Twitter
Linkedin
Facebook
Youtube

TENDANCES

3 tendances IA en 2026

En 2026, l’IA passe de l’expérimentation à l’exploitation : elle s’intègre dans les processus, dans les produits et dans les environnements de travail. En 2024, déjà 78 % des organisations déclaraient utiliser l’IA (vs 55 % l’année précédente)1. Et côté GenAI, 71 % organisations l’utilisent régulièrement dans au moins une fonction2.

Cet article présente trois tendances IA 2026 : les systèmes multi-agents, les modèles de langage spécialisés, et la sécurité dédiée à l’IA. Ces trois tendances viennent répondre à trois besoins concrets : orchestrer des tâches et des outils, fiabiliser les résultats sur des sujets métier, et gouverner les usages (données, accès, traçabilité, conformité).

lire l’article
tendances-ia-2026
Table des matières
  1. I) Systèmes multi-agents
  2. II) Modèles de langage spécialisés
  3. III) Sécurité dédiée à l’IA

tendance IA 1

I) Systèmes multi-agents

Les assistants IA “génériques” ont montré leur utilité, mais aussi leurs limites : dès qu’un cas d’usage implique plusieurs outils, des règles métier, des validations et des exceptions, on a besoin de coordination.

En 2026, la tendance devient l’IA orchestrée. Plusieurs agents spécialisés collaborent pour exécuter un workflow complet, avec observabilité et garde-fous (droits, validations, journalisation).

La définition

Un système multi-agents (MAS) regroupe plusieurs agents IA avec des rôles distincts (analyse, recherche, décision, exécution, contrôle), coordonnés par une orchestration. L’objectif : automatiser des chaînes de tâches complexes, tout en gardant de la traçabilité et des limites d’action.

Le chiffre

L’approche agentique reste encore très immature. Plus de 40 % des projets d’IA agentiques seront abandonnés d’ici fin 2027, faute de valeur claire, de maîtrise des coûts ou de contrôles de risques suffisants.3
L’écart entre expérimentation et mise en production est marqué. 71 % des organisations disent utiliser des agents IA, mais seulement 11 % des cas d’usage agentiques ont atteint la production sur l’année écoulée.4

Des exemples d’application

  • Service client : qualification de la demande → recherche d’informations (base de connaissances / historique client) → proposition de réponse → mise à jour du CRM, avec validation obligatoire pour les cas sensibles (réclamations, données personnelles, gestes commerciaux).
  • Ops / IT : diagnostic assisté (logs, hypothèses, runbooks), puis remédiation contrôlée.
  • Back-office : traitement de dossiers (complétude, cohérence, relances) avec passage de relais à un gestionnaire en cas d’incertitude, d’exception ou de décision engageante.

Les tendances digitales 2026

Plateformes de développement conçues pour l’IA, cybersécurité préventive et provenance des données. Trois évolutions structurantes pour accélérer les services numériques tout en renforçant qualité, sécurité, conformité et traçabilité.

Voir l’article

tendance IA 2

II) Modèles de langage spécialisés

À mesure que l’IA est utilisée sur des sujets métier, l’enjeu n’est plus de “produire une réponse”, mais d’obtenir un résultat fiable, cohérent et compatible avec les règles internes (formats attendus, contraintes de conformité, vocabulaire précis).

En 2026, la tendance est donc à des modèles de langage adaptés à un périmètre défini : un domaine (juridique, RH, industrie), une fonction (support, achats), ou une tâche (synthèse contractuelle, génération de tests, assistance à la rédaction). L’objectif : réduire les réponses approximatives et mieux contrôler ce qui est produit.

La définition

Un modèle de langage spécialisé (DSLM) est un modèle conçu ou ajusté pour un contexte précis : terminologie, règles métier, structures de sortie, exigences de conformité. La valeur vient autant du modèle que de ce qui l’encadre : données de référence, règles, scénarios de test, critères d’acceptation et suivi de la qualité dans le temps.

Le chiffre

D’ici 2028, 30 % des modèles d’IA générative utilisés par les entreprises seront adaptés à des domaines spécifiques. 5

Exemples d’applications

  • Juridique / achats : analyse et synthèse contractuelle alignées à des clauses internes.
  • RH : contenus conformes (politiques internes, conventions), avec validation.
  • Industrie / maintenance : assistant basé sur documentation technique + retours d’intervention, avec formats de sortie stricts.
  • Engineering : assistants spécialisés (tests, refacto, docs) + règles de qualité (lint, SAST, coverage).

tendance IA 3

III) Sécurité dédiée à l’IA

Quand l’IA se diffuse, le risque n’est pas seulement “cyber” : c’est aussi un risque d’usage (données envoyées à des outils non approuvés, prompts sensibles, agents qui exécutent, décisions non traçables).

En 2026, la sécurité IA devient un sujet plateforme : gouverner les usages, contrôler les accès, protéger les données, tracer, et tester.

securite-ia

La définition

La sécurité dédiée à l’IA regroupe les contrôles pour sécuriser l’IA interne et l’IA consommée (SaaS, API, copilots) : politiques d’usage, DLP (protection contre la perte de données), contrôle des connecteurs, droits minimaux, traçabilité des prompts/réponses/actions, tests (dont prompt injection), monitoring et réponses aux incidents.

Le chiffre

1 organisation sur 5 (20 %) a déclaré une violation liée au “shadow AI” 6

Exemples d’applications

  • Encadrement des copilots : politiques d’usage, filtrage des données, sources autorisées, DLP.
  • Encadrement des agents : permissions minimales, sandbox, validation humaine sur actions sensibles, logs exploitables.
  • Tests IA dans le SDLC : jeux de tests (prompt injection, contournement, fuite), évaluations qualité, monitoring en production.

Comment l’IA améliore votre gouvernance des données ?

Qualité, automatisation, détection des risques, sécurité et conformité. Découvrez comment l’IA renforce la gouvernance des données et quelles pratiques mettre en place pour l’adopter de façon maîtrisée.

Lire l’article

Pour conclure

Ces tendances IA 2026 convergent vers une même idée : mettre l’IA en production à grande échelle, sans perdre la maîtrise.

– Les systèmes multi-agents rendent l’automatisation plus réaliste, mais exigent orchestration et observabilité pour passer du pilote à la production.

– Les modèles de langage spécialisés augmentent la précision et réduisent les dérives, à condition de mesurer et de cadrer.

– La sécurité IA devient un prérequis : gouverner les usages, réduire le shadow AI, tracer et tester.

pour aller plus loin

Accélérez vos projets IA 2026 avec une Data Fabric structurée

Industrialiser l’IA demande un socle : cadrage des cas d’usage, gouvernance data, choix d’architecture (agents / RAG / modèles spécialisés), MLOps/ModelOps, sécurité et pilotage par les indicateurs (qualité, coûts, délais, risques).

Notre approche vous accompagne sur l’ensemble de la chaîne nécessaire pour passer de l’expérimentation à la production : connexion et maîtrise des données, catalogage et traçabilité, qualité et contrôles, accès et sécurité, industrialisation des déploiements et supervision des usages (performance, dérives, conformité). L’objectif : des cas d’usage IA qui tiennent dans le temps, avec des résultats mesurables et un niveau de confiance maîtrisé.

👉 Échangez avec nos experts pour identifier les priorités 2026 et définir une trajectoire adaptée à vos enjeux.

Prendre RDV avec nos experts
Découvrir la Data Fabric

Les dernières

ACTUALITÉS

  • MVP : comment lancer une application avec un budget maîtrisé
    Maîtriser le budget de développement d’une application demande plus qu’un chiffrage initial. Le MVP (produit minimum viable) permet d’investir par étapes, de livrer un parcours complet et mesurable, puis de décider sur des preuves d’usage. Résultat : moins de rework, moins de dérive de périmètre et une trajectoire technique alignée sur la valeur.
  • 3 tendances IA en 2026
    En 2026, l’IA passe de l’expérimentation à l’exploitation : elle s’intègre dans les processus, les produits et les environnements de travail. Cet article présente trois tendances structurantes — systèmes multi-agents, modèles de langage spécialisés et sécurité dédiée à l’IA — pour orchestrer, fiabiliser et gouverner les usages.
  • 3 tendances digitales en 2026
    En 2026, trois tendances structurent l’évolution des systèmes digitaux : les plateformes de développement conçues pour l’IA, la cybersécurité préventive, et la provenance des données digitales. Leur point commun : accélérer l’innovation tout en renforçant la confiance, la traçabilité et la maîtrise du risque dans des environnements toujours plus interconnectés.
  • Comment prioriser les fonctionnalités dans un backlog MVP ?
    Un backlog MVP n’est pas la version réduite d’un backlog « idéal ». Il rassemble uniquement les fonctionnalités nécessaires pour adresser un premier segment d’utilisateurs et vérifier quelques hypothèses clés. Le reste est assumé comme hors périmètre, afin de lancer plus vite et d’apprendre plus tôt.
  • Refonte application métier : erreurs fréquentes et bonnes pratiques
    La refonte application métier est un levier clé pour moderniser votre système d’information et améliorer l’expérience utilisateur. Encore faut-il éviter certains pièges : big bang risqué, refonte uniquement technique, UX sous-estimée. Cet article présente les erreurs fréquentes et les bonnes pratiques pour structurer une refonte applicative efficace et durable.
  1. D’après le Stanford AI Index, https://hai.stanford.edu/assets/files/hai_ai_index_report_2025.pdf ↩︎
  2. D’après le rapport “The State of AI: Global survey” de McKinsey ↩︎
  3. D’après le rapport de Gartner, « Les principales tendances technologiques stratégiques pour 2026 » ↩︎
  4. Selon l’article de Camunda, « Closing the Agentic AI Vision-Reality Gap: Insights from Camunda’s 2026 State of Agentic Orchestration & Automation Report » ↩︎
  5. D’après le rapport de Gartner, « Les principales tendances technologiques stratégiques pour 2026 » ↩︎
  6. D’après IBM, Cost of a Data Breach / focus shadow AI ↩︎