L’intelligence artificielle (IA) n’est plus une promesse lointaine, mais une réalité qui redessine en profondeur le paysage économique. Le dernier rapport mondial Tech Trends (tendances technologiques) 2026 de Deloitte, publié le 12 janvier dernier, confirme une tendance irréversible : l’IA s’impose comme un pilier central des stratégies d’entreprise, transformant les modèles opérationnels, les infrastructures technologiques et même la nature du travail. Pourtant, cette révolution ne se limite pas à une simple adoption technologique. Elle exige une refonte radicale des processus, des compétences et des investissements. « Les organisations qui réussiront ne seront pas celles dotées des technologies les plus sophistiquées, mais celles qui auront le courage de tout repenser plutôt que de simplement automatiser », souligne Kelly Raskovich, coordinatrice du rapport.

Une adoption qui défie les courbes historiques

Les chiffres témoignent d'une rupture historique. Là où le téléphone avait mis 50 ans pour atteindre 50 millions d'utilisateurs, un outil d'IA générative a dépassé les 100 millions d'utilisateurs en deux mois seulement. Aujourd'hui, cet outil compte plus de 800 millions d'utilisateurs actifs hebdomadaires, soit environ 10 % de la population mondiale.

Cette accélération crée un « effet de volant d'inertie multiplicateur », selon Deloitte. Les améliorations technologiques permettent plus d'applications, générant davantage de données, attirant plus d'investissements, construisant de meilleures infrastructures, réduisant les coûts et permettant plus d'expérimentation. Chaque amélioration accélère simultanément toutes les autres.

Les conséquences se mesurent déjà : les start-ups d'IA augmentent leurs revenus de 1 à 30 millions de dollars cinq fois plus rapidement que les entreprises SaaS ne l'ont fait par le passé. La durée de vie des connaissances en IA s'est réduite de plusieurs années à quelques mois.

Le défi infrastructurel ou le casse-tête du "où" et du "comment"

Avec l’essor de l’IA, les data centers traditionnels montrent leurs limites. « Les infrastructures conçues pour le cloud ne sont pas adaptées aux exigences de l’IA », souligne John Roese, directeur technique de Dell Technologies. « Les organisations découvrent un point de bascule où les services cloud deviennent prohibitifs pour les charges de travail à volume élevé », note le rapport.

Bien que les coûts d'inférence aient chuté de 280 fois en deux ans, les dépenses globales en IA explosent car l'utilisation croît plus vite que les coûts ne diminuent. Certaines entreprises voient leurs factures mensuelles atteindre des dizaines de millions de dollars.

Le rapport indique que les entreprises doivent désormais arbitrer entre trois options :

• • Le cloud, pour sa flexibilité et son accès aux dernières innovations ;
• • L’on-premise, pour les workloads critiques et sensibles ;
• • L’edge computing, pour les applications nécessitant une latence ultra-faible, comme la robotique industrielle ou les véhicules autonomes.

« La clé est de choisir la bonne solution pour chaque cas d’usage », résume David Linthicum, expert en cloud et cybersécurité. Certaines entreprises, comme Thylander au Danemark, misent sur des data centers souverains et durables, alimentés par des énergies renouvelables ou même des micro-réacteurs nucléaires. « Nous voulons offrir une alternative locale aux hyperscalers étrangers », explique Anders Mathiesen, PDG de Thylander.

Les agents d'IA : vers une main-d'œuvre hybride

L'émergence de l'IA agentique représente peut-être le changement le plus radical. Contrairement aux outils d'IA traditionnels, ces agents peuvent opérer de manière autonome, prendre des décisions et accomplir des tâches complexes. Mais leur déploiement révèle une vérité dérangeante : la plupart des organisations tentent simplement d'automatiser des processus existants au lieu de repenser fondamentalement leurs opérations.

« Sans se concentrer sur un problème commercial spécifique et la valeur que vous souhaitez en tirer, il pourrait être facile d'investir dans l'IA et de ne recevoir aucun retour », prévient le directeur des systèmes d'information de Broadcom.

Les entreprises leaders adoptent une approche radicalement différente : elles redessinent leurs processus pour qu'ils soient « natifs agents ». Chez HPE, l'équipe a développé Alfred, un agent d'IA qui aide à réaliser les revues de performance opérationnelles internes. Le projet implique quatre agents distincts travaillant ensemble, réduisant un processus chronophage en une opération automatisée de bout en bout.

Cette évolution amène les organisations à considérer les agents comme une « main-d'œuvre à base de silicium » qui complète la main-d'œuvre humaine. Moderna a récemment nommé son premier directeur des ressources humaines et de la technologie numérique, fusionnant essentiellement ses fonctions technologiques et RH. « Nous devons penser à la planification du travail, qu'il s'agisse d'une personne ou d'une technologie », explique Tracey Franklin, responsable du poste.

Les nouveaux impératifs de sécurité

L'IA crée un paradoxe pour la cybersécurité : les mêmes capacités qui stimulent l'innovation commerciale introduisent aussi de nouveaux risques. Les organisations font face à des menaces provenant de déploiements d'IA clandestins, d'attaques adversariales et de faiblesses intrinsèques des systèmes d'IA à travers quatre domaines : les données, les modèles, les applications et l'infrastructure.

« Ce que nous vivons aujourd'hui n'est pas différent de ce que nous avons vécu par le passé. La seule différence avec l'IA, c'est la vitesse et l'impact », relève le responsable de la sécurité informatique d'AT&T. Ainsi, les organisations doivent non seulement sécuriser l'IA, mais aussi exploiter des défenses alimentées par l'IA pour combattre des menaces opérant à la vitesse des machines.

Une organisation technologique à reconstruire

Selon l'enquête de Deloitte, seul 1 % des responsables informatiques indiquent qu'aucun changement majeur de modèle opérationnel n'est en cours dans leur organisation. L'IA restructure fondamentalement les départements technologiques, les rendant plus agiles, plus rapides et plus stratégiques.

Les priorités évoluent de la maintenance d'infrastructure vers le leadership stratégique. De nouveaux rôles émergent : concepteurs de collaboration IA, ingénieurs IA périphériques, ingénieurs de prompts. Les directeurs des systèmes d'information évoluent de stratèges technologiques à évangélistes et orchestrateurs de l'IA.

« Plutôt que de rester coincé dans un cycle perpétuel de preuves de concept, envisagez d'attaquer votre plus gros problème et de viser un grand résultat », conseille le PDG d'UiPath. Cette approche axée sur les problèmes, et non sur la technologie, caractérise les organisations qui réussissent leur transformation.

L’urgence de se transformer… ou de disparaître

Face à cette révolution, les entreprises n’ont pas le choix : « celles qui réussiront seront celles qui oseront tout repenser », insiste Kelly Raskovich. Selon le rapport, cela passe notamment par :

• • Une refonte des processus, en partant des problèmes métiers plutôt que des technologies ;
• • Un investissement ciblé dans les compétences, avec l’émergence de nouveaux métiers comme les ingénieurs en prompt ou les designers de collaboration humain-AI ;
• • Une culture de l’innovation continue, où l’échec rapide est préféré à l’inaction.

« Le temps où l’on pouvait étudier une technologie pendant des années avant de l’adopter est révolu », conclut la coordinatrice du rapport. « Aujourd’hui, si vous ne bougez pas assez vite, vous risquez de vous faire distancer», prévient-elle

Le rapport entrevoit déjà les prochaines étapes : des data centers orbitaux, des agents IA capables de s’auto-améliorer grâce à leurs données d’échappement (digital exhaust), ou encore une collaboration homme-machine toujours plus poussée. Il reste maintenant à évaluer l’impact énergétique de cette révolution en marche.

Retrouvez le rapport complet ici

Samorya Wilson

https://www.deloitte.com/us/en/insights/topics/technology-management/tech-trends.html