Et si 2026 marquait réellement le passage de l’expérimentation à l’industrialisation de l’intelligence artificielle dans les grandes entreprises ? Trois ans après l’arrivée fracassante de ChatGPT, la plupart des directions informatiques ont testé, prototypé, parfois même déployé à petite échelle… mais le retour sur investissement reste souvent introuvable. Pourtant, cette fois, les investisseurs les plus avertis du secteur semblent convaincus : l’année prochaine pourrait bien être celle du décollage.
2026 : l’année où l’IA sort enfin du laboratoire pour entrer dans les processus stratégiques
Depuis fin 2022, chaque début d’année voit fleurir les prédictions enthousiastes annonçant « l’année de l’IA en entreprise ». 2023, 2024, 2025… le refrain est connu. Alors pourquoi croire que 2026 échapperait à cette malédiction de l’éternelle « next year » ? La réponse tient en quelques mots : maturité technique, pression économique et changement de posture des directions générales.
Les grands modèles de langage ne sont plus considérés comme des gadgets technologiques. Ils deviennent des composants d’infrastructure stratégique, au même titre que le cloud ou la cybersécurité il y a dix ans.
Moins d’expérimentations, plus d’industrialisation
Le temps du « POC-everywhere » touche à sa fin. Les entreprises réalisent que multiplier les expérimentations avec une quarantaine d’outils différents crée du chaos : shadow IT, problèmes de gouvernance, coûts cachés exponentiels et surtout absence de valeur cumulée.
En 2026, la tendance dominante sera donc à la rationalisation : moins de fournisseurs, des contrats plus conséquents, des engagements pluriannuels et surtout une vraie stratégie d’intégration plutôt qu’une simple juxtaposition d’expériences.
« Les entreprises vont arrêter de jouer à Pokémon avec les solutions IA et commencer à construire de vraies plateformes d’entreprise. »
Kirby Winfield, Ascend
Les nouveaux territoires de valeur : verticalité et données propriétaires
Le consensus est presque total parmi les investisseurs interrogés : les moats horizontaux purs (meilleur modèle de langage, meilleur prompt, meilleure interface) ont une durée de vie très courte. L’avantage compétitif durable se construit désormais verticalement.
- Données propriétaires ultra-riches et spécifiques à un métier
- Compréhension profonde des workflows complexes non documentés
- Intégration très forte dans les systèmes existants (ERP, CRM propriétaires, outils métiers legacy)
- Connaissance réglementaire pointue dans les secteurs fortement encadrés
- Capacité à créer des boucles de rétroaction qui améliorent le produit à chaque nouveau client
Les secteurs les plus cités comme prometteurs sont sans surprise ceux où la donnée est à la fois abondante, spécifique et fortement valorisable : manufacturing, santé, droit, assurance, supply chain, retail spécialisé, BTP et services financiers réglementés.
La revanche des solutions verticales
Après deux années dominées par les solutions horizontales très généralistes, 2026 devrait voir l’émergence d’une nouvelle génération de champions verticaux qui auront su transformer leur expertise métier en avantage compétitif défendable.
Les investisseurs scrutent particulièrement les startups capables de démontrer que chaque nouveau client rend leur modèle plus intelligent pour tous les autres clients du même secteur, créant ainsi un véritable cercle vertueux.
« Les meilleurs moats aujourd’hui sont des moats de données dans des catégories verticales où chaque client supplémentaire rend le produit meilleur. »
Molly Alter, Northzone
Agents IA : de la science-fiction à la feuille de route 2026
Le sujet qui divise le plus les investisseurs reste celui des agents autonomes. Entre les visions les plus ambitieuses et les plus prudentes, le spectre d’opinions est large.
D’un côté, certains prédisent l’émergence d’un agent universel capable de gérer plusieurs fonctions traditionnellement cloisonnées (support client, qualification commerciale, service après-vente, discovery produit…) grâce à une mémoire partagée et un contexte riche.
De l’autre, la majorité reste beaucoup plus mesurée : les agents resteront très encadrés, avec une supervision humaine importante et des périmètres d’autonomie très précisément définis, surtout dans les environnements réglementés.
- Fin 2026 : agents spécialisés très performants sur des tâches bien délimitées
- Horizon 2027-2028 : premiers agents multi-tâches avec mémoire partagée
- Après 2028 : potentielle émergence d’agents vraiment autonomes sur des processus complets
Infrastructure physique : le prochain goulot d’étranglement
Alors que l’on parle beaucoup des modèles et des applications, plusieurs investisseurs pointent un sujet beaucoup plus concret et immédiat : la capacité à alimenter les data centers du futur.
L’énergie devient la nouvelle monnaie rare. Plusieurs milliards de dollars vont se jouer dans les prochaines années autour des innovations permettant de produire plus de performance par watt consommé.
Refroidissement innovant, nouvelles architectures de puces, interconnects optiques, gestion intelligente des charges thermiques… tous les leviers sont sur la table pour tenter de repousser les limites physiques.
« Nous sommes en train d’atteindre les limites de la capacité humaine à produire suffisamment d’énergie pour alimenter les GPU. »
Aaron Jacobson, NEA
Ce qu’il faudra montrer pour lever une Série A en 2026
Le niveau d’exigence des investisseurs a considérablement augmenté en deux ans. Les métriques qui faisaient rêver en 2024 sont aujourd’hui considérées comme table minimum.
- 1 à 2 M$ d’ARR minimum (souvent plus)
- Des références clients parlant spontanément du caractère mission-critical du produit
- Une vraie narration « why now » liée aux transformations provoquées par la GenAI
- Des preuves que le marché s’élargit avec la baisse des coûts plutôt que de disparaître
- Des utilisateurs qui refusent de revenir en arrière (« je ne pourrais plus travailler sans »)
- Une capacité démontrée à passer les revues de sécurité, conformité et procurement
La barre est haute, mais les fenêtres d’opportunité restent nombreuses dans les verticales les plus complexes.
Les signaux faibles à surveiller en 2026
Au-delà des grandes tendances, plusieurs mouvements discrets pourraient avoir un impact majeur :
- L’arrivée massive des grands labs frontier dans la couche applicative (applications turnkey plutôt que simples API)
- Le passage de plusieurs scale-ups IA de pure product companies à des organisations hybrides product + consulting
- L’émergence de nouvelles catégories nées directement de l’adoption massive de GenAI (AEO, governance d’agents, sécurité des données pour LLM…)
- Le retour en force de la voix comme interface privilégiée dans de nombreux contextes professionnels
- Les premiers succès significatifs dans le monitoring et la maintenance prédictive des infrastructures physiques critiques
Conclusion : 2026, l’année du tri ?
2026 ne sera probablement pas l’année où toutes les entreprises deviendront des « AI-first companies ». Ce sera plutôt l’année du grand tri : entre les solutions qui auront su démontrer une valeur mesurable, critique et durable… et toutes les autres.
Pour les startups qui auront réussi à s’imposer comme infrastructure stratégique dans leur domaine, l’effet de levier pourrait être spectaculaire. Pour les autres, la fenêtre d’opportunité risque de se refermer rapidement.
Une chose est certaine : les investisseurs les plus expérimentés du secteur sont, pour la première fois depuis trois ans, majoritairement alignés sur une même conviction : 2026 ne ressemblera pas aux années précédentes. La vraie valeur, celle qui se compte en centaines de millions voire milliards, va enfin commencer à apparaître dans les comptes de résultat.
Reste à savoir qui, parmi la multitude de startups lancées ces trois dernières années, aura su se positionner au bon endroit au bon moment.
Le match promet d’être passionnant.
