Ce qui ne s’est pas produit avec l’IA générative en 2025 et ce qui pourrait arriver en 2026
2025 : Tendances de l’IA générative qui n’ont pas abouti
Agents autonomes entièrement en production de masse. Les agents capables d’effectuer des tâches de bout en bout étaient attendus pour être déployés à grande échelle. Cependant, la réalité a été différente. Les entreprises ont échoué à faire le saut : selon McKinsey, près des deux tiers n’ont pas progressé au-delà des projets pilotes. Seulement 39 % ont signalé un impact financier sur l’EBIT, et dans la plupart des cas, cet impact était modeste. Wharton a rapporté qu’en dépit de l’utilisation hebdomadaire de l’IA générative par 82 % des dirigeants et de la mesure du ROI par 72 %, 2025 a été une année d’accélération responsable, axée davantage sur l’amélioration de la productivité que sur le déploiement d’agents autonomes.
Fin des hallucinations et raisonnement parfait. Les problèmes d’exactitude et de raisonnement ont perduré. Des cas de désinformation ont été observés, même dans des systèmes avancés. L’OCDE.AI a averti des risques opérationnels dus aux réponses incorrectes et a renforcé la nécessité de cadres pour signaler ces risques. L’indice AI de Stanford 2025 a confirmé que, bien qu’il y ait eu des avancées, des défis en matière de sécurité et de raisonnement subsistaient, ralentissant les applications critiques sans contrôles supplémentaires.
Règlementation pleinement appliquée dans l’écosystème. La loi européenne sur l’IA est entrée en vigueur en 2024, mais son application était graduelle : interdictions et formations ont commencé en février 2025, gouvernance en août, et des exigences plus strictes pour les systèmes à haut risque entreront en vigueur le 2 août 2026. L’impact complet est attendu pour 2027, c’est pourquoi, en 2025, de nombreuses entreprises se préparaient sans être totalement conformes.
Coût et matériel sans barrières pour tous. Les dépenses ont augmenté, mais le matériel a pris le pas. Gartner a estimé que 644 milliards de dollars ont été investis dans l’IA générative en 2025, dont près de 80 % alloués aux dispositifs et serveurs. L’idée de « logiciel d’abord » a été éclipsée par la nécessité d’infrastructures et d’équipements d’IA, poussée davantage par l’offre que par la demande. IDC a estimé 69,1 milliards de livres pour l’IA générative seulement d’ici 2025, avec une forte croissance jusqu’en 2028, fortement dépendante du stockage et des données.
Adoption uniforme et productivité à deux chiffres pour tous. L’adoption a augmenté, mais de manière inégale. Selon la Réserve fédérale de St. Louis, l’adoption globale aux États-Unis a atteint 54,6 % en août 2025, avec seulement 5,7 % des heures de travail effectuées avec de l’IA générative. Les avantages étaient modestes : l’indice AI de Stanford a reflété des économies de moins de 10 % et des augmentations de revenus de moins de 5 % dans la plupart des cas. La transformation nécessite donc encore du temps et de la maturité.
2026 : Tendances à haute probabilité et pertinence
Conformité et mise en œuvre de la loi sur l’IA (UE). À partir d’août 2026, toutes les exigences pour les systèmes à haut risque entreront en vigueur : gestion des risques, gouvernance des données, transparence, supervision humaine, robustesse et cybersécurité. Les règles sur la transparence du contenu généré (Article 50) et les lignes directrices pratiques seront également renforcées.
De pilotes à valeur mesurée et montée en échelle disciplinée. Les données de 2025 (Wharton et McKinsey) suggèrent que 2026 sera une année clé : les références et la mesure du ROI seront consolidées. Les entreprises qui redessinent les processus (plutôt que de simplement « coupler » des modèles) et définissent des objectifs clairs de croissance et d’innovation réaliseront de meilleurs résultats.
Dans un secteur des télécommunications, cela signifie appliquer des agents dans les opérations réseau, le service client et le développement de logiciels, toujours avec des contrôles robustes et des systèmes de récupération.
Architectures « agentiques » avec gouvernance et sécurité par conception. PwC prévoit que les agents passeront des démonstrations aux outils utiles, mais avec orchestration, métriques et principes d’IA responsable. L’accent sera mis sur l’autonomie contrôlée, les capacités multimodales et l’intégration avec les données et les API.
Dans les télécommunications, la résolution proactive des problèmes, la gestion des tickets, l’optimisation des déploiements et les opérations sur le terrain seront essentiels.
Infrastructure : NPUs, GPUs, stockage unifié et données. L’écart entre les attentes et la réalité en 2025 stimulera l’investissement dans le stockage évolutif, les architectures de données intégrées et les outils de surveillance des modèles en 2026. Tout cela pour soutenir les inférences et les ajustements dans les environnements cloud et edge.
IDC prévoit une vague d’infrastructures à haute performance et de gestion des données unifiées pour accélérer l’analyse et l’IA générative.
Marché et compétences : adoption élevée, mais avec des compétences critiques. Bien que l’adoption soit répandue, des résultats différenciés se produiront là où il existe une formation en IA, des politiques de risque et des talents spécialisés. Deloitte et Wharton notent que les dépenses continueront d’augmenter et que la mesure du ROI sera la norme.
Conclusions
2025 nous a enseigné une leçon importante : l’IA générative n’a pas tenu toutes les promesses entendues, comme toute autre technologie en développement. Les agents autonomes n’ont pas conquis le monde des affaires, les hallucinations restent un défi, et la réglementation européenne est encore en construction. Cela signifie-t-il que la technologie a échoué ? Pas du tout. Au contraire, elle s’est établie comme un outil stratégique pour améliorer la productivité et l’efficacité, bien que par étapes prudentes.
2026 se profile comme l’année de la maturité. La loi sur l’IA sera un tournant : elle exigera transparence, traçabilité et véritable gouvernance. Les entreprises devront passer de pilotes éparpillés à des projets à échelle avec ROI mesuré et objectifs clairs. Nous verrons des agents plus intelligents, mais sous contrôle, des architectures sécurisées par conception et une infrastructure robuste — avec NPUs, GPUs et stockage prêts à soutenir la nouvelle vague de données.
Mais la réelle différence ne résidera pas seulement dans la technologie, mais dans les personnes. L’alphabétisation en IA, la création de rôles spécialisés et des politiques de risque seront essentielles pour transformer l’IA générative en un avantage concurrentiel.
En résumé : 2026 ne sera pas l’année des promesses vides, mais celle de l’action stratégique. Êtes-vous prêt à faire le saut ?