L'IA passe du battage médiatique à une utilisation pratique d'ici 2026

Si 2025 a été une année de remise en question pour l'IA, 2026 sera celle où cette technologie deviendra véritablement utile. L'accent est désormais moins mis sur la création de modèles linguistiques toujours plus volumineux que sur la tâche plus difficile de rendre l'IA pratique. Cela implique de déployer des modèles plus petits là où ils sont le plus adaptés, d'intégrer l'intelligence dans des appareils physiques et de concevoir des systèmes qui s'intègrent de manière transparente dans les flux de travail humains.

Les experts interrogés par TechCrunch considèrent 2026 comme une période de transition, marquée par le passage d'une expansion brutale à l'exploration de nouvelles architectures, de démonstrations impressionnantes à des mises en œuvre ciblées, et d'agents qui revendiquent leur autonomie à ceux qui améliorent véritablement la productivité humaine.

La fête n'est pas terminée, mais l'industrie commence à se montrer sérieuse.

Les lois d'échelle ne suffiront pas

En 2012, l'article AlexNet d'Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever et Geoffrey Hinton a démontré comment les systèmes d'IA pouvaient apprendre à reconnaître des objets dans des images en analysant des millions d'exemples. Cette approche était très gourmande en ressources informatiques, mais elle est devenue réalisable grâce aux GPU, déclenchant une décennie de recherche dédiée à l'IA, au cours de laquelle les scientifiques ont développé de nouvelles architectures pour diverses tâches.

Cela a abouti vers 2020 au lancement du GPT-3 d'OpenAI, qui a montré que le simple fait de multiplier par 100 la taille d'un modèle pouvait débloquer des capacités telles que le codage et le raisonnement sans formation explicite. Cela a marqué le début de ce que Kian Katanforoosh, PDG et fondateur de la plateforme d'agents IA Workera, appelle « l'ère de la mise à l'échelle », une période définie par la conviction que plus de puissance de calcul, plus de données et des modèles de transformateurs plus grands conduiraient inévitablement aux prochaines avancées majeures en matière d'IA.

Aujourd'hui, de nombreux chercheurs estiment que le secteur de l'IA approche des limites des lois de mise à l'échelle et s'apprête à entrer dans une nouvelle ère axée sur la recherche et l'innovation.

Yann LeCun, ancien directeur scientifique en IA chez Meta, critique depuis longtemps la dépendance excessive à l'échelle et souligne la nécessité de meilleures architectures. De même, Sutskever a récemment déclaré dans une interview que les modèles actuels atteignent un plateau, les résultats de la préformation se stabilisant, ce qui indique un besoin d'idées nouvelles.

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« Je pense que dans les cinq prochaines années, nous découvrirons probablement une meilleure architecture qui représentera une amélioration significative par rapport aux transformateurs », a déclaré M. Katanforoosh. « Si ce n'est pas le cas, nous ne devrions pas nous attendre à des progrès substantiels dans les capacités des modèles. »

Parfois, moins c'est mieux

Si les grands modèles linguistiques excellent dans le domaine des connaissances générales, de nombreux experts prédisent que la prochaine vague d'adoption de l'IA par les entreprises sera portée par des modèles linguistiques plus petits et plus agiles, pouvant être affinés pour des applications spécifiques.

« Les SLM affinés deviendront une tendance majeure et un élément incontournable pour les entreprises d'IA matures en 2026, car leurs avantages en termes de coût et de performances les rendent plus attrayants que les LLM prêts à l'emploi », a déclaré Andy Markus, directeur des données chez AT&T, à TechCrunch. « Nous constatons déjà que les entreprises s'appuient de plus en plus sur les SLM car, lorsqu'ils sont correctement ajustés, ils offrent la même précision que les modèles généraux plus importants pour les applications d'entreprise, tout en étant plus rentables et plus rapides. »

Cet argument a déjà été avancé par la start-up française d'IA ouverte Mistral, qui affirme que ses petits modèles surpassent les plus grands sur plusieurs benchmarks après avoir été ajustés.

« L'efficacité, la rentabilité et l'adaptabilité des SLM les rendent idéaux pour les applications sur mesure où la précision est essentielle », a déclaré Jon Knisley, stratège en IA chez ABBYY, une entreprise d'IA basée à Austin.

Alors que Markus estime que les SLM joueront un rôle clé dans l'ère de l'agentique, Knisley souligne que leur nature compacte les rend plus adaptés à un déploiement sur des appareils locaux, une tendance accélérée par les progrès de l'edge computing.

Apprendre par l'expérience

Les humains apprennent non seulement par le langage, mais aussi en interagissant avec le monde. Les LLM, cependant, ne comprennent pas vraiment le monde ; ils se contentent de prédire le mot ou le concept suivant. C'est pourquoi de nombreux chercheurs pensent que la prochaine avancée majeure viendra des modèles mondiaux, des systèmes d'IA qui apprennent comment les objets se déplacent et interagissent dans des espaces 3D, leur permettant ainsi de faire des prédictions et de prendre des mesures.

De plus en plus d'indices laissent penser que 2026 sera une année charnière pour les modèles mondiaux. LeCun a quitté Meta pour créer son propre laboratoire de modèles mondiaux et chercherait à obtenir une valorisation de 5 milliards de dollars. DeepMind, filiale de Google, a développé Genie et a lancé en août son dernier modèle capable de construire des modèles mondiaux interactifs en temps réel à usage général. Parallèlement aux démonstrations de start-ups telles que Decart et Odyssey, World Labs, dirigé par Fei-Fei Li, a lancé son premier modèle mondial commercial, Marble. De nouveaux acteurs tels que General Intuition ont obtenu un financement initial de 134 millions de dollars en octobre pour enseigner le raisonnement spatial à des agents, et la start-up de génération vidéo Runway a lancé son premier modèle mondial, GWM-1, en décembre.

Bien que les chercheurs voient un potentiel à long terme dans la robotique et l'autonomie, l'impact à court terme devrait être le plus visible dans les jeux vidéo. PitchBook prévoit que le marché des modèles mondiaux dans le domaine des jeux vidéo pourrait passer de 1,2 milliard de dollars entre 2022 et 2025 à 276 milliards de dollars d'ici 2030, grâce à la capacité de cette technologie à générer des environnements interactifs et des personnages non joueurs plus réalistes.

Pim de Witte, fondateur de General Intuition, a déclaré à TechCrunch que les environnements virtuels pourraient non seulement transformer le jeu vidéo, mais aussi servir de terrain d'essai crucial pour la prochaine génération de modèles de base.

Nation agentique

Les agents IA n'ont pas répondu aux attentes en 2025, principalement parce que leur intégration dans les systèmes de travail réels s'est avérée difficile. Sans accès aux outils et au contexte, la plupart des agents ont été confinés à des flux de travail pilotes.

Le Model Context Protocol (MCP) d'Anthropic, décrit comme un « USB-C pour l'IA », permet aux agents IA de communiquer avec des outils externes tels que des bases de données, des moteurs de recherche et des API. Ce chaînon manquant est en train de devenir rapidement la norme, OpenAI et Microsoft ayant publiquement approuvé le MCP. Anthropic a récemment fait don du protocole à la nouvelle Agentic AI Foundation de la Linux Foundation, qui vise à normaliser les outils agents open source. Google a également commencé à mettre en place ses propres serveurs MCP gérés afin de connecter les agents IA à ses produits et services.

Le MCP réduisant les frictions liées à la connexion des agents aux systèmes réels, 2026 devrait être l'année où les flux de travail agentics passeront de la démonstration à la pratique quotidienne.

Rajeev Dham, partenaire chez Sapphire Ventures, estime que ces avancées conduiront à l'adoption de solutions axées sur les agents qui assumeront des « rôles de système d'enregistrement » dans divers secteurs.

« À mesure que les agents vocaux prendront en charge davantage de tâches de bout en bout, telles que la réception et la communication avec les clients, ils commenceront également à former les systèmes sous-jacents fondamentaux », a déclaré M. Dham. « Nous nous attendons à voir cette tendance se manifester dans des secteurs tels que les services à domicile, les technologies immobilières et les soins de santé, ainsi que dans des fonctions horizontales telles que les ventes, l'informatique et l'assistance. »

Augmentation, pas automatisation

Si l'essor des flux de travail automatisés peut susciter des inquiétudes quant à la perte d'emplois, M. Katanforoosh, de Workera, n'est pas convaincu que ce sera le cas en 2026.

« 2026 sera l'année des humains », a-t-il déclaré.

En 2024, de nombreuses entreprises spécialisées dans l'IA ont prédit qu'elles automatiseraient les emplois afin d'éliminer le besoin de main-d'œuvre humaine. Cependant, la technologie n'en est pas encore capable, et dans une économie instable, ce genre de discours n'est pas populaire. M. Katanforoosh suggère que l'année prochaine, nous réaliserons que « l'IA n'a pas fonctionné de manière aussi autonome que nous l'espérions », et que le débat s'orientera vers la manière dont l'IA peut augmenter les flux de travail humains plutôt que les remplacer.

« Je pense également que de nombreuses entreprises recommenceront à embaucher », a-t-il ajouté, soulignant qu'il anticipe de nouveaux rôles dans la gouvernance, la transparence, la sécurité et la gestion des données de l'IA. « Je suis assez optimiste quant au fait que le taux de chômage sera inférieur à 4 % en moyenne l'année prochaine. »

« Les gens veulent être au-dessus de l'API, pas en dessous, et je pense que 2026 sera une année cruciale pour ce changement », a ajouté M. de Witte.

Passer à l'action

Selon les experts, les progrès réalisés dans le domaine des petits modèles, des modèles mondiaux et de l'informatique de pointe permettront davantage d'applications physiques de l'apprentissage automatique.

« L'IA physique se généralisera en 2026, à mesure que de nouvelles catégories d'appareils alimentés par l'IA, notamment la robotique, les véhicules autonomes, les drones et les appareils portables, feront leur apparition sur le marché », a déclaré Vikram Taneja, directeur d'AT&T Ventures, à TechCrunch.

Si les véhicules autonomes et la robotique sont des cas d'utilisation évidents de l'IA physique et continueront de se développer en 2026, la formation et le déploiement nécessaires restent coûteux. Les appareils portables, en revanche, offrent un point d'entrée plus abordable et attrayant pour les consommateurs. Les lunettes intelligentes telles que les Ray-Ban de Meta commencent à intégrer des assistants capables de répondre à des questions sur ce que vous regardez, et de nouveaux formats tels que les bagues de santé et les montres intelligentes alimentées par l'IA rendent plus courante l'inférence permanente sur le corps.

« Les fournisseurs de connectivité s'efforceront d'optimiser leur infrastructure réseau pour prendre en charge cette nouvelle vague d'appareils, et ceux qui proposent des options de connectivité flexibles seront les mieux placés pour réussir », a déclaré M. Taneja.