Les dix principales prédictions de Jitterbit concernant l'IA et l'automatisation pour 2026

Par Bill Conner, Président et chef de la direction de Jitterbit

Les technologies d'IA existantes et émergentes sont restées une priorité pour nous tout au long de l'année 2025, avec le lancement de plusieurs nouveaux assistants IA et d'une suite de nouveaux agents IA puissants destinés à améliorer l'automatisation, l'intégration et l'orchestration.

Cette année, nous poursuivons notre engagement à aider nos clients à tirer parti des dernières avancées en matière d'IA et à surmonter les obstacles émergents. Voici les dix principales tendances et évolutions que nous prévoyons pour 2026 :

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

Avec la prolifération des agents d'IA, le principal obstacle à leur adoption par les entreprises ne sera plus la qualité des modèles, mais la connectivité. Les systèmes d'IA ne créent de la valeur que lorsqu'ils peuvent lire, écrire, mettre à jour et déclencher des actions à travers les applications métier. Autrement dit, l'IA sans intégration produit des analyses ; l'IA intégrée produit des résultats.

De ce fait, l'intégration deviendra la couche fondamentale de l'ère de l'IA, tout comme l'infrastructure cloud l'était dans les années 2010.

Les entreprises exigeront des plateformes qui offrent :

• Accès sécurisé aux systèmes via des API, des événements et des pipelines de données
• Authentification et autorisation cohérentes entre les agents
• Gouvernance et observabilité complètes des 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, les intergiciels ne se limitent plus à la simple tuyauterie ; ils sont devenus le cœur du modèle opérationnel.

2. Le traitement automatique du langage naturel (TALN) devient l'interface principale pour la construction d'agents d'IA simples.

En 2026, le traitement automatique du langage naturel (TALN) coexistera avec les outils low-code traditionnels pour l'automatisation quotidienne et la création d'agents. Au lieu de manipuler des éléments ou d'écrire des scripts, les utilisateurs métiers décriront simplement les résultats attendus : « Lorsqu'un nouveau prospect arrive, qualifiez-le, enrichissez son profil et notifiez le commercial. »

Les agents d'IA interpréteront les intentions, assembleront les flux de travail et s'adapteront automatiquement aux évolutions des systèmes. Le low-code restera indispensable pour les orchestrations complexes, mais le traitement automatique du langage naturel (TALN) deviendra l'interface par défaut pour les tâches routinières.

C’est le même changement que celui que nous avons observé lorsque la recherche a supplanté les annuaires et que le tactile a remplacé les boutons physiques : le traitement automatique du langage naturel (TALN) devient la nouvelle couche d’abstraction pour l’automatisation.

3. La valeur marchande des simples « robots de tâches » s'effondre à un niveau quasi nul.

L'automatisation simple — comme le déplacement de fichiers, l'envoi de notifications ou la synchronisation de données entre applications — ne justifiera plus une catégorie de marché à part entière. Les bots basiques disparaîtront progressivement.

Toutes les principales plateformes, de Microsoft et Google à Salesforce, ServiceNow Slack intégrera ces tâches pilotées par l'IA directement dans ses produits phares. De ce fait, les « microbots » se banalisent et les fournisseurs dont l'activité repose sur l'automatisation des flux de travail de base perdent en pouvoir de fixation des prix.

Les véritables gagnants seront les plateformes qui offrent une orchestration riche au lieu de bots monotâches, qui assurent une gouvernance et une observabilité de niveau entreprise et qui s'intègrent profondément dans les systèmes d'entreprise au lieu de simplement assembler des applications.

Cette évolution reflète celle de l'hébergement de messagerie, passé d'un service payant à une fonctionnalité standard. Gartner appuie cette tendance en prévoyant que d'ici 2026, 80 % des automatisations simples des flux de travail seront des fonctionnalités intégrées, et non des produits distincts.

4. La maîtrise du matériel informatique redevient un avantage stratégique

Nous entrons dans une nouvelle ère où le matériel informatique retrouve toute son importance. Dans les années 90, l'avantage concurrentiel reposait sur les avancées majeures en matière de processeurs, de stockage et de 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 une domination du matériel.

Les pays se livrent une véritable course pour s'assurer l'accès aux GPU, considérés comme des actifs stratégiques. Les entreprises ont besoin de puces spécialisées pour l'inférence et l'optimisation. Les accélérateurs personnalisés tels que les NPU, les TPU et les ASIC deviennent de véritables facteurs de différenciation.

La résilience de la chaîne d'approvisionnement est désormais une préoccupation majeure pour les conseils d'administration. Les gouvernements investissent des milliards dans cette transition : 52 milliards de dollars via le CHIPS Act américain, 47 milliards via le Chips Act européen et plus de 140 milliards de dollars de subventions aux semi-conducteurs en Chine. L'entraînement et l'exécution à grande échelle de modèles d'IA consomment une énergie et des systèmes de refroidissement considérables, et l'expansion des centres de données se heurte à des limites géographiques, réglementaires et énergétiques.

L'électricité devient un facteur déterminant des capacités de l'IA, et les régions disposant d'un surplus d'énergie renouvelable émergent comme des pôles d'excellence en IA. Les opérateurs de centres de données se disputent désormais la capacité limitée des transformateurs et du réseau électrique, et les entreprises commencent à optimiser l'utilisation de l'IA en fonction d'une planification tenant compte des coûts, et non plus seulement des performances.

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

Face à la persistance probable des difficultés de production, il sera essentiel de privilégier des solutions pratiques et évolutives plutôt que des solutions superficielles. Même les modèles d'IA les plus avancés seront limités par les systèmes qui les alimentent ; l'architecture, la connectivité et les flux de travail intégrés seront donc des facteurs déterminants pour les entreprises qui parviendront à une transformation durable et à un avantage concurrentiel.

Les charges de travail liées à l'IA sont multipliées par 10 tous les 18 mois, dépassant largement la loi de Moore. Posséder ou accéder à la puissance de calcul adéquate, au bon moment, deviendra aussi crucial que la propriété intellectuelle. La capacité matérielle devient le nouveau facteur de dépendance au cloud, et chaque grande entreprise devra être capable de comprendre, d'acquérir et d'optimiser le matériel dédié à l'IA.

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

Avec l'accélération de l'adoption de l'IA, la contrainte se déplace des algorithmes vers l'économie des infrastructures. L'entraînement et l'exécution de modèles d'IA à grande échelle consomment une énergie et un refroidissement considérables, 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 surplus d’énergie renouvelable se transformeront en pôles d’IA, les opérateurs de centres de données se disputeront les capacités limitées des transformateurs et du réseau électrique, et les entreprises commenceront à optimiser l’utilisation de l’IA en fonction d’une planification tenant compte des coûts, et non plus seulement 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 GPT-4 à grande échelle a consommé environ 5 à 7 gigawattheures, soit l'équivalent de la consommation énergétique de 1 000 foyers américains. homependant un an.

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

Après l'engouement initial pour l'IA, les entreprises passeront de l'expérimentation à l'opérationnalisation, et le débat évoluera. Les enjeux de sécurité deviendront primordiaux : risques de fuites de données provenant de logiciels de modélisation juridique, utilisation non officielle de l'IA par les employés, risques juridiques liés à une provenance floue des modèles et exigences de transparence des fournisseurs concernant les données d'entraînement et la traçabilité des modèles. Les RSSI exigeront des cadres de gouvernance de l'IA robustes avant d'autoriser une adoption généralisée.

Le retour sur investissement deviendra le facteur déterminant. Les entreprises ne donneront plus leur feu vert à des projets d'IA simplement parce qu'ils « se sentent innovants ». Le succès exigera des gains de productivité mesurables, des économies opérationnelles ou des retombées économiques tangibles.

L'IA ne connaîtra le succès que si elle est associée à une réduction des délais de traitement, à une diminution des coûts de main-d'œuvre pour les tâches répétitives, à une meilleure satisfaction client et à une augmentation tangible du chiffre d'affaires. Ainsi, l'IA dans son ensemble passera enfin du stade de simples démonstrations impressionnantes à celui de source de valeur ajoutée concrète pour l'entreprise.

7. Le langage naturel devient la prochaine grande interface utilisateur

Au-delà des agents de programmation, le langage naturel (LN) devient l'interface universelle des applications. Si la décennie précédente a été marquée par une approche privilégiant le mobile et les API, la prochaine sera celle du LN. Employés et citoyens interagiront avec les systèmes de manière conversationnelle.

Ils pourraient demander à une plateforme de créer des tableaux de bord affichant le taux de désabonnement mensuel par région, de rédiger des avenants aux contrats à partir des modèles de l'année précédente ou de mettre en place des processus d'approbation pour les nouvelles demandes de fournisseurs. Cette évolution de l'interface démocratise la création de solutions.

Même ceux qui n'ont jamais programmé ni utilisé d'outils low-code pourront soudainement créer des automatisations, des applications et des analyses pertinentes simplement en les décrivant. Les organisations qui adopteront cette démocratisation constateront une forte augmentation de l'innovation participative.

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

À mesure que les cadres réglementaires se développent et que l'adoption de l'IA s'accélère, les entreprises ne considéreront plus la gouvernance comme une option. Les organisations formaliseront des politiques et des systèmes pour garantir un déploiement sûr, éthique et conforme de l'IA ; ce changement sera motivé par les préoccupations croissantes liées à la confidentialité des données, à la transparence des modèles, à la responsabilité des décisions et aux risques réglementaires.

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 invites
• suivre la lignée du modèle, les sources d'entraînement et l'historique des versions
• assurer la conformité aux réglementations mondiales et sectorielles
• mettre en place une surveillance des cas d'utilisation à haut risque ou à fort impact

La gouvernance de l'IA devient une condition préalable au déploiement de l'IA à l'échelle de l'entreprise, non seulement pour réduire les risques, mais aussi pour instaurer la confiance au sein de l'organisation et favoriser une adoption plus large.

9. L’intervention humaine devient le modèle par défaut pour les flux de travail d’IA en entreprise

Même si les systèmes d'IA gagnent en puissance, les entreprises adopteront des flux de travail hybrides où l'humain restera au cœur du contrôle 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 des données et préserver la confiance au sein de l'organisation.

HITL sera intégré à divers flux de travail :

• communications avec les clients et les employés
• approbations en matière d'approvisionnement, juridiques et financières
• génération de documents
• opérations contractuelles
• prise de décision complexe avec conséquences réglementaires
• Des agents d'IA effectuent des actions automatisées dans les systèmes centraux

Cette approche permet aux entreprises de déployer l'IA plus rapidement et avec plus d'assurance, garantissant ainsi que l'IA complète l'expertise humaine plutôt que de la remplacer. Elle permet également d'accroître l'efficacité sans compromettre la confiance, le contrôle ni la responsabilité.

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

À mesure que les entreprises recherchent l'efficacité, la confidentialité et des capacités spécialisées, les modèles de langage compacts (SLM) gagneront en popularité. Ces modèles seront optimisés pour des tâches, des domaines ou des secteurs d'activité spécifiques, offrant une inférence plus rapide, un coût moindre et une meilleure maîtrise que leurs homologues plus volumineux.

Les SLM seront particulièrement précieux pour

• Applications embarquées et périphériques
• Industries hautement réglementées nécessitant une transformation locale
• Flux de travail exigeant des performances prévisibles et un minimum d'hallucinations
• Expertise pointue dans des domaines tels que les services juridiques, médicaux ou financiers
• Les organisations disposant de budgets informatiques limités

Plutôt que de s'appuyer sur un modèle unique et gigantesque pour tout gérer, les entreprises adopteront des portefeuilles de modèles : une combinaison de modèles généralistes et de modèles spécialisés hautement performants, capables de fournir une valeur ciblée à moindre coût et avec un risque réduit. Cela marque un net changement de paradigme, passant du principe « plus grand, c'est mieux » à celui d'une intelligence adaptée à la tâche.