Gartner a identifié dix tendances technologiques stratégiques qui façonneront la transformation numérique des entreprises en 2026. Ces tendances, regroupées en trois thématiques principales, incluent le rôle des DSI en tant qu’Architecte, Synthétiseur et Sentinelle. Parmi les innovations notables figurent les plateformes de développement natives IA, le supercomputing pour l’IA, le confidential computing, et les systèmes multi-agents. Les entreprises seront également confrontées à des défis en matière de cybersécurité préemptive, de provenance numérique, et de gouvernance des données. Ces évolutions mettent en lumière l’importance d’une transformation numérique audacieuse et résiliente, où les DSI doivent adopter une approche proactive et anticipatrice face aux changements rapides du paysage tech.
Introduction aux Innovations Technologiques de 2026
Les tendances technologiques pour 2026 s’articulent autour de la transformation numérique, guidée par l’innovation et l’intelligence artificielle (IA). Gartner a identifié dix innovations stratégiques qui façonneront l’avenir des entreprises. Ces tendances sont essentielles pour les Directions des Systèmes d’Information (DSI) afin de naviguer dans un environnement technologique complexe et en constante évolution.
1. Plateformes de développement « natives IA »
Ces environnements permettent l’intégration de l’IA au cœur du développement logiciel, offrant un soutien dans toutes les phases du cycle de vie. Les fonctionnalités incluent la génération de tests automatisés et la détection des vulnérabilités par IA, permettant aux développeurs d’améliorer leur productivité et leur efficacité.
2. Supercalcul pour l’IA
Les entreprises sont de plus en plus amenées à investir dans des infrastructures visant à gérer des modèles d’IA massifs. Ces plateformes offrent une puissance de calcul exceptionnelle mais soulèvent des défis en termes de consommation énergétique et de coûts d’investissement.
3. Confidential Computing
Cette approche sécurise les données durant leur traitement en utilisant des environnements d’exécution fiables. Les entreprises peuvent ainsi collaborer sur des données sensibles tout en garantissant leur confidentialité, ce qui est crucial pour les secteurs réglementés comme la santé.
4. Systèmes multi-agents
Ces systèmes intègrent plusieurs agents IA qui coopèrent pour exécuter des tâches complexes. Ils sont utilisés dans diverses applications allant de l’automatisation des opérations IT à la gestion décentralisée d’infrastructures.
5. Modèles de langage spécifiques à un domaine (DSLM)
Les DSLM sont des modèles IA conçus pour des secteurs spécifiques, leur permettant d’offrir des résultats plus pertinents et adaptés. Ils représentent une avancée dans la personnalisation des technologies d’IA et leur application dans des métiers variés.
6. IA Physique (Physical AI)
Cette tendance englobe des technologies qui permettent aux systèmes d’IA d’interagir avec le monde physique. Elle inclut des robots et des véhicules autonomes, ouvrant de nouvelles possibilités dans divers secteurs, tout en soulevant des questions de sécurité.
7. Cybersécurité préemptive
La cybersécurité doit évoluer vers des solutions prédictives qui anticipent les menaces. En intégrant des systèmes d’IA, les entreprises pourront mieux se défendre contre des cyberattaques avant qu’elles ne se produisent.
8. Provenance numérique
Les technologies de traçabilité, comme la blockchain, garantissent l’origine et l’intégrité des données. Celles-ci deviennent indispensables pour certifier les actifs numériques et lutter contre les contrefaçons.
9. Plateformes de sécurité de l’IA
Ces solutions se concentrent sur la protection des modèles d’IA tout au long de leur cycle de vie, en assurant leur intégrité et en empêchant les accès non autorisés.
10. Géopatriation
Ce terme désigne le mouvement vers le rapatriement des données et des infrastructures numériques à l’intérieur des frontières nationales. Ce phénomène répond aux préoccupations croissantes concernant la souveraineté des données et les réglementations variées à l’échelle mondiale.
Dans un monde numérique en constante évolution, il est essentiel pour les Directions des Systèmes d’Information (DSI) de rester à jour avec les dernières tendances technologiques. Gartner a identifié dix innovations qui devraient transformer la manière dont les entreprises fonctionnent d’ici 2026. Cet article propose une vue d’ensemble de ces tendances, notamment en matière d’intelligence artificielle, de cybersécurité et de gouvernance des données.
Les plateformes de développement « natives IA »
Les plateformes de développement « natives IA » intègrent désormais l’IA comme moteur central plutôt que comme simple fonctionnalité additionnelle. Celles-ci permettent aux développeurs d’automatiser plusieurs étapes du cycle de vie logiciel, rendant ainsi leur travail plus efficace et rapide. Des acteurs comme Microsoft et Google sont à la pointe de cette transformation, offrant des outils qui permettent d’organiser le processus de développement autour des outils d’IA.
Les plateformes de Supercomputing pour l’IA
Pour capitaliser sur le puissant potentiel de l’IA, les entreprises investissent dans des infrastructures de supercalcul qui utilisent des milliers de processeurs graphiques. Cela présente toutefois des défis en matière d’énergie et de coût, menant à une compétitivité accrue dans l’innovation.
Le Confidential Computing
Le Confidential Computing permet de protéger les données en cours de traitement grâce à des environnements sécurisés. Cette technologie est cruciale pour les organisations traitant des informations sensibles, comme les services de santé, car elle offre des garanties sur la confidentialité des données.
Les Systèmes multi-agents
Les systèmes multi-agents mettent en avant la coopération entre plusieurs agents intelligents, rendant les processus plus dynamiques et adaptatifs. Cette approche permet une meilleure planification et exécution des tâches complexes au sein des entreprises.
Les Modèles de langage spécifiques à un domaine
Les modèles de langage spécifiques à un domaine, tels que ceux utilisés en finance ou en médecine, offrent un niveau de précision et de conformité inégalé. Ils permettent de créer des solutions IA plus efficaces qui répondent directement aux besoins sectoriels.
L’IA Physique
Développée pour interagir avec le monde réel, l’IA physique est indispensable aux robots et autres technologies nécessitant une perception accrue. Ce domaine soulève des questions de sécurité et de fiabilité dans l’application de l’IA dans des environnements physiques.
La Cybersécurité préemptive
Avec la montée des menaces cybernétiques, la cybersécurité préemptive devient cruciale. Cela implique l’utilisation de l’IA pour anticiper et prévenir les attaques, allant bien au-delà des méthodes de détection traditionnelles.
La provenance numérique
Assurer la traçabilité des produits numériques est désormais possible grâce à des technologies telles que la blockchain. Ces avancées garantissent l’authenticité et l’intégrité des données numériques, essentielles dans des secteurs nécessitant une confiance accrue.
Les Plateformes de sécurité de l’IA
Les plateformes de sécurité de l’IA cherchent à protéger non seulement les systèmes d’IA, mais aussi les données qui les alimentent. Elles garantissent une gestion proactive des risques et assurent l’intégrité des modèles à chaque étape de leur développement.
La Géopatriation
Alors que les entreprises cherchent à rapatrier leurs données et infrastructures dans leur pays d’origine, la géopatriation émerge comme une tendance nécessaire pour s’adapter aux réglementations et sécuriser leur environnement numérique.
Ces dix innovations mettent en lumière les défis et opportunités à venir pour les Directions des Systèmes d’Information, révélant le rôle crucial qu’elles joueront dans l’orientation stratégique des entreprises vers un avenir numérique plus sûr et plus efficace.
Les Directions des Systèmes d’Information (DSI) se trouvent à un tournant décisif dans l’évolution numérique. En 2026, Gartner a identifié dix tendances technologiques clés qui transforment la manière dont les entreprises fonctionnent et interagissent avec le monde de la technologie. Cet article propose un aperçu détaillé de ces innovations stratégiques, permettant aux DSI de mieux comprendre comment s’aligner avec les nouvelles réalités et de tirer parti de ces développements pour bâtir des systèmes robustes, sécurisés et durables.
Les plateformes de développement « natives IA » (ANDP)
Les plateformes de développement ayant intégrées l’intelligence artificielle en leur cœur révolutionnent le processus de création de logiciels. Ces outils, conçus pour optimiser les cycles de vie des développements, permettent d’automatiser des tâches telles que le codage, la génération de tests, et le contrôle des bonnes pratiques. En adoptant ces plateformes, les DSI peuvent améliorer la productivité de leurs équipes et réduire le risque d’erreurs dans le code.
Les plateformes de Supercomputing pour l’IA
Avec des modèles d’IA devenant de plus en plus gourmands en ressources, l’essor des plateformes de supercomputing est incontournable. Les entreprises doivent se préparer à investir dans des infrastructures performantes optimisées pour l’IA, et être conscientes des défis en matière de consommation énergétique et de disponibilité des composants. L’adoption de solutions de supercalcul est essentielle pour s’assurer que les entreprises restent compétitives tout en gérant les coûts.
Le Confidential Computing
Le confidential computing crée un environnement sécurisé pour le traitement des données sensibles. En isolant les données au cours de leur traitement, ce type de technologie permet aux organisations de collaborer en toute sécurité, surtout dans des secteurs sensibles comme le médical ou le financier. Les DSI doivent évaluer comment intégrer ces solutions pour garantir la protection des données et renforcer la confiance des utilisateurs.
Les systèmes multi-agents
L’avenir des systèmes d’IA repose sur des systèmes multi-agents où plusieurs agents coopèrent pour accomplir des tâches complexes. Cette approche collaborative peut radicalement améliorer l’efficacité des processus organisationnels. Pour les DSI, comprendre les avantages et les applications potentielles de cette technologie est crucial pour encourager des innovations durables.
Les modèles de langage spécifiques à un domaine (DSLM)
Les modèles de langage spécifiques s’imposent comme une solution clé pour les entreprises cherchant à personnaliser l’utilisation de l’IA. Ces modèles, entraînés sur des ensembles de données spécifiques à un secteur, offrent des résultats plus précis. Les DSI doivent envisager d’intégrer ces modèles dans leurs opérations pour maximiser la pertinence des analyses et des décisions.
L’IA Physique (Physical AI)
L’adooption de l’IA Physique est essentielle pour les applications nécessitant une interaction avec le monde physique. Qu’il s’agisse de robots ou de véhicules autonomes, ces technologies améliorent la prise de décision en temps réel dans des environnements complexes. Les DSI doivent anticiper l’intégration de ces solutions pour rester à la pointe de l’innovation.
La Cybersécurité préemptive
Face à un paysage de menaces en constante évolution, la cybersécurité préemptive devient un impératif pour toutes les organisations. En adoptant une approche proactive, les DSI peuvent utiliser des systèmes d’IA pour anticiper les attaques et protéger leurs infrastructures. Cela nécessite une réévaluation des stratégies de sécurité et un investissement dans des outils innovants capables de prédire et neutraliser les menaces.
La provenance numérique
La provenance numérique permet de garantir l’authenticité des données et des actifs numériques à l’aide de technologies comme la blockchain. Cela devient de plus en plus crucial dans la lutte contre les deepfakes et la traçabilité des produits. Les DSI doivent s’engager à explorer ces technologies pour établir des normes de confiance auprès de leurs clients.
Les plateformes de sécurité de l’IA (AI security platforms)
Les plateformes de sécurité de l’IA sont conçues pour protéger l’intégrité des systèmes d’IA. En surveillant les modèles en production et en s’assurant de la sécurité des données, ces solutions sont essentielles pour gérer les risques. Les DSI doivent évaluer les ressources disponibles et investir dans des plateformes robustes pour sécuriser leurs opérations.
La Géopatriation
La géopatriation consiste à rapatrier les données et infrastructures vers des environnements locaux ou protégés. Cette tendance répond aux préoccupations réglementaires et offre un meilleur contrôle des données. Les DSI doivent être conscients de l’importance de cette stratégie et organiser les transitions nécessaires pour garantir la conformité et la sécurité des données dans un contexte géopolitique instable.
Dans un monde technologique en constante évolution, les Directions des Systèmes d’Information (DSI) doivent rester en phase avec les dernières tendances pour maintenir leurs entreprises compétitives et résilientes. Gartner, un acteur clé dans le domaine de l’analyse des technologies, a récemment identifié dix innovations technologiques qui façonneront l’avenir numérique en 2026. Ce guide a pour but d’explorer ces tendances et de fournir des insights pratiques pour leur mise en œuvre dans les organisations.
Les 10 Innovations Technologiques de 2026 selon Gartner
Plateformes de développement « natives IA »
Ces environnements innovants intègrent l’IA à chaque @étape du processus de développement, permettant ainsi d’optimiser la productivité des équipes de développement tout en améliorant la qualité des livrables. Les plateformes comme Azure AI et Google Vertex AI vont révolutionner la façon dont les entreprises créent leurs applications.
Plateformes de supercomputing pour l’IA
Avec la demande croissante pour des modèles d’IA puissants, les entreprises devront investir dans des infrastructures de calcul à haute performance. L’utilisation de processeurs graphiques et d’unités de traitement tensorielles sera cruciale pour maximiser le potentiel de l’IA tout en traitant des volumes de données de plus en plus élevés.
Confidential Computing
Cette technique vise à protéger les données pendant leur traitement, en les chiffrant et en les isolant. Elle offre un cadre de confiance pour le travail collaboratif sur des données sensibles, permettant des avancées en matière de confidentialité et de sécurité des données au sein des systèmes d’information.
Systèmes multi-agents
Les systèmes multi-agents permettent une collaboration entre plusieurs agents d’IA, facilitant la planification et l’exécution de tâches complexes. Cela ouvrira des possibilités pour l’automatisation dans divers secteurs, optimisant ainsi les opérations.
Modèles de langage spécifiques à un domaine (DSLM)
Ces modèles d’IA spécialisés permettent de générer des solutions précises et adaptées aux besoins d’un secteur particulier, comme la finance ou la santé. L’innovation dans ce domaine promet des améliorations significatives en matière d’efficacité et de conformité.
IA Physique (Physical AI)
Les applications de l’IA physique incluent robots, drones et véhicules autonomes, nécessitant des modèles d’IA capable de comprendre et d’interagir avec le monde réel. Cette tendance soulève également des questions de sécurité et d’éthique qui devront être prises en compte.
Cybersécurité préemptive
La nécessité d’une approche proactive en matière de cybersécurité est plus pressante que jamais. L’utilisation de l’IA pour détecter, anticiper et neutraliser les menaces avant qu’elles ne causent des dommages sera un pilier fondamental des stratégies de sécurité informatique.
Provenance numérique
Avec l’essor des deepfakes et des préoccupations croissantes relatives à l’authenticité des informations, la technologie de provenance numérique garantit que les biens et informations numériques sont authentiques. Cela entraîne une meilleure traçabilité des biens, des créations numériques et des données.
Plateformes de sécurité de l’IA
Les plateformes dédiées à la sécurité de l’IA s’assurent de l’intégrité des modèles d’IA et de la chaîne d’approvisionnement des données. Cette évolution est cruciale pour atténuer les risques liés à l’utilisation de l’IA dans les entreprises.
Géopatriation
La tendance vers la géopatriation voit les entreprises rapatrier leurs données et infrastructures vers des lieux plus sécurisés. Cette stratégie répond à des préoccupations réglementaires et géopolitiques croissantes, renforçant ainsi la souveraineté numérique des organisations.
Ces tendances identifiées par Gartner ne sont pas de simples évolutions technologiques; elles représentent des impératifs stratégiques qui affecteront la manière dont les DSI envisagent l’avenir. Adopter ces innovations permettra non seulement d’améliorer les performances, mais aussi de se préparer à un avenir numérique plus complexe et interconnecté.
Comparatif des 10 Innovations Technologiques de 2026 selon Gartner
| Innovation Technologique | Impact sur les DSI |
| 1. Plateformes de développement natives IA | Intégration de l’IA dans le cycle de vie logiciel pour améliorer la productivité. |
| 2. Supercomputing pour l’IA | Capter le potentiel de l’IA tout en gérant les coûts d’infrastructure élevés. |
| 3. Confidential Computing | Protection des données sensibles en cours de traitement, garantissant la sécurité. |
| 4. Systèmes multi-agents | Collaboration entre agents IA pour améliorer l’efficacité opérationnelle. |
| 5. Modèles de langage spécifiques à un domaine | Utilisation de modèles entraînés pour répondre aux besoins sectoriels. |
| 6. IA Physique | Amélioration de l’interaction avec le monde réel via une perception avancée. |
| 7. Cybersécurité préemptive | Stratégies pour anticiper et prévenir les cybermenaces avant qu’elles ne surviennent. |
| 8. Provenance numérique | Assurer l’authenticité et la traçabilité des actifs numériques avec la Blockchain. |
| 9. Plateformes de sécurité de l’IA | Protection proactive contre les menaces ciblant les systèmes d’IA. |
| 10. Géopatriation | Déménagement des infrastructures vers des options locales pour assurer la souveraineté. |
Les 10 Innovations Technologiques de 2026 selon Gartner
Dans un monde de plus en plus interconnecté et dynamique, les Directions des Systèmes d’Information (DSI) doivent s’adapter aux nouvelles réalités technologiques pour garantir la résilience et l’efficacité de leurs organisations. Les tendances identifiées par le cabinet Gartner pour 2026, qui portent sur des innovations clés comme l’IA physique, la cybersécurité préemptive ou les modèles de langage spécifiques à un domaine, fournissent une feuille de route essentielle pour aider les DSI à naviguer dans cette transformation numérique incontournable.
1. Les plateformes de développement « natives IA » (ANDP)
Dans un écosystème technologique où l’exigence d’agilité est prépondérante, les plateformes de développement « natives IA » émergent comme une réponse pragmatique. Ces environnements permettent non seulement de raccourcir les cycles de développement mais aussi d’automatiser les tâches critiques avec des fonctionnalités avancées telles que le codage assisté et la détection de vulnérabilités. Les DSI doivent investir dans ces plateformes pour maximiser l’efficacité et réduire les coûts liés à la création d’applications IA.
2. Les plateformes de Supercomputing pour l’IA
Avec le besoin croissant de traiter des volumes massifs de données, le supercomputing devient indispensable. Les DSI doivent envisager de bâtir ou d’intégrer des infrastructures de calcul haute performance optimisées pour le développement d’IA. Cela non seulement favorisera l’efficacité des projets mais également garantira une gestion adéquate de la consommation énergétique et des coûts associés, surtout dans un contexte de ressource limitée.
3. Le Confidential Computing
À mesure que la cyberguerre et les atteintes à la vie privée augmentent, le confidential computing devient un impératif. Les DSI doivent mettre en œuvre des environnements sécurisés pour protéger les données sensibles en cours de traitement. Cela implique de collaborer avec des fournisseurs offrant des solutions spécifiques permettant de rendre les données et les algorithmes inviolables, renforçant ainsi la confiance des clients et des utilisateurs.
4. Les systèmes multi-agents
Les systèmes multi-agents incarnent l’avenir de l’IA collaborative. Les DSI devraient explorer leur mise en place pour améliorer les opérations d’entreprise. Cela pourrait inclure des applications dans la gestion des opérations IT, l’automatisation de la chaîne d’approvisionnement ou même des drones autonomes dans le secteur logistique, entraînant des gains significatifs en efficacité.
5. Les Modèles de langage spécifiques à un domaine (DSLM)
Pour un usage efficace et ciblé de l’IA, l’adoption de modèles spécifiques à un domaine est non seulement avantageuse mais nécessaire. Les DSI devraient promouvoir l’utilisation de ces modèles pour atteindre des résultats plus précis, réduisant ainsi le temps et le coût liés au traitement des données dans des secteurs comme la finance, le médical, et l’ingénierie.
6. L’IA Physique (Physical AI)
Avec l’intégration croissante de l’IA dans des systèmes physiques, comme les drones et les véhicules autonomes, le développement de l’IA Physique s’avère capital. Les DSI doivent se pencher sur la formation de modèles capables de percevoir et d’interagir avec le monde réel, ce qui représente un défi à la fois technique et éthique que les entreprises devront aborder avec prudence.
7. La Cybersécurité préemptive
La cybersécurité ne doit plus uniquement se concentrer sur la surveillance et la réaction. Les DSI doivent intégrer une approche préemptive, dotée de solutions d’IA pour anticiper les attaques. Cela implique la mise en place de systèmes capables de contacter et de neutraliser les menaces avant qu’elles n’atteignent leur objectif, ce qui est un investissement essentiel pour la pérennité et la sécurité de l’organisation.
8. La provenance numérique
Dans un monde où la désinformation est omniprésente, assurer la provenance numérique est essentiel pour la crédibilité d’une entreprise. Les DSI doivent anticiper l’intégration de technologies basées sur la blockchain pour garantir l’authenticité des informations partagées. En établissant des systèmes de traçabilité fiables, elles pourront réduire les risques liés à la fraude et renforcer la confiance des clients.
9. Les plateformes de sécurité de l’IA
Avec l’accélération de l’intégration des IA, les DSI doivent accorder une attention particulière aux plateformes de sécurité de l’IA. La mise en place de garde-fous pour sécuriser les modèles d’IA et assurer leur intégrité est primordiale. Un inventaire des usages d’IA, ainsi qu’une évaluation continue des risques, deviennent incontournables pour maintenir la conformité réglementaire et la confiance des parties prenantes.
10. La Géopatriation
Enfin, la géopatriation, qui consiste à ramener des données et des infrastructures dans leur pays d’origine, devient un phénomène majeur. Les DSI doivent réfléchir à la localisation des données dans une optique de conformité réglementaire tout en s’attaquant à la complexité des migrations. Cette approche peut également réduire les risques géopolitiques et fortifier la souveraineté numérique de l’entreprise.