Les tendances technologiques pour 2026 selon Gartner révèlent un monde en pleine mutation, où l’innovation s’accélère au-delà de l’intelligence artificielle. Parmi les 10 tendances stratégiques, l’essor des plateformes de développement IA natives et des supercalculateurs hybrides se dessine, permettant une agilité accrue dans la création d’applications. De plus, l’accent est mis sur l’informatique confidentielle et les systèmes multi-agents, qui redéfinissent la manière de traiter les données sensibles. La cybersécurité préventive devient essentielle face à un environnement de menaces croissantes, tandis que la vérification de la provenance numérique se révèle cruciale pour assurer la confiance dans les acteurs numériques. Ces innovations, combinées à une attention sur le géopatriement des données, annoncent une évolution significative dans le paysage technologique de l’année 2026.
Les tendances technologiques 2026 selon Gartner
Dans un monde de plus en plus hyperconnecté et alimenté par l’IA, Gartner a dévoilé une liste de tendances technologiques clés qui transformeront le paysage numérique en 2026. Ces tendances ne se limitent pas uniquement à l’intelligence artificielle, mais comprennent également des innovations inattendues qui influencent différents secteurs.
Une Domination de l’IA
Il est indéniable que l’innovation en matière d’IA occupe une place centrale dans les tendances à venir. Gartner indique que l’IA physique, qui intègre des dispositifs comme des robots et des drones, jouera un rôle essentiel dans la transformation des processus industriels. L’IA devient une nécessité plutôt qu’une option, entraînant des changements significatifs dans la façon dont les entreprises gèrent leurs opérations.
Plateformes de Développement IA Native
Les plateformes de développement IA native émergent pour faciliter la création de logiciels. En utilisant la génération d’IA, elles permettent aux ingénieurs de travailler de manière plus efficace, promettant à 80 % des organisations de réduire la taille de leurs équipes tout en conservant la productivité.
Supercalculateurs Hybrides
Les supercalculateurs d’IA hybrides représentent une avancée significative dans le traitement des données complexes grâce à l’intégration de technologies variées, allant des CPU aux systèmes neuromorphiques. Ces plateformes offriront des niveaux de performance et d’efficacité sans précédent, essentielles pour des applications comme l’apprentissage automatique et l’analyse.
Informatique Confidentielle
L’informatique confidentielle permet aux entreprises de gérer de manière sécurisée des données sensibles en isolant les charges de travail, préservant ainsi la confidentialité même face à des fournisseurs externes. Cette tendance est cruciale dans un environnement où la sécurité des données est primordiale.
Systèmes Multi-Agents
Les systèmes multi-agents sont une autre innovation à surveiller. Ces agents d’IA interagissent pour atteindre des objectifs complexes, offrant une flexibilité et une adaptabilité qui permettent de répondre au mieux aux besoins des entreprises modernes.
Modèles Linguistiques Spécifiques à un Domaine
Les modèles linguistiques spécifiques permettent d’obtenir des résultats plus adaptés aux exigences sectorielles, garantissant précision et conformité contrairement aux modèles génériques souvent insuffisants. Gartner prévoit que leur utilisation dans les entreprises dépassera la moitié d’ici 2028.
Cybersécurité Préventive
Dans un contexte de menaces croissantes, la cybersécurité préventive prend de l’ampleur. Gartner anticipe qu’elle représentera une part significative des investissements en sécurité, faisant évoluer les entreprises d’une approche réactive vers une stratégie proactive.
Provenance Numérique
La provenance numérique devient essentielle pour les organisations qui utilisent des logiciels tiers et du code open-source. Vérifier l’origine et l’intégrité des données est crucial pour prévenir les risques légaux et financiers, surtout lorsque les investissements dans ces capacités sont critiqués pour leur absence.
Géopatriement du Cloud
La tendance vers le géopatriement des données montre une réaction face aux risques géopolitiques croissants, poussant les entreprises à déplacer leurs applications vers des solutions locales. Cela marque un changement majeur dans la manière dont les données sont gérées récoltant à la fois sécurité et souveraineté.
Plateformes de Sécurité de l’IA
Finalement, les plateformes de sécurité de l’IA sont en train de centraliser la sécurité des applications d’IA, grâce à une visibilité intégrée et des politiques d’utilisation appliquées de manière cohérente. Ces plateformes se révèlent cruciales pour protéger les investissements dans l’IA face à des menaces diversifiées.
Les tendances technologiques pour 2026, telles que dévoilées par Gartner, offrent un aperçu fascinant des évolutions qui redéfiniront notre rapport à la technologie. Si l’intelligence artificielle (IA) continue de dominer le paysage, de nombreuses innovations inattendues émergent pour transformer divers secteurs. Ce guide explore ces tendances révolutionnaires qui s’annoncent comme des catalyseurs de changement durant les prochaines années.
La domination de l’IA physique
L’une des innovations les plus remarquables est l’IA physique, qui s’intègre aux machines et dispositifs du quotidien, tels que les robots et drones. Ces technologies permettent une détection, une prise de décision et une action autonomes, apportant ainsi des gains significatifs dans des secteurs prioritaires comme la sécurité et l’automatisation. Grâce à l’intégration de l’IA physique, les industries vont voir une augmentation de leur efficacité opérationnelle.
Les plateformes de développement IA native
Les plateformes de développement IA native sont en train de transformer le paysage du développement logiciel. Ces outils, qui exploitent la génération d’IA, permettent aux entreprises de créer des applications plus facilement et rapidement. Leurs avantages, tels que la collaboration efficace entre ingénieurs logiciels et experts métiers, promettent d’accélérer le cycle de développement et d’optimiser les ressources humaines.
Cybersécurité préventive
Avec l’augmentation des menaces sur les réseaux et les systèmes connectés, la cybersécurité préventive devient essentielle. Gartner prévoit que les entreprises passeront d’une stratégie réactive à une approche proactive en investissant massivement dans des solutions de sécurité préemptives. Cette transition est cruciale face à l’environnement numérique de plus en plus complexe et dangereux.
Provenance numérique pour une meilleure transparence
À mesure que les organisations s’appuient davantage sur des logiciels tiers et du contenu généré par l’IA, la vérification de la provenance numérique devient incontournable. La capacité à tracer l’origine et l’intégrité des données ou du logiciel est essentielle pour naviguer dans le paysage numérique, garantissant ainsi la crédibilité et la légitimité des projets technologiques.
Géopatriement des données
Le terme géopatriation se réfère à la tendance croissante de déplacer les données d’une organisation hors des cloud publics mondiaux vers des solutions locales telles que les clouds souverains. Cela fait suite à des préoccupations croissantes liées aux risques géopolitiques. D’ici 2030, un grand nombre d’entreprises adoptera des stratégies de géopatriation pour sécuriser leurs actifs numériques.
Apport des modèles linguistiques spécifiques à un domaine
Les modèles linguistiques spécifiques à un domaine (DSLM) émergent comme une réponse aux besoins croissants des entreprises pour des solutions plus adaptées. Contrairement aux modèles généralisés, ces DSLM sont entraînés avec des données ciblées, offrant une précision et une pertinence spécifiques aux besoins des industries, ce qui en fait des outils clés pour le succès commercial.
En 2026, plusieurs tendances stratégiques en matière de technologies émergentes vont redessiner le paysage digital. Bien qu’il soit indéniable que l’intelligence artificielle (IA) continue de dominer, de nouvelles technologies uniques et inattendues vont également prendre de l’ampleur. L’étude de Gartner présente des prévisions qui vont au-delà de l’IA et soulignent l’importance d’une approche holistique pour anticiper les évolutions à venir.
Plateformes de développement IA-native
Les plateformes de développement IA-native vont révolutionner la manière dont les logiciels sont conçus. Grâce à la formation collaborative entre des développeurs et des spécialistes de divers secteurs, ces plateformes favoriseront l’élaboration rapide d’applications. Cela permettra une plus grande agilité dans le processus de création, tout en optimisant l’utilisation des ressources disponibles.
Supercalculateurs hybrides pour l’IA
L’émergence des supercalculateurs hybrides marque une avancée majeure en permettant aux entreprises d’orchestrer des charges de travail complexes. Ces systèmes tireront parti de l’harmonisation entre les CPU, les GPU et d’autres technologies avancées, assurant ainsi des performances accrues dans des domaines tels que l’apprentissage automatique et l’analyse de données.
Informatique confidentielle : une nouvelle frontière pour les données sensibles
La confidentialité devient primordiale alors que les entreprises adoptent des solutions d’informatique confidentielle. Ce modèle préserve la sécurité des données par l’isolement des charges de travail sensibles, augmentant ainsi la confiance des utilisateurs et des entreprises dans la gestion de leurs données.
Les systèmes multi-agents en action
Les systèmes multi-agents transforment l’interaction entre IA et processus métiers en permettant à différents agents d’intelligence artificielle de collaborer pour atteindre des objectifs communs. Ces systèmes sont conçus pour s’adapter à des environnements variés, augmentant l’efficacité dans les solutions d’automatisation.
Modèles de langage spécifiques à un domaine
Les modèles de langage spécifiques apportent des solutions adaptées aux besoins particuliers d’une industrie ou d’un secteur. En offrant une précision et une conformité accrues par rapport aux grands modèles de langage classiques, ces DSLM (Domain-Specific Language Models) permettront aux entreprises de mieux naviguer entre leurs défis quotidiens.
L’IA physique : l’intelligence au service du réel
L’IA physique va intégrer l’intelligence artificielle dans des machines concrètes comme les drones et les robots, apportant des solutions novatrices dans des secteurs nécessitant des interventions humaines. Cela se traduira par une amélioration de la productivité et une efficacité accrue dans des domaines tels que la logistique et la sécurité.
Cybersécurité préventive : anticiper les menaces
La cybersécurité préventive émerge comme une stratégie clé face à la croissance des menaces, en mettant l’accent sur l’anticipation plutôt que la réaction aux incidents. Pour les entreprises, cela signifie investir dans des solutions capables d’identifier et de neutraliser les menaces avant qu’elles ne causent des perturbations.
Géopatriement du cloud : vers une souveraineté accrue
À mesure que les préoccupations géopolitiques grandissent, le géopatriement du cloud devient une tendance cruciale. Les entreprises doivent envisager de rapatriement de leurs données et des applications vers des solutions locales pour atténuer les risques associés à l’utilisation de clouds publics globaux.
En 2026, les entreprises feront face à des évolutions technologiques majeures qui redéfiniront leurs stratégies. Le rapport de Gartner met en lumière non seulement l’importance croissante de l’intelligence artificielle, mais aussi l’émergence de nombreuses autres tendances surprenantes. Ces innovations promettent de transformer la façon dont les entreprises fonctionnent, naviguent dans des environnements hyperconnectés et exploitent les technologies pour créer de la valeur.
Plateformes de développement natives IA
Les plateformes de développement « IA native » permettront une création de logiciels plus rapide et plus efficace. En combinant expertises techniques et métiers, les organisations pourront diminuer la taille de leurs équipes tout en améliorant la productivité. Ces innovations promettent une évolution radicale du paysage du développement de logiciels en entreprise.
Supercalculateurs d’IA hybrides
Les nouvelles architectures de supercalculateurs hybrides incorporeront divers types de processeurs, permettant ainsi de traiter des charges de travail complexes. Ces systèmes devraient changer la donne dans des domaines tels que l’apprentissage automatique et la simulation, augmentant significativement la performance et l’efficacité des traitements de données.
Informatique confidentielle
Pour garantir la sécurité des données, l’informatique confidentielle se propose de protéger les informations sensibles même en environnement non fiable. Cette avancée technologique permettra aux entreprises de maintenir la confidentialité tout en exploitant la puissance des systèmes cloud.
Systèmes multi-agents et modèles de langage spécifiques
Les systèmes multi-agents faciliteront des interactions complexes entre agents d’intelligence artificielle. Dans le même temps, les modèles de langage spécifiques à un domaine combleront les lacunes laissées par les modèles génériques, offrant des solutions plus adaptées aux besoins des entreprises.
IA physique et automatisation
L’introduction de l’IA physique dans le monde réel à travers l’automatisation de machines et dispositifs marquera une étape importante pour des secteurs tels que l’industrie et la logistique. Ces technologies contribueront à une ventilation plus efficace des tâches, augmentant ainsi la productivité et la sécurité.
Cybersécurité préventive
Avec l’augmentation des menaces en ligne, la cybersécurité préventive deviendra incontournable. Les entreprises devront adopter des solutions proactives pour se défendre contre des attaques de plus en plus sophistiquées, redéfinissant ainsi leurs stratégies de sécurité informatique.
Provenance numérique et sécurité de l’IA
Alors que les entreprises s’appuient davantage sur des logiciels tiers et contenu généré par l’IA, comprendre la provenance numérique sera essentiel pour évaluer les risques. Les plateformes de sécurité de l’IA joueront également un rôle crucial, en centralisant la protection des systèmes IA et en garantissant la conformité.
Géopatriement du cloud
La tendance au géopatriement des données en réponse aux préoccupations géopolitiques soulignera l’importance de la souveraineté des données et de l’infrastructure cloud localisée, essentielle pour assurer la sécurité et la confidentialité des informations d’entreprise.
Tendances technologiques 2026 : Innovations clés
| Tendance | Impact attendu |
| Plateformes de développement IA-native | Accélération du développement logiciel avec des équipes agiles. |
| Supercalculateurs d’IA hybrides | Performance accrue pour des charges de travail complexes. |
| Informatique confidentielle | Sécurisation des données sensibles, même en environnement non fiable. |
| Systèmes multi-agents | Collaboration entre agents pour résoudre des problèmes complexes. |
| Modèles de langage spécifiques à un domaine | Précision accrue pour des tâches spécialisées. |
| IA physique | Intégration de l’IA dans des machines pour des actions automatisées. |
| Cybersécurité préventive | Passage d’une défense réactive à pro-active face aux menaces. |
| Provenance numérique | Vérification de l’origine et intégrité des données et logiciels. |
| Géopatriement du cloud | Déplacement des données vers des solutions locales pour des raisons de sécurité. |
| Plateformes de sécurité de l’IA | Protection des applications d’IA contre les activités malveillantes. |
Les tendances technologiques de 2026 selon Gartner
Les prévisions de Gartner pour 2026 révèlent que l’innovation ne se limite pas seulement à l’intelligence artificielle, mais élargit également notre compréhension des technologies émergentes. Cette année, des tendances significatives comme l’émergence des plateformes de développement IA, l’utilisation d’IA physique, et des approches en matière de cybersécurité préventive redéfinissent le paysage technologique. Ces transformations offrent aux entreprises des opportunités sans précédent, tout en posant des défis inédits à relever.
Plateformes de développement IA natives
La montée des plateformes de développement IA annonce un changement radical dans la manière dont les entreprises développent des logiciels. En utilisant des outils basés sur la génération d’IA, les entreprises peuvent créer des applications plus rapidement, en minimisant les efforts nécessaires pour le codage traditionnel. Ces plateformes permettent également de former des équipes réduites mais efficaces, capables de travailler en étroite collaboration avec des experts métier pour innover davantage.
Supercalculateurs d’IA hybrides
Les supercalculateurs d’IA hybrides combinent plusieurs types de processeurs pour transformer la gestion des charges de travail complexes. En intégrant des architectures puissantes, ces systèmes permettent de débloquer un nouveau potentiel en matière de performance et d’efficacité. D’ici 2028, de nombreuses entreprises adopteront ces plateformes, ce qui leur permettra de s’attaquer à des tâches exigeant une intensité de données élevée, telle que la simulation et l’analyse avancée.
Cybersécurité préventive
Alors que les menaces numériques se multiplient, la cybersécurité préventive émerge comme une nécessité stratégique. Gartner prédit que d’ici 2030, une part importante des dépenses de sécurité sera orientée vers des solutions proactives, permettant aux DSI de passer d’une posture réactive à une approche axée sur la prévention des cyberattaques. Cela implique non seulement de sécuriser les systèmes mais également de comprendre les comportements suspects et d’y répondre avant qu’ils ne deviennent des crises.
Informatique confidentielle
Avec l’accent croissant sur la protection des données, l’informatique confidentielle transforme la gestion des informations sensibles. En isolant les charges de travail dans des environnements d’exécution de confiance, elle préserve la sécurité des données, même dans des infrastructures jugées vulnérables. Ce concept devient indispensable alors que de plus en plus d’entreprises cherchent à respecter la réglementation en matière de confidentialité des données.
Modèles linguistiques spécifiques à un domaine
Les entreprises recherchent des solutions d’IA plus adaptées aux besoins spécifiques de leur secteur. Ce besoin a conduit à l’émergence des modèles linguistiques spécifiques à un domaine, qui nécessitent une approche plus ciblée que les modèles génériques. En exploitant des données propres à une industrie particulière, ces modèles pourront fournir une précision et une pertinence accrues pour des applications telles que le service client ou les processus d’affaires critiques.
Géopatriement du cloud
La géopatriation du cloud представляет une réponse aux de plus en plus préoccupations géopolitiques. Elle consiste à relocaliser les données et les applications à l’intérieur de solutions plus sûres et souveraines, comme les clouds nationaux ou régionaux. Gartner souligne que cette tendance s’intensifiera jusqu’en 2030, les entreprises cherchant à réduire les risques liés à la nationalité et à l’emplacement des infrastructures cloud.