Ce que l’IA doit absolument réussir en 2026

En travaillant en vision par ordinateur et en IA, il est difficile de ne pas constater que, pendant longtemps, l’IA a été synonyme de « PLUS ».

Plus de capacités. Plus d’échelle. Plus de promesses.

Pendant un certain temps, cet élan faisait office de produit. Mais quelque chose est en train de changer.
Non pas parce que la technologie ralentit, mais parce que la réalité commence à résister.

Les infrastructures ont des limites. Les organisations ont des limites. Les humains ont des limites. Et les systèmes qui impressionnent en démo se comportent très différemment lorsqu’ils doivent fonctionner tous les jours, au cœur de processus imparfaits, sous de vraies contraintes, avec de vraies conséquences.

En production, la constance compte plus que la performance maximale.

L’IA n’est plus évaluée sur ce qu’elle peut faire en vase clos. Elle est jugée sur ce qu’elle peut soutenir dans le monde réel.

Et en 2026, ces forces deviennent impossibles à ignorer.

Comment l’autonomie devient opérationnelle en 2026

Nous passons de l’automatisation à l’autonomie, et ce n’est pas qu’un simple changement de vocabulaire.

Plutôt que des outils isolés qui attendent des instructions, nous construisons des systèmes multi-agents coordonnés autour de résultats. Un agent central fixe la direction, des agents spécialisés prennent en charge certaines parties du travail, et l’ensemble du système réagit aux événements au fur et à mesure qu’ils surviennent.

Le changement se fait du côté de l’exécution de tâches vers le maintien de la santé du système.
Moins « exécute cette étape », plus « assure la stabilité du système ».

Dans un contexte numérique, cette autonomie agit comme une couche opérationnelle coopérative qui absorbe la friction entre des systèmes déconnectés. Plutôt qu’une personne qui synchronise manuellement une boîte courriel avec une base de données, des agents autonomes gèrent des flux de travail complets : négociation d’horaires, résolution de goulets d’étranglement logistiques, coordination de tâches critiques en temps réel.

Ils ne se contentent pas de traiter des données. Ils gèrent activement l’incertitude opérationnelle. Ils comblent les zones grises de la communication pour maintenir la stabilité d’un processus d’affaires, sans intervention humaine. C’est ce modèle que des leaders comme DHL, déploient à grande échelle, où des agents gèrent de façon autonome des millions d’interactions opérationnelles complexes.

Dans une usine, cela peut prendre la forme de plusieurs agents qui travaillent ensemble : l’un surveille la santé des machines, un autre le débit de production, un troisième les signaux de qualité, et un dernier la planification de la maintenance. Ces agents opèrent sous la supervision d’un coordinateur afin d’équilibrer la production, les temps d’arrêt et le risque de défauts, éliminant le besoin d’intégrations manuelles.

Cela ressemble à l’orchestration d’un flux numérique. Mais dès qu’on quitte le logiciel pour entrer dans le monde physique, les hypothèses s’effondrent.

Parce que l’autonomie ne fonctionne que si le système comprend réellement le monde dans lequel il agit. Donner un objectif à un agent est facile. Lui donner une compréhension de ce qui est physiquement possible, de ce qui est risqué, de ce qui change et des conséquences de ses actions est beaucoup plus complexe.

Pour fonctionner en production, l’autonomie doit être mesurable

Cela implique des indicateurs clairs comme le taux de disponibilité, le taux d’erreur ou le temps de réponse, pas seulement des capacités théoriques.

Si l’autonomie ne peut pas être mesurée, elle ne peut pas être digne de confiance.

C’est pourquoi l’attention se déplace au-delà du langage et de la logique, vers une intelligence physique fondée sur des modèles du monde multimodaux. La perception alimente la compréhension spatiale. La compréhension spatiale soutient le raisonnement sur le mouvement, l’interaction, la causalité.

On voit clairement cette direction dans les programmes de recherche, les feuilles de route produit et les investissements des grandes entreprises technologiques.

Comme l'explique Fei Fei Li, chercheuse de premier plan en vision par ordinateur et en IA :

“Construire une IA spatialement intelligente exige quelque chose d’encore plus ambitieux que les LLM : des modèles du monde, une nouvelle catégorie de modèles génératifs capables de comprendre, raisonner, générer et interagir avec des environnements sémantiquement, physiquement, géométriquement et dynamiquement complexes, virtuels ou réels, bien au-delà de ce que permettent les LLM actuels.” 

Il ne s’agit pas d’un rejet des modèles de langage, mais d’un déplacement vers une intelligence ancrée dans la perception et la physique. En apprenant à partir de données 3D et d’expériences sensorielles, le système commence à comprendre comment le monde se comporte, et non seulement comment il est décrit.

C’est ainsi que l’on obtient des robots qui ralentissent lorsqu’un humain entre dans leur trajectoire, élargissent leur virage lorsqu’ils transportent une charge lourde ou se réorganisent lorsqu’une palette est mal positionnée.

Non pas parce qu’une règle de politesse a été codée, mais parce que le système anticipe les conséquences.

Là où les jumeaux numériques et la XR deviennent réellement utiles

Dans les déploiements réels, la capacité à interpréter et à agir sur les données des capteurs est ce qui distingue une démo d’un véritable système.

C’est aussi là que les jumeaux numériques et la réalité étendue cessent d’être des vitrines technologiques pour devenir des outils concrets.

Un jumeau numérique est une représentation opérationnelle vivante d’un système, alimentée en continu par des données de capteurs et des contraintes réelles. Les agents peuvent tester des actions avant d’intervenir sur le monde physique.

La réalité virtuelle et la réalité augmentée transforment ces modèles en environnements spatiaux partagés où humains et systèmes observent le même état, testent les mêmes scénarios et débattent des mêmes limites.

L’autonomie comme capacité organisationnelle

À mesure que l’autonomie se déploie, la question la plus intéressante devient organisationnelle.

Lorsque les capacités peuvent être activées, combinées et mises à l’échelle comme des logiciels, parfois via la robotique en tant que service et parfois par des agents purement numériques, les organisations gagnent en flexibilité d’une manière très précise. Les équipes cessent de gérer des systèmes figés et commencent à orchestrer des systèmes évolutifs.

Cela transforme la gestion du risque, la planification des investissements et l’attribution des responsabilités.

À ce stade, les entreprises n’ont plus seulement besoin d’outils. Elles ont besoin de partenaires capables de concevoir, intégrer, gouverner et faire évoluer ces systèmes dans le temps. L’autonomie devient une capacité organisationnelle, et non une simple fonctionnalité à cocher.

Chez Osedea, nous aidons les entreprises à bâtir une autonomie durable en misant sur l’intégration, la gouvernance et la résilience opérationnelle.

Pourquoi la spécialisation est essentielle pour l’IA en conditions réelles

Nous dépassons l’illusion qu’une intelligence universelle puisse résoudre toutes les réalités.

Les modèles généralistes sont puissants, mais le monde réel est rempli de frictions. L’expertise n’est jamais abstraite. Elle est contextuelle. Pour être utile, un système doit évoluer à l’intérieur d’un domaine, en adopter le langage, intégrer ses contraintes et respecter ses règles.

C’est la logique derrière les modèles spécialisés par domaine. Ils ne sont pas simplement des versions réduites de modèles géants. Ils sont façonnés par les exigences propres à un secteur.

Les modèles de langage spécialisés en sont l’exemple le plus évident. Un modèle médical apprend que certaines abréviations peuvent avoir des conséquences vitales. Un modèle juridique apprend que la structure et la jurisprudence comptent autant que les mots. Un modèle financier apprend que la conformité fait partie intégrante du raisonnement.

Ils sont conçus pour être exacts avant d’être impressionnants.
Et c’est ce qui les rend exploitables dans des contextes où les erreurs coûtent cher.

Par ailleurs, les grands modèles dépassent souvent les capacités des appareils là où le travail s’effectue réellement. Caméras, machines, drones et dispositifs médicaux ne peuvent pas toujours dépendre du nuage. Ils ont besoin de modèles qui fonctionnent localement, avec une puissance et une mémoire limitées, souvent avec des données qui ne doivent pas quitter l’appareil.

Plutôt qu’un modèle de vision géant, on entraîne un modèle plus petit pour cette caméra, dans cette usine, sous cet éclairage précis. Plutôt qu’un modèle de capteurs généraliste, on entraîne un modèle qui comprend le comportement normal de cette machine. Plutôt que d’exporter des données sensibles, on permet aux modèles locaux d’apprendre des références et de détecter les écarts.

Ce n’est pas qu’un changement philosophique. Gartner classe l’IA spécialisée par domaine et l’IA en périphérie parmi les grandes tendances entreprises pour 2026.

La même logique s’applique lorsqu’on passe des machines aux personnes.

On cesse de se demander ce qui est normal en général et on commence à se demander ce qui est normal pour cette personne-là. Son sommeil. Son rythme cardiaque. Sa routine. Son évolution dans le temps.

C’est l’intelligence personnelle en pratique. Un tuteur qui s’adapte réellement à la façon dont un élève apprend. Un dispositif portable qui comprend un corps précis plutôt qu’une moyenne. Un système qui s’adapte à l’humain, au lieu de forcer l’humain à s’adapter au système.

Cela ne vient pas de modèles plus gros. Cela vient souvent de modèles plus petits, construits autour d’un contexte précis, entraînés sur moins de données, mais sur les bonnes données.

Cela reflète l’apprentissage humain. Une formation générale donne une base large, mais à un moment donné, on cesse d’essayer de tout apprendre et on approfondit un champ précis. Les modèles fondamentaux jouent ce premier rôle. Ils sont essentiels et puissants. Mais l’expertise émerge lorsque l’on affine ces modèles pour un domaine particulier, plutôt que de simplement les agrandir.

La spécialisation n’est donc pas qu’une optimisation. C’est une discipline. Lorsque le savoir est délimité, le comportement devient plus prévisible. Et lorsqu’il est prévisible, il devient gouvernable. C’est à ce moment-là que la confiance peut s’installer.

C’est pourquoi le « un modèle pour tout » fonctionne rarement en opérations réelles. Les modèles spécialisés réduisent les risques et améliorent la fiabilité.

Comment la durabilité limite la mise à l’échelle de l’IA en 2026

La durabilité en IA ne relève pas uniquement de l’éthique. Elle touche à la survie opérationnelle.

Lorsqu’on parle de durabilité en IA, il s’agit de savoir si la façon dont nous la concevons et la déployons peut réellement tenir dans le temps. Si elle peut exister sans s’effondrer sous le poids de ses coûts, de sa complexité et de ses dépendances.

Cela est directement lié à des limites physiques et environnementales. L’énergie devient rare ou réglementée. L’eau se raréfie. Le matériel devient coûteux et géopolitiquement fragile. Ce qui semble être un enjeu externe finit toujours par devenir un problème opérationnel.

Aujourd’hui, le modèle dominant en IA repose sur une mise à l’échelle linéaire : plus de données, plus de paramètres, plus de calcul, plus d’énergie, plus d’infrastructure. Ce modèle fonctionne tant que quelqu’un est prêt à en assumer la facture croissante, financièrement, énergétiquement et opérationnellement.

Ce n’est pas garanti.

Dans une publication du World Economic Forum, Antonio Neri, président et chef de la direction de Hewlett Packard Enterprise, décrit la mise à l’échelle durable de l’IA comme une priorité urgente, précisément parce que la trajectoire actuelle entre en collision avec des limites physiques et économiques.

Une partie de cette échelle est inévitable. L’entraînement de modèles de pointe et l’exploitation de grandes plateformes nécessitent réellement des centres de données, du matériel spécialisé et des infrastructures massives.

Mais cela devient insoutenable lorsque ce même modèle est appliqué aveuglément à chaque cas d’usage, chaque produit et chaque déploiement.

La majorité des problèmes du monde réel n’ont pas besoin de modèles de pointe. Ils ont besoin de systèmes capables de fonctionner de manière fiable pendant des années.

Il s’agit de choisir le bon niveau d’abstraction, la bonne taille de modèle, le bon mode de déploiement et le bon cycle de vie pour le problème réel à résoudre. Pas la solution la plus grosse. Pas la plus petite. Celle qui convient.

En parallèle, il faut investir davantage dans l’infrastructure elle-même. On le voit avec DeepMind qui utilise l’apprentissage par renforcement pour réduire la consommation énergétique des centres de données. AMD améliore l’efficacité énergétique de ses puces. De grands fournisseurs comme Nvidia migrent une part croissante de leur infrastructure vers des énergies renouvelables. Et des entreprises comme Redwood Materials réutilisent des batteries usagées comme stockage d’énergie.

C’est un début, mais nous sommes encore loin du compte.

L’IA durable n’est pas optionnelle. C’est une condition essentielle pour des systèmes appelés à fonctionner pendant des années, pas seulement quelques mois.

Pourquoi l’éthique et la sécurité deviennent des facteurs clés de confiance

Les décisions ne sont plus toujours prises par des humains. De plus en plus, des agents d’IA pilotent des systèmes et prennent des décisions sans que personne ne s’en rende compte. Et cela change tout. Où se situe réellement le pouvoir ? Qui est responsable ? Et qui paie lorsque quelque chose tourne mal ?

La sécurité devient ici une composante de l’éthique. Un système manipulable, empoisonné ou piraté n’est pas seulement un risque technique. C’est un risque social. Si des modèles peuvent être détournés par injection de requêtes, empoisonnement de données ou attaques adversariales, le contrôle se déplace silencieusement vers ceux qui savent les exploiter. Ce n’est pas uniquement un échec technique. C’est un échec de gouvernance.

Un autre enjeu tient au fait que les grands modèles exigent des niveaux de calcul, de données et d’infrastructure que seuls quelques acteurs peuvent soutenir. La capacité de les concevoir et de les contrôler se concentre donc entre les mains d’un petit nombre, creusant les écarts entre grandes et petites organisations, ainsi qu’entre pays riches et moins favorisés.

Cette tension est particulièrement visible dans les domaines créatifs. Beaucoup d’artistes, d’auteurs et de designers ne perçoivent pas l’IA comme un outil neutre. Ils la vivent comme une technologie entraînée sur leur travail sans consentement, qui reproduit des styles sans attribution et concurrence directement leur propre création. Ce sentiment d’extraction fait partie intégrante du problème éthique, qu’on le reconnaisse ou non.

Une IA éthique concerne le maintien d’un contrôle réel sur l’utilisation du travail, des données et de l’identité des personnes. Il s’agit de bâtir des systèmes qui ne peuvent pas être abusés discrètement, qui peuvent être interrogés et qui demeurent gouvernables. Lorsque ces déséquilibres de pouvoir sont corrigés, la confiance peut émerger.

La confiance se gagne par la responsabilité, la transparence et la gouvernance.

Conclusion

Nous ne faisons plus d’expérimentations avec l’IA. Nous construisons avec elle.

Construire signifie que les systèmes doivent survivre à l’usage réel, pas seulement à des démonstrations bien contrôlées. Ils doivent s’intégrer aux flux de travail existants, gérer les cas limites et demeurer fiables malgré les changements de conditions.

En 2026, les gagnants ne seront pas les équipes dotées des plus gros modèles. Ce seront celles qui auront bâti les systèmes les plus résilients.

Si vous êtes prêts à passer des projets pilotes à des systèmes dignes de confiance, contactez-nous. Chez Osedea, nous aidons les équipes à concevoir et déployer des flux de travail agentiques et des modèles spécialisés qui tiennent la route en production, avec la gouvernance, la sécurité et la durabilité intégrées dès le départ.