L’IA franchit des caps technologiques, mais le marché entre dans une phase beaucoup plus lucide. Les entreprises mesurent désormais l’écart entre promesses et réalité, et cherchent à structurer leurs données avant de multiplier les usages. Neo4j anticipe pour 2026 un tournant où les graphes deviennent la pièce manquante pour fiabiliser l’IA.
Les signaux convergent : l’IA entre dans son premier mur de maturité. Derrière les effets d’annonce, les entreprises constatent que les projets génératifs ou agentiques ne produisent pas encore la valeur attendue. Le MIT évoque 95 % de pilotes sans résultats tangibles, tandis que Gartner prévoit un taux d’échec élevé sur les agents IA à horizon 2027. Le message implicite en réalité ce n’est pas l’IA qui manque, c’est plutôt la structure autour.
Les agents IA : utiles, mais loin de l’autonomie fantasmée
Ils ne remplacent personne et s’installent plutôt comme exécutants spécialisés dans la recherche réglementaire, juridique ou médicale. Leur adoption réelle reste faible et leur efficacité dépend entièrement de la qualité du contexte fourni. Leur comportement probabiliste impose des boucles de supervision très proches de l’intégration de nouveaux collaborateurs.
Le cœur du problème : le contexte
Le context rot, cette perte de fiabilité quand les modèles ingèrent trop d’informations ou des données mal ordonnées, s’impose comme un frein majeur. Le vrai levier n’est plus le prompt, mais la capacité à préparer, sélectionner et orchestrer les données utiles au bon moment. C’est la logique du minimum viable context, arrêter de tout donner à l’IA pour lui donner juste ce qu’il faut.
Push vs Pull : l’IA apprend à aller chercher ses données
Après des années de systèmes qui gavent les modèles de documents, une nouvelle approche émerge, celle où les agents identifient eux-mêmes ce qu’ils doivent consulter, dans quel ordre, et en passant par quels outils. L’IA devient un chef d’orchestre qui découpe la tâche, sélectionne les sources et pilote l’information.
Les graphes : la colonne vertébrale qui manquait
Les bases relationnelles montrent leurs limites. Les graphes, capables de représenter les relations, le contexte et la logique métier, deviennent un socle quasi incontournable pour éviter la dérive contextuelle et fiabiliser les raisonnements. En 2026, Neo4j estime qu’ils fourniront aux agents une forme de boussole pour comprendre leur environnement, tracer leurs actions et justifier leurs décisions.
Vers des bases de données « vivantes »
La dernière brique touche à l’infrastructure même. Neo4j imagine une nouvelle génération de bases capables d’ajuster leurs plans d’exécution en temps réel, comme un code qui se réécrit en continu. Un système adaptatif, pensé pour l’IA moderne, loin des architectures héritées des années 1970.
