Principales priorités stratégiques des leaders des données et de l'IA pour 2026

2026 s'annonce comme une année charnière pour l'adoption de l'AI en entreprise.

L'enthousiasme reste vif : 65 % des organisations ont déjà déployé la GenAI, selon le récent rapport de MIT Technologie Review Insights intitulé « Créer une organisation data et IA hautement performante ». Désormais, les organisations se concentrent plus que jamais sur l'exploitation de la puissance de l'IA pour obtenir des résultats tangibles pour leurs activités.

Lorsque nous nous entretenons avec des clients et des dirigeants d'entreprise de tous les secteurs d'activité, la priorité reste la création de patrimoines de données unifiés et gouvernés, capables d'alimenter des agents et des applications d'IA de haute qualité. Et à mesure que les entreprises cherchent à monter en charge leur utilisation de ces agents et applications spécialisés capables de raisonner au sein de leurs environnements uniques, les évaluations personnalisées s'avèrent essentielles.

Et maintenant ? Voici les tendances qui, selon nous, façonneront les efforts en matière de données et d'IA en 2026. 

Le choix du modèle est non négociable 

La lutte actuelle pour la suprématie entre les LLM de pointe a été une aubaine pour les entreprises.

Les laboratoires d'IA continuent de se stimuler mutuellement pour rendre les modèles sous-jacents plus puissants, et les organisations ne veulent pas s'engager auprès d'un seul fournisseur par crainte de passer à côté de ce qui se fait de mieux et de plus récent. Au lieu de cela, elles veulent avoir la possibilité de choisir des LLM en fonction de leurs performances et de leur coût pour des tâches spécifiques.

« Lorsque l'innovation est aussi fluide, la flexibilité IT et la capacité à passer d'un modèle sous-jacent à l'autre deviennent des avantages concurrentiels majeurs. Les technologies ouvertes donnent aux entreprises le contrôle dont elles ont besoin pour prospérer dans la nouvelle ère de disruption constante induite par l'IA. » - Dael Williamson, Field CTO

La gouvernance unifiée de l'IA est essentielle pour les agents d'IA d'entreprise 

Autrefois considérée comme un simple contrôle d'accès, la gouvernance est une couche essentielle dans les systèmes d'IA agentifs.

La gouvernance s'étend désormais aux workloads d'IA, aux tableaux de bord et plus encore, couvrant la sémantique et le lignage. Essentiellement, la gouvernance est la manière dont les organisations contrôlent leurs agents d'IA. Elle sert de couche contextuelle qui guide les agents d'IA vers les données pertinentes et qui empêche les systèmes d'agir de manière inappropriée.

« Toute stratégie d'IA réussie doit répondre à trois questions : l'entreprise peut-elle identifier les données utilisées ? Comprend-elle quels LLM sont appelés ? Et peut-elle expliquer ce qui s'est passé tout au long de la chaîne d'IA agentique ? Une gouvernance solide et unifiée est la clé pour relever chacun de ces défis. »  - Robin Sutara, Field CDO 

Le développement de l'IA se consolide là où résident toutes les données

Dans de nombreuses organisations, le développement de l'IA est souvent réparti entre des dizaines d'outils et de domaines différents. Cela affecte les performances globales, ralentit la création de valeur et complique le suivi et la gouvernance des charges de travail d'IA par les organisations.

En revanche, lorsque les entreprises créent des agents et des applications d'IA qui connectent toutes leurs données dans des formats ouverts et interopérables, elles éliminent une grande partie de cette complexité opérationnelle et accélèrent le rythme d'adoption de l'IA. Des données unifiées et multimodales — qu'elles soient structurées ou non structurées — sont la clé de la réussite. Et grâce à des exigences fondamentales telles que la gouvernance unifiée et la traçabilité de bout en bout intégrées à la plateforme, les entreprises peuvent étendre l'accès à l'ensemble de leur organisation avec plus de confiance.

“Les entreprises les plus performantes et les plus adaptables utilisent les données pour s'orienter sur un marketplace en évolution rapide. Simplifier l'architecture IA et créer de nouveaux agents et applications là où les données métier essentielles et multimodales résident déjà permet à un plus grand nombre d'utilisateurs d'accéder plus rapidement à ces informations importantes et critiques pour l'entreprise. - Dael Williamson

L'accent mis sur l'« IA ennuyeuse » associée à l'expertise humaine 

Alors que certains poursuivent leur quête de la superintelligence par l'IA, les entreprises se concentreront sur l'application de l'IA à leurs tâches les plus répétitives et routinières. Et elles chercheront de plus en plus à doter leurs experts du domaine d'agents d'IA hautement spécialisés pour maximiser l'utilisation de leurs décennies d'expérience dans le secteur. En fin de compte, la puissance de l'IA consiste à libérer le potentiel d'innovation des personnes.

Une approche du déploiement de l'IA axée sur l'humain est essentielle. Les organisations peuvent optimiser leurs connaissances institutionnelles en dotant les employés, qu'ils soient expérimentés ou novices, d'outils spécialisés qui leur permettent de se concentrer sur les tâches à forte valeur ajoutée.” - Robin Sutara

Pour en savoir plus sur la façon dont les dirigeants accélèrent leurs initiatives d'IA en toute confiance, lisez le nouveau rapport de la MIT Technologie Review : Building a High-Performance Data and AI Organization.