L’IA passe du statut d'assistant à celui d'opérateur agentique autonome – Les systèmes IA évolueront vers des agents autonomes capables d’exécuter des tâches multi-étapes, de déclencher des workflows, d’approuver des transactions et de collaborer avec les humains. Mais cette autonomie ne sera possible qu’avec des données fiables et gouvernées en temps réel.
La gestion logique des données supplante le “data lake unique” – Les ambitions de centralisation s’effacent au profit d’une approche logique : accéder aux données là où elles se trouvent, sans duplication, tout en garantissant gouvernance, portabilité et flexibilité dès la conception.
Les données prêtes pour l’IA deviennent la priorité des DSI – Face aux faibles taux de production et au ROI négatif des projets IA, les dirigeants passent de l’expérimentation à la mise en place d’une base de données fiable, en temps réel et gouvernée prête pour l’IA. La gestion logique des données devient le catalyseur stratégique pour activer agents autonomes et applications IA.
Multicloud, souveraineté et portabilité dès la conception – Les stratégies cloud évolueront vers des architectures hybrides et souveraines, avec de la gestion logique de données et des couches de contrôle fédérées pour assurer cohérence, interopérabilité, conformité et portabilité transparente des données dans toute l'infrastructure distribuée.
La production physique devient autonome et pilotée par les données – Les usines se reconfigureront en temps réel selon la demande, les coûts et les perturbations, accélérant les cycles de production de 2 à 3 fois grâce aux capteurs et aux produits de données qui soutiendront des opérations transfrontalières optimisées.
Les produits de données alimentent les modèles et agents spécialisés – Chaque domaine – finance, supply chain, client, risque – produira et consommera des data products enrichis et régis, indispensables pour les modèles linguistiques spécifiques (DSLM) et les agents autonomes.
Le ROI devient le critère déterminant pour l’IA et le Cloud – Les conseils d’administration exigeront des résultats mesurables. Les plateformes qui réduisent les mouvements de données, éliminent les redondances et accélèrent le temps d’accès à l’information l’emporteront. Le battage médiatique cède la place à des résultats vérifiables.
La gouvernance de l’IA exige une gouvernance des données rigoureuse – Impossible de régir une IA sans données fiables. Une gouvernance active en temps réel qui couvre qualité, sécurité, sémantique et confidentialité, devient obligatoire pour garantir explicabilité, conformité et réduction des hallucinations.
La BI autonome démocratise l'analytique – L'analyse alimentée par l'IA et les agents BI autonomes transformeront la veille économique, permettant aux utilisateurs d'effectuer des analyses complexes à multiples facteurs via des interfaces conversationnelles. Les rôles de la BI évolueront du reporting manuel vers la validation et l’optimisation des insights automatisés.
La préparation humaine devient le nouveau goulot d’étranglement – Les capacités IA progressent plus vite que l’adoption humaine. Les entreprises devront investir dans la formation, l’upskilling et des outils “citizen AI” pour permettre aux non-techniciens de collaborer efficacement avec l’IA.
L’année 2026 n’est pas une simple étape : c’est le point de bascule vers une décennie où l’IA sera la colonne vertébrale des entreprises. Les leaders de demain sont ceux qui auront compris que la valeur ne réside pas dans la technologie brute, mais dans la combinaison d’agents autonomes, de données fiables et d’une gouvernance irréprochable. L’IA n’est plus un pari, elle est la nouvelle infrastructure stratégique des entreprises.
La gestion logique des données supplante le “data lake unique” – Les ambitions de centralisation s’effacent au profit d’une approche logique : accéder aux données là où elles se trouvent, sans duplication, tout en garantissant gouvernance, portabilité et flexibilité dès la conception.
Les données prêtes pour l’IA deviennent la priorité des DSI – Face aux faibles taux de production et au ROI négatif des projets IA, les dirigeants passent de l’expérimentation à la mise en place d’une base de données fiable, en temps réel et gouvernée prête pour l’IA. La gestion logique des données devient le catalyseur stratégique pour activer agents autonomes et applications IA.
Multicloud, souveraineté et portabilité dès la conception – Les stratégies cloud évolueront vers des architectures hybrides et souveraines, avec de la gestion logique de données et des couches de contrôle fédérées pour assurer cohérence, interopérabilité, conformité et portabilité transparente des données dans toute l'infrastructure distribuée.
La production physique devient autonome et pilotée par les données – Les usines se reconfigureront en temps réel selon la demande, les coûts et les perturbations, accélérant les cycles de production de 2 à 3 fois grâce aux capteurs et aux produits de données qui soutiendront des opérations transfrontalières optimisées.
Les produits de données alimentent les modèles et agents spécialisés – Chaque domaine – finance, supply chain, client, risque – produira et consommera des data products enrichis et régis, indispensables pour les modèles linguistiques spécifiques (DSLM) et les agents autonomes.
Le ROI devient le critère déterminant pour l’IA et le Cloud – Les conseils d’administration exigeront des résultats mesurables. Les plateformes qui réduisent les mouvements de données, éliminent les redondances et accélèrent le temps d’accès à l’information l’emporteront. Le battage médiatique cède la place à des résultats vérifiables.
La gouvernance de l’IA exige une gouvernance des données rigoureuse – Impossible de régir une IA sans données fiables. Une gouvernance active en temps réel qui couvre qualité, sécurité, sémantique et confidentialité, devient obligatoire pour garantir explicabilité, conformité et réduction des hallucinations.
La BI autonome démocratise l'analytique – L'analyse alimentée par l'IA et les agents BI autonomes transformeront la veille économique, permettant aux utilisateurs d'effectuer des analyses complexes à multiples facteurs via des interfaces conversationnelles. Les rôles de la BI évolueront du reporting manuel vers la validation et l’optimisation des insights automatisés.
La préparation humaine devient le nouveau goulot d’étranglement – Les capacités IA progressent plus vite que l’adoption humaine. Les entreprises devront investir dans la formation, l’upskilling et des outils “citizen AI” pour permettre aux non-techniciens de collaborer efficacement avec l’IA.
L’année 2026 n’est pas une simple étape : c’est le point de bascule vers une décennie où l’IA sera la colonne vertébrale des entreprises. Les leaders de demain sont ceux qui auront compris que la valeur ne réside pas dans la technologie brute, mais dans la combinaison d’agents autonomes, de données fiables et d’une gouvernance irréprochable. L’IA n’est plus un pari, elle est la nouvelle infrastructure stratégique des entreprises.
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