Tendances 2026 : l’IA devra prouver sa rentabilité

Les entreprises doivent désormais transformer leurs initiatives en valeurs concrètes, après plusieurs années d’expérimentation et de tests. Qu’il s’agisse d’optimiser les modèles, d’adopter des standards ouverts, ou encore de construire les stratégies technologiques en s’appuyant progressivement sur l’open source et les environnements cloud hybrides, voici les tendances qui vont guider la transformation de l’IA en 2026.

Pauline Truong, AI specialist solution architect, Red Hat partage ses perspectives et analyses 2026 autour de l’IA.

L’IA industrialisée, la course à la rentabilité

Après plusieurs années d’expérimentation, le marché de l’IA en région EMEA franchira en 2026 un seuil décisif ; celui de l’industrialisation durable et structurée. Pourtant selon une étude, seuls 7% des entreprises génèrent de la valeur pour leurs clients, grâce aux investissements en matière d’IA.  La phase expérimentale laisse désormais place à la réalité économique : les entreprises doivent prouver la valeur de leurs investissements concernant l’intelligence artificielle et contrôler les coûts.

En conséquence, une nouvelle approche s’impose : la localisation de l’inférence au plus proche des données sources, permettant de répondre aux questions de maîtrise des coûts ainsi que de souveraineté numérique.

Soutenir les plateformes cloud hybrides avec des modèles optimisés

La principale restriction provient actuellement des performances d’inférence. L’efficacité devient alors cruciale face au développement des cas d’usage en temps réel en entreprise. L’IA générative s’associe désormais aux approches éprouvées de machine learning et de science des données dans de nombreux secteurs. Pendant ce temps, les modèles compacts gagnent du terrain dans les scénarios où le calcul et la latence sont limités, tandis que les modèles plus volumineux continuent de supporter des raisonnements complexes.

Cette évolution double accélère la nécessité d’une plateforme cloud hybride ouverte qui soit robuste et capable de gérer efficacement les deux paradigmes. Elle doit être compatible avec l’infrastructure existante, respecter les normes de gouvernance et anticiper les défis futurs.

Pauline Truong, AI specialist solution architect, Red Hat

Souveraineté numérique et open source, des enjeux centraux

L’ouverture du code source prend une importance capitale pour le développement de l’IA en Europe. À l’inverse des logiciels conventionnels, cette transparence peut englober plusieurs aspects de l’intelligence artificielle : le code, les pondérations des modèles et, parfois, les données d’apprentissage. Instaurer une confiance, auditer les risques, étendre les fonctionnalités et la portabilité est finalement possible entre les environnements, c’est ce qu’assure chaque dimension grâce à son niveau de transparence.

Pour les infrastructures européennes, l’adoption de démarches conformes aux exigences de conformité réglementaire, d’interopérabilité et de souveraineté, notamment via la loi IA européenne, sera un atout majeur décisif.

De l’automatisation simple à l’IA agentique sophistiquée

Par ailleurs, l’infrastructure technologique sous-jacente demeure en constante transformation. Les systèmes intelligents sophistiqués et autonomes remplacent progressivement les prompts basiques de requête, permettant de gérer des workflows complexes et d’opérer indépendamment au sein des organisations. Le déploiement de telles solutions élève les standards requis, comme l’automatisation de gestion et de la performance d’exécution, mais également la restructuration culturelle et organisationnelle de l’entreprise.

Les grandes entreprises se voient alors contraintes de progresser en abandonnant l’accès à des modèles rudimentaires pour adopter des écosystèmes sophistiqués, fondés sur les standards du MLOps, qui combinent transparence intégrale des opérations, gouvernance rigoureuse et formation continue des équipes.

L’IA comme élément central de la standardisation et de consolidation

La capacité des entreprises à incorporer les workloads d’IA comme composants fondamentaux de leur écosystème technologique global déterminera leur succès en 2026. Les environnements d’IA modernes seront construits sur des architectures normalisées (tels que les serveurs vLLM).

En parallèle, les standards ouverts et les sphères collaboratives permettront aux organisations de franchir le passage de l’expérimentation au déploiement d’une IA performante plus facilement.