En 2026, l'IA et la pile de données moderne reconstruiront l'infrastructure des entreprises

Le rapport annuel « Big Ideas » de a16z attire à nouveau l’attention cette année. Plusieurs équipes d’investissement ont analysé l’industrie technologique en 2026 et ont observé un changement majeur. C’est-à-dire que l’IA ne sera plus un outil séparé, mais l’ensemble de l’infrastructure d’entreprise elle-même. En particulier, l’évolution de la pile de données moderne sera au premier plan.

Au cours de l’année écoulée, les avancées en IA ont considérablement évolué, passant de l’amélioration des performances des modèles à des capacités réelles au niveau système. Ils ont commencé à disposer des capacités nécessaires à une exploitation pratique, telles que la compréhension des séries temporelles à long terme, le maintien de la cohérence, l’exécution de tâches complexes et la collaboration avec plusieurs agents. Parallèlement, l’innovation dans tous les secteurs s’est déplacée d’un point unique d’innovation vers une redéfinition complète de l’infrastructure, des flux de travail et des méthodes d’interaction utilisateur.

Transformation des infrastructures pilotées par les agents

Les systèmes back-end des entreprises font face à des défis importants. L’architecture actuelle est conçue selon un modèle un-à-un de « l’action humaine → la réponse du système ». Cependant, lorsque des agents intelligents commencent à agir, la situation change complètement.

Une seule « instruction » génère jusqu’à 5 000 sous-tâches, requêtes de base de données et appels internes d’API dans une chaîne. C’est comme une « attaque » récursive en millisecondes. Pour les limiteurs de vitesse et les bases de données conventionnels, le schéma de comportement est presque identique à celui des attaques DDoS.

Pour résoudre ce problème, il faut repenser l’ensemble du plan de contrôle. L’infrastructure native d’agent commencera à émerger rapidement. Des démarrages à froid plus courts, une latence plus faible et un nombre de processus simultanés d’un ordre de grandeur supérieur sont des exigences essentielles. En fin de compte, seules les plateformes capables de résister à la vague d’appels d’outils remporteront la compétition.

Frontière d’évolution moderne de la pile de données

La gestion des données multimodales non structurées reste le plus grand goulot d’étranglement pour les entreprises. D’innombrables entreprises sont submergées par les PDF, captures d’écran, vidéos, journaux, e-mails et « boue de données » semi-structurée. Les modèles deviennent plus intelligents, tandis que les données d’entrée sont plus chaotiques.

C’est en grande partie pour cette raison que les systèmes RAG hallucinent et que les agents intelligents provoquent de petites erreurs coûteuses. Dans un monde non structuré, qui représente 80 % des connaissances d’une entreprise, la fraîcheur, la structure et la fiabilité des données sont en constante déclin.

Cette entropie des données est ce qui en fait un véritable facteur limitant pour les entreprises modernes d’IA. La pile de données moderne s’est clairement intégrée au cours de l’année écoulée. Le passage des services modulaires aux plateformes intégrées, comme la fusion Fivetran/dbt et l’expansion de Databricks, est notable.

Cependant, la réalisation d’une architecture de données véritablement native de l’IA en est encore à ses débuts. En 2026, la pile de données moderne devrait évoluer rapidement dans les domaines suivants :

Tout d’abord, un mécanisme d’entrée continue de données dans des bases de données vectorielles haute performance est mis en place. L’intégration profonde des données et de l’infrastructure IA va s’accélérer, formant une nouvelle couche au-delà du stockage structuré.

Ensuite, l’agent IA entre dans l’étape de la résolution du « problème contextuel ». L’accès continu à la sémantique des données correcte et aux définitions métier permet une compréhension cohérente à travers plusieurs systèmes.

De plus, l’intelligence et l’automatisation des flux de travail de données mettront en question l’évolution des outils et des tableaux de l’intelligence économique (BI (business intelligence) traditionnels. Il n’est plus nécessaire de fixer Grafana, et le moment viendra où l’IA analysera automatiquement la télémétrie et fournira des insights sur Slack.

Autonomie des logiciels d’entreprise

La véritable transformation des logiciels d’entreprise vient de changements structurels fondamentaux. Le rôle central de l’ITSM, du CRM et d’autres systèmes de tenue des registres commence enfin à décliner.

L’IA fait le pont entre « intention » et « action ». Avec des modèles capables de lire, écrire et inférer directement sur les données opérationnelles d’une entreprise, des systèmes qui étaient auparavant des bases de données passives sont transformés en moteurs de flux de travail autonomes.

Avec l’évolution rapide des modèles d’inférence et des flux de travail des agents, ces systèmes peuvent désormais non seulement répondre aux demandes, mais aussi prédire, coordonner et exécuter des processus de bout en bout.

L’interface deviendra une couche d’agent intelligent dynamique, et la couche d’enregistrement système traditionnelle se retirera vers un « stockage persistant bon marché ». L’avantage stratégique sera confié au joueur qui contrôle l’environnement d’exécution intelligent.

Vers l’ère de la collaboration multi-personnes avec l’IA verticale

L’IA verticale connaît une croissance explosive dans les secteurs de la santé, du droit et résidentiel. Plusieurs entreprises ont déjà dépassé les 100 millions de dollars en ARR (chiffre d’affaires annuel récurrent), et les secteurs financier et comptable suivent le mouvement.

La première révolution fut l’acquisition d’informations, c’est-à-dire la recherche, l’extraction et le résumé. En 2025, l’inférence a été introduite, permettant une analyse métier complexe. Hebbia analyse les états financiers, Basis coordonne les bilans d’essai sur plusieurs systèmes, et EliseAI diagnostique les problèmes de maintenance et crée des plannings des fournisseurs.

Débloqué en 2026 est le « Mode Multijoueur ». Le travail vertical dans l’industrie est essentiellement une collaboration entre plusieurs parties prenantes, y compris acheteurs, vendeurs, locataires, consultants et fournisseurs, chacun avec des autorisations, processus et exigences de conformité différents.

Actuellement, l’IA de chaque partie concernée fonctionne de manière indépendante, ce qui confère les points de délégation. L’IA multijoueur permet une coordination automatique entre les parties prenantes, le maintien du contexte, la synchronisation des changements, le routage automatique vers les experts en fonctionnalités et la détection des asymétries pour une analyse humaine.

Lorsque la qualité des transactions est améliorée grâce à la coopération de plusieurs agents et de plusieurs personnes, le coût du changement augmente considérablement. Ce réseau collaboratif sera un « fossé » (avantage concurrentiel) que les applications d’IA n’ont pas depuis longtemps eu.

Personnaliser l’expérience utilisateur

2026 sera « votre année ». Nous entrons dans une ère où les produits ne sont plus produits en masse pour le « consommateur moyen » mais personnalisés pour « vous ».

Par le passé, les entreprises optimisaient pour des comportements humains prévisibles, tels que les classements Google, les meilleures listes de produits d’Amazon, les résumés d’actualités et les ouvertures accrocheuses. Cependant, en 2026, ce sont les agents intelligents qui captureront et interpréteront le contenu plutôt que les humains.

Les humains peuvent manquer les profondes révélations enfouies à la page 5, mais les agents intelligents non. Le logiciel évolue en conséquence. L’importance du design visuel dans les applications diminue, et la lisibilité machine devient plus importante.

Dans le domaine de l’éducation, les instructeurs IA guident selon le rythme et les centres d’intérêt de chaque élève. Côté santé, l’IA pourra personnaliser les compléments, les plans d’exercice et les plans de repas. Dans les médias, le contenu est remixé en temps réel pour s’adapter aux préférences des utilisateurs.

Les géants du siècle dernier ont gagné en trouvant « l’utilisateur moyen ». Les géants du siècle à venir gagneront en trouvant « l’individu ».

Nouvelles tendances dans la santé et les médias

Dans le secteur de la santé, un nouveau groupe d’utilisateurs, les MAU Santé, actifs chaque mois mais pas malades, prendra le devant de la scène.

La médecine conventionnelle a principalement servi trois types de personnes : l’MAU malsaine (demande cyclique à coût élevé), la DAU malade (patients critiques de longue durée) et la YAU saine (rarement recevant des soins médicaux). Un YAU en bonne santé peut facilement évoluer en MAU/DAU pathologique, et les soins préventifs auraient pu retarder ce changement. Cependant, le système de santé actuel « axé sur le traitement » ne couvre guère les tests et le suivi actifs.

Avec l’avènement de Healthy MAU, cette structure évolue. Ils ne sont pas malades, ils sont prêts à surveiller régulièrement leur santé, ce qui constitue potentiellement le plus grand groupe de population. À mesure que l’IA réduit le coût des soins, introduit des produits d’assurance préventive, et que les utilisateurs sont prêts à payer pour des services d’abonnement, Healthy MAU devient le groupe de clients le plus prometteur pour la prochaine génération de technologies de santé continuellement actives, basées sur les données et orientées vers la prévention.

En revanche, dans le domaine des médias vidéo, en 2026, la vidéo ne sera plus un contenu passif, mais commencera à se transformer en un espace dans lequel les utilisateurs pourront « entrer ». Cela s’explique par le fait que les modèles vidéo pourront enfin comprendre le temps, se souvenir de ce qui est présenté et répondre aux actions de l’utilisateur.

Ces systèmes peuvent maintenir les caractères, objets et lois physiques pendant longtemps, permettant aux actions d’influencer véritablement et de développer des relations causales. La vidéo se transforme d’un simple support en un espace où diverses choses peuvent être construites.

Médias interactifs et éducation adaptative

Lorsque les technologies de modélisation de mondes (Marble, Genie 3, etc.) pourront générer des mondes 3D complets à partir du texte, une toute nouvelle forme de narration émergera à mesure que les créateurs commenceront à l’adopter. Il existe aussi la possibilité de créer des environnements comme des « versions universelles de Minecraft », où les joueurs co-créent de vastes mondes en évolution.

Les frontières entre joueur et créateur sont floues, créant une réalité dynamique partagée. Avec la coexistence de différents genres et la revitalisation de l’économie numérique, les créateurs peuvent gagner des revenus grâce à la création d’actifs, aux guides du joueur et au développement d’outils interactifs.

Le monde généré servira également de terrain d’entraînement pour les agents IA, les robots et l’IAG du futur. Le modèle du monde ne crée pas seulement de nouveaux genres de jeux, mais aussi de nouveaux médias créatifs et frontières économiques.

Sur le plan éducatif, de véritables universités natives de l’IA sont sur le point d’émerger. Alors que l’IA est déjà utilisée pour les notes, le tutorat et la planification dans les universités traditionnelles, une transformation plus profonde est en train de se développer. C’est une « organisation académique adaptative ».

Imaginez une université où les cours, le mentorat, les collaborations de recherche et les opérations du campus sont tous coordonnés en temps réel et optimisés en fonction des retours. À l’Université AI Native, les professeurs deviennent des « concepteurs de systèmes d’apprentissage », et la méthode d’évaluation passera également à des évaluations de « reconnaissance IA ». Au lieu de demander aux élèves s’ils ont utilisé l’IA, l’accent sera mis sur la façon dont ils l’ont utilisée.

Comprendre les changements structurels en 2026 de manière intégrée

L’axe commun de ces tendances est clair. L’IA est passée de l’étape des outils et évolue vers un système qui redéfinit l’infrastructure, les flux de travail et les interactions utilisateur d’une entreprise dans leur ensemble.

L’évolution de la pile de données moderne est au cœur de cette transformation globale. Sans garantir la qualité, la structure et l’accessibilité des données, les agents intelligents ne fonctionneront pas. En même temps, sans flux de travail pilotés par des agents, la valeur de la pile de données moderne ne sera pas maximisée.

Les indicateurs clés de performance pour l’évaluation de la performance changeront également. Depuis 15 ans, le « temps d’écran » est la référence pour mesurer la valeur des produits. Mais lorsque l’ère des prix basés sur la performance arrivera, le temps d’écran sera complètement supprimé. Des indicateurs de ROI plus sophistiqués, tels que la satisfaction des médecins, la productivité des développeurs et la satisfaction des utilisateurs, seront essentiels.

Les entreprises capables de raconter l’histoire la plus claire du ROI continueront de gagner. Et une grande partie de ce retour sur investissement viendra de l’intégration de l’infrastructure de données et des agents d’IA.