner. Moins généralistes que les grands modèles publics, ils répondent à un besoin de pertinence et de fiabilité dans les usages professionnels.
L’intelligence artificielle physique transpose ces capacités dans le monde réel. Robots, dispositifs embarqués et machines autonomes incarnent cette convergence entre calcul, perception et action. L’IA ne se limite plus à la donnée : elle agit.
Sécuriser l’écosystème de l’intelligence artificielle
Avec l’omniprésence de l’IA vient la nécessité d’un cadre de confiance. Gartner distingue trois tendances complémentaires autour de la sécurité.
La cybersécurité préventive repose sur des modèles capables d’anticiper et de neutraliser les attaques avant qu’elles ne se produisent. Cette approche proactive traduit un changement de paradigme : la sécurité n’est plus réactive mais intégrée dès la conception des systèmes.
La provenance numérique « permet aux organisations de vérifier la source, l’intégrité et l’authenticité des données, des modèles et des contenus générés par l’IA. ». Dans un contexte de désinformation et de contenus synthétiques, cette traçabilité devient un enjeu de fiabilité autant que de conformité réglementaire. Parallèlement, les plateformes de sécurité dédiées à l’IA encadrent la gouvernance des modèles eux-mêmes : elles permettent de suivre, auditer et limiter les usages des systèmes d’intelligence artificielle au sein des organisations.
La souveraineté numérique en toile de fond
Dernière tendance isolée par Gartner, le « géo-rapatriement » illustre une évolution plus politique : « Cette tendance reflète l’accroissement des risques géopolitiques et la nécessité de reprendre le contrôle des infrastructures numériques critiques ». Les entreprises rapatrient progressivement leurs charges de travail vers des infrastructures régionales ou souveraines afin de réduire leur dépendance aux fournisseurs mondiaux de services, comme les clouds américains. Cette réorganisation traduit un mouvement de fond : la souveraineté n’est plus une question périphérique, mais une condition du développement technologique. La maîtrise de la donnée, des infrastructures et des chaînes d’approvisionnement devient une composante stratégique du numérique de demain.
