L'IA en 2026

Hello,

2026 démarre sur les chapeaux de roue.
Des projets colossaux voient le jour pour doper la puissance des modèles.

On vous explique tout ce qu’on attend de cette année, pour le meilleur et pour le pire.

Théo & Nathanaël

En ce début d’année, la course mondiale à l’IA atteint des proportions inédites.

L’essentiel :

L’IA franchit un cap en 2026.
Reste à savoir si cette frénésie aura lieu sans générer de dégâts collatéraux.

La nouvelle vague de projets d’IA prévue en 2026 sera un accélérateur d’innovation.

Des investissements vertigineux et des infrastructures jamais vues promettent de doper la puissance de calcul, pour entraîner des modèles toujours plus performants.

Mais cette course vers le gigantisme pourrait aussi être une source de risques inédits.

À suivre :

Portés par des financements colossaux, les acteurs majeurs multiplient les centres de données et autres supercalculateurs.

Les chiffres donnent le vertige : $620 milliards seront dépensés cette année pour déployer ces centres névralgiques de l’IA, presque quatre fois plus qu’il y a trois ans.

Aux États-Unis, pouvoirs publics et entreprises avancent main dans la main.

Le projet StarGate, une alliance pilotée par OpenAI et soutenue par l’administration Trump qui vise à construire des centres de données géants au Texas.

Avec $500 milliards sur la table et des partenaires comme Oracle, Nvidia ou Microsoft, l’objectif affiché est clair.

Assurer la suprématie américaine en dotant le pays de l’infrastructure d’IA la plus puissante du monde.

Pendant ce temps, les géants de la tech investissent chacun dans des bases arrière.
Meta a le projet Hyperion, un méga-centre de données en Louisiane.

Sa taille est l’équivalent d’une bonne partie de l’île de Manhattan.
Sa consommation électrique, celle de plusieurs réacteurs nucléaires.

2026 sera aussi l’année où l’IA va s’inviter dans le monde physique.

La robotique s’intègre dans nos entrepôts, nos usines, nos chantiers, nos commerces, voire certains services à la personne.

Des machines capables de percevoir, planifier et agir grâce à des modèles plus “incarnés”, entraînés sur des simulations massives et des données issues du réel.

Résultat : des robots plus adaptables, capables de gérer des imprévus et d’exécuter des tâches répétitives avec une autonomie croissante.

L’Europe, de son côté, tente de ne pas rester spectatrice.
Elle mise notamment sur la France pour rattraper son retard.

Le futur campus de Fouju, en Seine-et-Marne, illustre cette riposte.

Soutenu par des capitaux d’Abu Dhabi et la pépite locale Mistral AI, il promet une capacité de calcul massive sur le sol européen.

C’est un changement d’échelle majeur pour le Vieux Continent, qui espère ainsi renforcer sa souveraineté numérique et attirer les chercheurs du monde entier.

Face à cette escalade d’infrastructures, une autre approche vient troubler le jeu : faire mieux avec moins.

C’est la carte que joue la Chine à travers des modèles open source optimisés, dont DeepSeek est le fer de lance.

Mais il n’est pas le seul modèle que la Chine pousse pour se démarquer.
La famille Qwen d’Alibaba suit la même logique.

Elle propose des produits assez fiables pour être intégrées telles quelles, sans passer par une API américaine.

Moonshot AI joue la même partition avec Kimi, dont les poids sont accessibles publiquement.

Et la dynamique ne se limite pas aux LLM.

On voit émerger des agents comme Manus, qui illustrent la montée en puissance de l’écosystème chinois.

Moralité : dans la course 2026, la Chine démontre qu’elle peut rivaliser en IA sans la puissance de calcul américaine.

Et en misant sur l’open source, elle diffuse son modèle dans le monde entier et contourne astucieusement les restrictions (comme l’accès limité aux puces Nvidia).

Tout ça devrait s’accélérer en 2026.
L’efficacité et l’ouverture pourraient bien rebattre les cartes face à la puissance brute.

Ces tendances contradictoires, avec d’un côté l’expansion des infrastructures, de l’autre l’optimisation frugale, dessinent les contours de l’IA en 2026.

Les entreprises explorent des IA plus spécialisées, adaptées à chaque domaine, et bien moins coûteuses à entraîner.

Plutôt que de chercher un modèle universel sachant tout faire, des copilotes dédiés émergent dans la finance, la santé, l’ingénierie ou le marketing.

Parallèlement, les systèmes multi-agents, où plusieurs IA expertes collaborent entre elles, gagnent du terrain.

40 % des grandes entreprises adopteront ces équipes virtuelles d’ici 2028, contre 8 % aujourd’hui.

Les agents vont sortir des démonstrations pour entrer dans les processus.

Préparer un dossier de vente, mettre à jour un CRM, générer une note de synthèse, déclencher une demande d’achat…

Le tout avec des droits d’accès limités et traçables.

Au lieu d’un agent généraliste, on verra des équipes d’agents métiers (juridique, finance, support, cybersécurité).

Moins d’improvisation, plus de procédures, plus de contrôles.

Ce mouvement va aussi forcer une normalisation.
En 2026, les entreprises vont exiger des agents gouvernables.

Parce que dès qu’une IA peut envoyer un email, modifier une base de données ou lancer un paiement, la question n’est plus la performance : c’est la responsabilité.

Cette quête de sobriété, d’efficacité et de sécurité est aussi une nécessité.

Les appels à la prudence se multiplient, plus de 230 ONG réclament un moratoire sur de nouveaux centres de données.

À terme, construire toujours plus gros risque de se heurter à certaines limites.
2026 sera donc une année charnière.

La course aux méga-projets offre des perspectives incroyables, mais elle pose aussi la question du sens et du contrôle.

Jusqu’où pousser l’innovation ?

Serait-il temps ralentir pour assurer la sécurité et la bonne adoption de toutes ces nouvelles techs ?