L’élan de l’IA ne s’est pas ralenti en 2025, et les principaux rapports industriels et universitaires indiquent maintenant un changement : de l’expérimentation au déploiement à l’échelle de l’entreprise, des modèles génériques à grand langage aux systèmes spécialisés par domaine, et de l’outillage à la gouvernance, à la sécurité et à la valeur commerciale mesurable. Je résume ci-dessous les conclusions les plus importantes des principaux rapports (McKinsey, Gartner, le rapport State of AI, Deloitte, Forbes et autres), j’explique ce qu’elles signifient pour les organisations en 2026 et je donne des mesures pratiques que les petites et moyennes entreprises peuvent prendre.
Résumé analytique – les titres que vous devez connaître
- L’adoption par les entreprises continue de progresser : la plupart des enquêtes indiquent que plus des trois quarts des organisations utiliseront une forme ou une autre d’IA d’ici à 2024-2025, et que les déploiements en entreprise dépasseront le stade des projets pilotes. McKinsey & Company
- La phase suivante est celle de la spécialisation et de l’orchestration : les modèles linguistiques spécifiques à un domaine (DSLM) et les systèmes multi-agents sont les principales tendances pour 2026. Ils promettent une meilleure précision, des coûts moins élevés et une plus grande conformité que les modèles linguistiques universels. Gartner+1
- La sécurité, la gouvernance et la provenance ne sont plus optionnelles – les plateformes de sécurité de l’IA, l’informatique confidentielle et la provenance numérique sont des priorités croissantes. Gartner
- L’IA générative continue de remodeler le travail (contenu, code, conception), mais les commentateurs et les analystes insistent sur le changement opérationnel (refonte des flux de travail, montée en compétences, leadership) comme véritable catalyseur de valeur. McKinsey & Company+1
- Mise en garde dans le monde réel : des erreurs factuelles et des erreurs générées par l’IA dans des rapports très médiatisés ont suscité des appels en faveur d’un renforcement de l’assurance qualité et d’une divulgation explicite de l’utilisation de l’IA. AP News
Ce que disent les principaux rapports (brèves)
1) McKinsey – L’état de l’IA (2025)
L’enquête mondiale de McKinsey met en évidence l’adoption rapide de l’IA et l’importance croissante accordée à la refonte des flux de travail, à la gouvernance et aux rôles de leadership qui permettent de mettre en pratique la stratégie en matière d’IA. L’utilisation déclarée de l’IA a fortement augmenté ces dernières années, et de nombreuses organisations passent de projets pilotes à l’intégration de l’IA dans leurs opérations – mais le succès dépend du changement organisationnel, et pas seulement de la technologie. McKinsey & Company+1
Implication : la valeur commerciale provient de la refonte de la manière dont les équipes travaillent avec l’IA, et pas seulement de l’achat de modèles.
2) Gartner – Top Strategic Technology Trends for 2026 (Principales tendances technologiques stratégiques pour 2026)
Les tendances 2026 de Gartner mettent l’accent sur les modèles d’infrastructure et de logiciel dont les entreprises ont besoin : plates-formes de développement natives de l’IA, supercalculateurs d’IA, systèmes multi-agents, modèles de langage spécifiques à un domaine (DSLM) et plates-formes de sécurité de l’IA. Gartner prévoit que les DSLM et les plateformes de sécurité de l’IA deviendront des composants courants des Stacks d’IA des entreprises. Gartner+1
Implication : attendez-vous à ce que les fournisseurs proposent davantage de DSLM et de cadres d’agents clés en main ; investissez dans les garde-fous et la surveillance.
3) Rapport sur l’état de l’IA (Nathan Benaich / StateOf.AI) – édition 2025
Cette synthèse annuelle met en évidence la croissance des capacités, l’augmentation rapide des investissements et de la commercialisation, ainsi que les améliorations de la capacité par rapport au prix des modèles phares. Le rapport souligne comment les capacités et l’économie des modèles accélèrent l’innovation dans tous les secteurs. État de l’IA+1
Implication : le coût d’entrée diminue pour de nombreux cas d’utilisation, mais l’avantage concurrentiel se déplace vers les données, l’intégration et l’expertise dans le domaine.
4) Deloitte et autres cabinets de conseil
Les analyses et prédictions de Deloitte soulignent la montée en puissance des agents d’IA, avec une accélération de l’adoption jusqu’en 2026-2027, et mettent en évidence les obstacles à l’adoption (qualité des données, compétences, gouvernance). Deloitte souligne également, comme d’autres, la nécessité d’une surveillance solide et d’une conception éthique. Remarque : des erreurs très médiatisées dans des rapports de consultants (récemment signalées) montrent l’importance d’une AQ et d’une divulgation rigoureuses. Deloitte+1
Implication : adoptez les outils agentiques avec prudence, en les assortissant d’une surveillance humaine et de processus de vérification.
5) Presse et commentaires d’experts (Forbes, Vistage, autres)
Les articles de fond et la presse économique soulignent les effets pratiques sur le lieu de travail : l’IA générative qui transforme le travail créatif et la connaissance, l’accélération des besoins en compétences et les opportunités spécifiques au secteur (soins de santé, finance, industries créatives). Les analystes préconisent d’investir dans des cadres de mesure pour suivre le retour sur investissement de l’IA. Forbes+1
Implication : donnez la priorité aux petites expériences qui mesurent le temps gagné, les taux d’erreur et l’impact sur les revenus.
Les 8 tendances à suivre en 2026 (ce sur quoi les rapports convergent)
- Modèles linguistiques spécifiques à un domaine (DSLM) – plus précis, moins chers et plus faciles à gérer pour une utilisation verticale. Gartner considère qu’il s’agit d’une tendance majeure. Gartner
- Systèmes multi-agents et systèmes agentiques – chaînes ou équipes d’agents spécialisés qui se coordonnent pour accomplir des tâches complexes. Gartner et Deloitte placent les systèmes multi-agents en tête des priorités pour 2026. Gartner+1
- Plateformes de sécurité et de gouvernance de l’IA – visibilité centralisée, application des politiques et protection contre l’injection rapide/la fuite de données. Gartner souligne que les plateformes de sécurité de l’IA sont essentielles. Gartner
- Développement natif de l’IA et plateformes low-code/no-code – accélérer la livraison en associant des experts du domaine à des assistants IA dans les flux de travail de développement. Gartner
- Supercalculateur d’IA et focus sur l’infrastructure – des modèles plus importants et un entraînement/déploiement plus rapide nécessitent du matériel spécialisé et des Stacks efficaces. Gartner et State of AI soulignent que l’infrastructure est un levier concurrentiel. Gartner+1
- Provenance des données et provenance numérique – traçabilité des ensembles de données et des résultats de modèles pour améliorer la confiance et la conformité. Gartner classe la provenance numérique parmi les tendances stratégiques. Gartner
- Opérationnalisation et refonte des flux de travail – McKinsey souligne que les entreprises qui capturent de la valeur refondent les flux de travail et investissent dans l’amélioration des compétences et de la gouvernance. McKinsey & Company
- Réglementation, transparence et gestion des erreurs – les incidents liés à des résultats d’IA incorrects (y compris dans des rapports très médiatisés) suscitent des attentes plus strictes en matière d’assurance qualité et de divulgation. AP News
Ce qui devrait préoccuper les organisations à la traîne
- Dette technique cachée : l’ intégration hâtive de l’IA crée des systèmes fragiles et des charges de maintenance. (McKinsey) McKinsey & Company
- Conformité et risque de réputation : des citations fabriquées et de fausses affirmations dans des rapports assistés par l’IA ont déjà causé des remboursements et des atteintes à la réputation. AP News
- Manque de compétences : le succès dépend des personnes capables de gérer, d’évaluer et de gouverner les systèmes d’IA, et pas seulement d’acquérir des modèles. McKinsey & Company
Des conseils pratiques pour les petites et moyennes entreprises (actionnables dans les 30 à 90 jours)
- Organisez des projets pilotes ciblés, et non des achats de technologie. Choisissez 1 ou 2 flux de travail à forte valeur ajoutée et mesurez le temps gagné, la réduction des erreurs ou l’augmentation du chiffre d’affaires. (McKinsey) McKinsey & Company
- Préférez les modèles adaptés au domaine lorsque la précision ou la conformité sont importantes. Si votre travail implique un contenu réglementé ou technique, évaluez les DSLM ou la mise au point par rapport aux LLM génériques. (Gartner) Gartner
- Ajoutez des glissières de sécurité maintenant. Mettez en œuvre la journalisation, le contrôle d’accès et la vérification des résultats ; envisagez une couche de sécurité de l’IA ou des contrôles de politique. (Gartner) Gartner
- Documenter la provenance et la divulgation. Suivez les sources de données et soyez transparent avec les parties prenantes sur l’utilisation de l’IA, en particulier si les résultats sont pris en compte dans les décisions ou les rapports publics. Des erreurs récentes de consultants montrent pourquoi cela est important. AP News
- Investir dans l’amélioration des compétences. Combinez l’embauche de petits techniciens ou de sous-traitants avec la formation du personnel existant pour qu’il puisse gérer les flux de travail augmentés par l’IA. (McKinsey) McKinsey & Company
Liste de lecture abrégée – rapports à lire dans leur intégralité (liens rapides)
- McKinsey – L’état de l’IA (2025, PDF complet). McKinsey & Company
- Gartner – Top Strategic Technology Trends for 2026 (communiqué de presse et couverture). Gartner+1
- Rapport sur l’état de l’IA en 2025 (Nathan Benaich & Air Street Capital). État de l’IA+1
- Perspectives et prédictions de Deloitte sur l’IA générative et les agents. Deloitte
- Forbes / Bernard Marr – analyse des tendances de l’IA générative pour 2026. Forbes
Dernières réflexions
Les rapports de la recherche et de l’industrie pour 2025-2026 indiquent tous la même inflexion : L’IA passe de la nouveauté et des projets pilotes à une utilisation industrialisée, gouvernée et spécifique à un domaine. Pour les organisations qui gagneront, le secret ne résidera pas dans le modèle qu’elles auront choisi, mais dans la manière dont elles auront intégré l’IA dans les flux de travail, protégé les utilisateurs et les données, et mesuré l’impact réel sur l’entreprise.