Capgemini explique cinq ‘tendances technologiques majeures’ de 2026

Capgemini dévoile cinq tendances technologiques et partage sa vision de la technologie en 2026.

Capgemini a présenté son nouveau TechnoVision Top 5 des tendances technologiques à surveiller en 2026, une perspective sur les technologies qui atteindront un point de basculement clair l’année prochaine. L’IA et l’IA générative restent déterminantes, mais leur impact va maintenant bien au-delà des applications expérimentales. Elles deviennent une partie structurelle du développement logiciel, de l’architecture cloud et de la stratégie d’entreprise.

Selon Pascal Brier, Directeur de l’Innovation chez Capgemini, l’IA entrera dans une phase de maturité en 2026 : une période où la technologie ne sera pas considérée comme un gadget, mais formera la base des architectures d’entreprise et des modèles opérationnels.

1. L’année de vérité pour l’IA

“Ces dernières années, on a investi davantage dans l’IA que les entreprises ne pouvaient l’implémenter”, explique le Dr Mark Roberts, responsable des sciences appliquées chez Capgemini Engineering. Alors que les expériences n’ont parfois pas produit un rendement suffisant, il devient de plus en plus clair que le problème se situait rarement au niveau de la technologie, mais plutôt dans des méthodes fragmentées et une échelle limitée.

“2026 sera le moment où les entreprises se concentreront sur des fondations de données fiables, des infrastructures stables et une forme plus mature de collaboration entre l’homme et la machine”, précise-t-il. L’IA passe de grands modèles d’IA isolés à une approche hybride et intégrée où les résultats mesurables sont au centre. L’année promet un mouvement des preuves de concept vers la production, où les entreprises obtiendront enfin la valeur de l’IA à grande échelle.

2. Impact de l’IA sur les logiciels

Alors que les logiciels ont autrefois changé le monde, c’est maintenant l’IA qui transforme le monde des logiciels lui-même. Le processus classique où les développeurs écrivent du code cède de plus en plus la place à une méthode où ils construisent le logiciel via des prompts et laissent l’IA faire la traduction technique.

“Le cycle de vie des logiciels devient plus court et plus intelligent, car l’IA génère de plus en plus souvent des morceaux de code, effectue la maintenance et reconstruit même des parties entières d’applications”, déclare Sudhir Pi, CTO chez Capgemini. Selon lui, cette évolution nécessite de nouvelles formes de gouvernance et de supervision, car la qualité, la sécurité et la fiabilité restent cruciales. En même temps, une nouvelle phase de développement émerge où les entreprises doivent apprendre à utiliser de nouveaux ensembles d’outils pour devenir vraiment natives de l’IA. Cela requiert des compétences différentes, où un changement de mentalité et une surveillance attentive des processus pilotés par l’IA deviennent plus importants que le codage traditionnel.

3. Cloud 3.0 : nouvelles innovations cloud

“La technologie cloud entre dans une nouvelle phase”, affirme Georgia Smith, Leader de la Transformation Cloud chez Capgemini UK. Alors que le cloud public était la norme depuis des années, un paysage plus varié émerge maintenant, centré sur des environnements hybrides, privés, multi-cloud et souverains. L’évolutivité et la faible latence requises par l’IA et les systèmes pilotés par des agents nécessitent de répartir les données et la puissance de calcul sur des systèmes multi-cloud. L’edge computing et le cloud convergent également de plus en plus.

Les tensions géopolitiques et les récentes pannes majeures poussent les entreprises à choisir plus rapidement plusieurs fournisseurs cloud, afin de ne plus dépendre d’un seul fournisseur ou d’une seule infrastructure. Le Cloud 3.0 concerne donc la flexibilité, la résilience et l’autonomie stratégique, mais nécessite également de nouvelles compétences et une nouvelle gouvernance.

4. L’émergence des ‘Intelligent Ops’

Comment les entreprises vont-elles utiliser les agents IA pour construire et rationaliser leurs processus ? “Grâce aux agents IA, elles peuvent concevoir des processus qui s’améliorent d’eux-mêmes, reconnaissent les exceptions, résolvent les goulots d’étranglement et créent de la valeur”, déclare Simone Neser, Responsable du Programme AI Taskforce chez Capgemini Business Services. C’est ce qu’on appelle Intelligent Ops, des processus automatisés qui combinent données, IA et processus numériques. Les silos traditionnels cèdent la place à des chaînes de valeur intégrées car des départements tels que le marketing, les ventes, les RH et la chaîne d’approvisionnement sont de plus en plus étroitement connectés.

“L’interaction entre l’homme et l’IA devient fondamentale”, prédit-elle. L’IA exécute et anticipe, tandis que les humains donnent la direction, supervisent et interviennent lorsque la nuance ou le contexte est nécessaire. On obtient ainsi un modèle opérationnel qui non seulement réagit, mais aussi anticipe et s’adapte simultanément.

5. Le paradoxe de la souveraineté technologique

Dans un monde qui devient à la fois plus global et géopolitiquement plus instable, la souveraineté technologique devient un sujet de plus en plus important. “Le paradoxe est cependant que cette souveraineté est atteinte par l’indépendance. Les entreprises et les pays ne visent pas une indépendance totale, ce n’est pas réaliste, mais un contrôle sur différents fournisseurs”, déclare Nicolas Gaudilliere, CTO de Capgemini Invent France. Il s’agit d’un contrôle sélectif allant des puces et des plateformes de données aux modèles d’IA et aux infrastructures cloud.

“Il y a de plus en plus d’options et d’alternatives locales, comme des modèles d’IA régionaux et des clouds souverains, qui offrent aux entreprises la possibilité de répartir leurs risques et d’assurer la continuité.”