Les 10 prédictions de Jitterbit en matière d'IA et d'automatisation pour 2026

Par Bill Conner, Président-directeur général de Jitterbit

Les technologies d'intelligence artificielle existantes et émergentes sont restées notre priorité tout au long de 2025, amenant le lancement de plusieurs nouveaux assistants IA et d'une suite de nouveaux agents IA puissants pour améliorer l'automatisation, l'intégration et l'orchestration.

Cette année, nous poursuivons notre engagement à aider nos clients à tirer parti des derniers développements de l'IA et à surmonter les nouveaux vents contraires. Voici les dix principales tendances et évolutions que nous prévoyons pour 2026 :

1. L'intégration devient le socle de la pile d'IA d'entreprise

Alors que les agents d'IA se multiplient, le plus grand obstacle à l'adoption par les entreprises ne sera plus la qualité des modèles, mais la connectivité. Les systèmes d'IA ne créent de valeur que lorsqu'ils peuvent lire, écrire, mettre à jour et déclencher des actions dans les applications professionnelles. En d'autres termes, l'IA sans intégration produit des analyses ; l'IA avec intégration produit des résultats.

Par conséquent, l'intégration deviendra la couche fondamentale de l'ère de l'IA, tout comme l'infrastructure cloud l'a été dans les années 2010.

Les entreprises exigeront des plateformes qui fournissent :

• Sécuriser l'accès aux systèmes via des API, des événements et des pipelines de données
• Authentification et autorisation cohérentes entre les agents
• Gouvernance et observabilité complètes pour les actions pilotées par l'IA
• La capacité d'orchestrer des processus en plusieurs étapes de bout en bout

Dans l'entreprise pilotée par l'IA, le middleware n'est plus seulement de la plomberie : il est devenu le cœur du modèle opérationnel.

2. Le TAL devient l'interface principale pour la création d'agents d'IA simples

En 2026, la programmation en langage naturel (NLP) coexistera avec les outils low-code traditionnels pour l'automatisation quotidienne et la création d'agents. Au lieu de glisser-déposer des blocs ou d'écrire une logique de type script, les utilisateurs métiers se contenteront de décrire les résultats souhaités : “ Lorsqu'un nouveau prospect arrive, qualifie-le, enrichis-le et préviens le commercial. ”

Les agents IA interpréteront l'intention, assembleront des flux de travail et s'adapteront automatiquement à mesure que les systèmes évoluent. Le low-code continuera de piloter l'orchestration complexe, mais le TAL deviendra l'interface par défaut pour les tâches de routine.

C'est le même changement que nous avons vu lorsque la recherche a dépassé les annuaires et que le tactile a remplacé les boutons physiques : le TAL devient la nouvelle couche d'abstraction pour l'automatisation.

3. La valeur marchande des “ robots de tâches ’ simples s'effondre pour atteindre presque zéro

Une simple automatisation — telle que le déplacement de fichiers, l'envoi de notifications ou la synchronisation de lignes entre des applications — ne justifiera plus à elle seule une catégorie de marché. Les bots simples s'effaceront discrètement en arrière-plan.

Toutes les grandes plateformes, de Microsoft et Google à Salesforce, en passant par ServiceNow et Slack, intégreront directement ces tâches basées sur l'IA dans leurs produits phares. En conséquence, les ‘ micro-robots ’ deviendront des produits de grande consommation, et les fournisseurs dont l'activité repose sur l'automatisation de base des flux de travail perdront leur pouvoir de fixation des prix.

Les véritables gagnants seront les plateformes qui offriront une orchestration riche au lieu de bots à tâche unique, assureront une gouvernance et une observabilité de niveau entreprise, et s'intégreront profondément dans les systèmes métier plutôt que de simplement assembler des applications.

Cette évolution reflète la manière dont l'hébergement de messagerie électronique est passé d'un service payant à une fonctionnalité considérée comme acquise. Gartner corrobore cette tendance en prévoyant que, d'ici 2026, 80% des solutions d'automatisation de flux de travail simples feront partie intégrante de fonctionnalités, et non plus de produits à part entière.

4. La compétence matérielle réapparaît comme un avantage stratégique

Nous entrons dans une nouvelle ère où le matériel compte à nouveau. Dans les années 90, l'avantage concurrentiel venait des avancées dans les processeurs, le stockage et les réseaux. Dans les années 2000 et 2010, le centre de gravité s'est déplacé vers les logiciels tels que le SaaS, le cloud, les API et le mobile. Aujourd'hui, l'IA ramène l'industrie vers la domination du matériel.

Les pays se disputent les GPU comme s'il s'agissait d'actifs stratégiques. Les entreprises ont besoin de puces spécialisées pour l'inférence et le réglage fin. Les accélérateurs personnalisés tels que les NPU, les TPU et les ASIC deviennent de véritables éléments de différenciation.

Même la résilience de la chaîne d'approvisionnement est désormais une préoccupation au niveau des conseils d'administration. Les gouvernements investissent des milliards dans cette transition : $52 milliards via la loi américaine CHIPS Act, $47 milliards via la loi européenne Chips Act, et plus de $140 milliards en subventions pour les semi-conducteurs en Chine. L’entraînement et l’exécution à grande échelle des modèles d’IA consomment des quantités extraordinaires d’énergie et de refroidissement, et l’expansion des centres de données se heurte à des limites géographiques, réglementaires et liées à la disponibilité énergétique.

L'électricité devient un facteur déterminant des capacités en matière d'IA, et les régions disposant d'un excédent d'énergie renouvelable s'imposent progressivement comme des pôles d'IA. Les opérateurs de centres de données se disputent désormais les capacités limitées des transformateurs et du réseau, et les entreprises commencent à optimiser l'IA usage en s'appuyant sur une planification tenant compte des coûts, et non plus uniquement des performances.

Tout au long de 2026, les contraintes liées aux semi-conducteurs pourraient continuer à limiter la disponibilité et la dépréciation du matériel d'IA, mais la véritable fracture entre les leaders et les retardataires sera définie par la connectivité plutôt que par la puissance de calcul brute. Les organisations capables de transformer le potentiel de l'IA en valeur commerciale tangible grâce à une intégration transparente, aux API et à l'automatisation surpasseront celles qui reposent uniquement sur la capacité de traitement.

Les goulots d'étranglement de la fabrication devant probablement persister, il sera essentiel de donner la priorité aux solutions pratiques et évolutives plutôt qu'au battage médiatique. Même les modèles d'IA les plus avancés seront limités par les systèmes qui les alimentent, faisant de l'architecture, de la connectivité et des flux de travail intégrés les facteurs déterminants pour savoir quelles entreprises parviendront à une transformation durable et à un avantage concurrentiel.

Les charges de travail de l'IA sont multipliées par 10 tous les 18 mois, dépassant largement la loi de Moore — et posséder ou accéder à la bonne puissance de calcul, au bon moment, sera aussi crucial que de posséder de la propriété intellectuelle. La capacité matérielle devient le nouveau verrouillage du cloud, et chaque grande entreprise devra avoir la capacité de comprendre, d'acquérir et d'optimiser le matériel d'IA.

5. Les centres de données et l'électricité deviennent les véritables goulets d'étranglement

Alors que l'adoption de l'IA s'accélère, la contrainte passe des algorithmes à l'économie des infrastructures. L'entraînement et l'exécution de modèles d'IA à grande échelle consomment une énergie et un refroidissement extraordinaires, et l'expansion des centres de données se heurte à des limites géographiques, réglementaires et de disponibilité énergétique.

D’ici 2028, l’électricité deviendra un facteur déterminant des capacités de l’IA. À mesure que les régions disposant d’un excédent d’énergie renouvelable deviendront des pôles d’IA, les opérateurs de centres de données se disputeront les capacités limitées des transformateurs et du réseau, et les entreprises commenceront à optimiser l’IA usage en se basant sur une planification tenant compte des coûts, et non plus uniquement des performances.

La prochaine vague d'innovation portera autant sur la gestion de l'énergie et les infrastructures durables que sur l'architecture des modèles. L'entraînement d'un seul modèle à l'échelle de GPT-4 a consommé, selon les estimations, entre 5 et 7 gigawattheures, soit suffisamment pour alimenter 1 000 serveurs home américains pendant un an.

6. La sécurité et le retour sur investissement deviennent des priorités absolues pour l'IA en entreprise

Une fois l'engouement initial pour l'IA passé, les entreprises passeront de la phase d'expérimentation à celle de mise en œuvre opérationnelle, et le débat prendra une nouvelle tournure. Les préoccupations en matière de sécurité occuperont alors le devant de la scène : risques de fuites de données liés aux modèles de langage (LLM), utilisation d'une « IA fantôme » par les employés, risques juridiques liés à une provenance incertaine des modèles, et exigences de transparence de la part des fournisseurs concernant les données d'entraînement et la traçabilité des modèles. Les RSSI insisteront sur la mise en place de cadres de gouvernance solides en matière d'IA avant d'autoriser une adoption à grande échelle.

Le retour sur investissement (ROI) deviendra le facteur décisif. Les entreprises n'autoriseront plus les projets d'IA simplement parce qu'ils “ semblent innovants ”. Le succès exigera des gains de productivité mesurables, des économies opérationnelles ou des résultats clairs en matière de revenus.

L'IA ne réussira que lorsqu'elle sera liée à des temps de cycle de processus réduits, à des coûts de main-d'œuvre inférieurs pour les tâches répétitives, à une amélioration de la satisfaction client et à une augmentation tangible des revenus. Par conséquent, l'IA dans son ensemble passera enfin du statut de “ démonstrations sympathiques ” à la création d'une valeur commerciale quantifiable.

7. Le langage naturel devient la prochaine grande interface utilisateur

Au-delà des agents de programmation, le langage naturel (LN) devient la couche d'interface universelle entre les applications. Si la dernière décennie a été axée sur le mobile et les API, la prochaine sera axée sur le langage naturel. Tant les employés que les citoyens interagiront avec les systèmes de manière conversationnelle.

Ils pourraient demander à une plateforme de créer des tableaux de bord affichant le taux de résiliation mensuel par région, de rédiger des avenants de contrats à partir des modèles de l'année dernière, ou de concevoir des flux d'approbation pour les nouvelles demandes de fournisseurs. Ce changement d'interface démocratise la création de solutions.

Les personnes qui n'ont jamais codé ou utilisé d'outils low-code pourront soudainement créer des automatisations, des applications et des analyses pertinentes en se contentant de les décrire. Les organisations qui adopteront cette démocratisation connaîtront une vague d'innovation ascendante.

8. La gouvernance de l'IA devient obligatoire pour le déploiement en entreprise

À mesure que les cadres réglementaires mûrissent et que l'adoption de l'IA s'accélère, les entreprises ne considéreront plus la gouvernance comme facultative. Les organisations formaliseront des politiques et des systèmes pour garantir que l'IA est déployée de manière sûre, éthique et conforme — et cette évolution sera motivée par des préoccupations croissantes concernant la confidentialité des données, la transparence des modèles, la responsabilité des décisions et l'exposition réglementaire.

Les cadres de gouvernance permettront :

• surveiller et auditer les actions de l'IA à travers les systèmes
• contrôler l'accès aux données sensibles et aux requêtes
• suivre la lignée des modèles, les sources d'entraînement et l'historique des versions
• garantir la conformité aux réglementations mondiales et spécifiques à l'industrie
• établir une surveillance pour les cas d'utilisation à haut risque ou à fort impact

La gouvernance de l'IA devient une condition préalable pour généraliser l'IA à l'échelle de l'entreprise, non seulement pour réduire les risques, mais aussi pour instaurer la confiance organisationnelle et stimuler une adoption plus large.

9. L'humain dans la boucle devient le modèle par défaut pour les flux de travail d'IA en entreprise

Alors même que les systèmes d'IA gagnent en performance, les entreprises adopteront des flux de travail hybrides où les humains restent au cœur de la supervision et de la prise de décision. Les processus HITL (Human-in-the-Loop) deviendront la norme pour examiner les résultats critiques, garantir la conformité, valider l'exactitude et maintenir la confiance organisationnelle.

L'humain dans la boucle (HITL) sera intégré dans une variété de flux de travail :

• communications entre clients et employés
• approbations juridiques, financières et des achats
• génération de documents
• gestion des contrats
• prise de décision complexe ayant des conséquences réglementaires
• Des agents d'intelligence artificielle effectuant des actions automatisées dans les systèmes centraux

Cette approche permet aux entreprises de déployer l'IA plus rapidement et avec plus d'assurance, en veillant à ce que l'IA complète l'expertise humaine plutôt que de la remplacer. Elle offre également de l'efficacité sans sacrifier la confiance, le contrôle ou la responsabilité.

10. Les petits modèles de langage deviennent essentiels pour l'IA d'entreprise

Alors que les entreprises recherchent l'efficacité, la confidentialité et des capacités spécialisées, les SLM (petits modèles de langage) vont gagner du terrain. Ces modèles compacts seront optimisés pour des tâches, des domaines ou des industries spécifiques — offrant une inférence plus rapide, un coût moindre et une plus grande contrôlabilité que leurs homologues massifs.

Les SLMs seront particulièrement précieux pour

• Applications sur appareil et en périphérie
• Secteurs hautement réglementés nécessitant un traitement local
• Des flux de travail qui exigent des performances prévisibles et un minimum d'hallucinations
• Expertise sectorielle affinée dans des domaines tels que les services juridiques, médicaux ou financiers
• Organisations disposant de budgets de calcul limités

Plutôt que de s'appuyer sur un seul modèle gigantesque pour tout gérer, les entreprises adopteront des portefeuilles de modèles : une combinaison de LLM à usage général et de SLM hautement spécialisés qui offrent une valeur ciblée à moindre coût et avec moins de risques. Cela représente un net virage, passant de “ plus c'est grand, mieux c'est ” à “ une intelligence taillée sur mesure pour la tâche ”.”