Gartner dévoile ses grandes tendances technologiques pour 2026 : l’IA n’est qu’une partie de la révolution attendue ! Découvrez la liste complète

Face à 2026, les tendances technologiques identifiées par Gartner dessinent un virage stratégique. L’intelligence artificielle n’est plus une brique isolée, mais un fil conducteur qui relie plateformes de développement, calcul haute performance, cybersécurité, souveraineté des données et transformation des usages. Les DSI voient se rapprocher des modèles opérationnels entiers où les usines d’IA, les agents multi‑IA et la sécurité préemptive dictent le tempo. Les annonces s’adossent à des chiffres qui engagent la décennie, et elles obligent à repenser les équipes, la gouvernance et la chaîne de valeur numérique. Dans ce paysage, des acteurs français comme Dassault Systèmes, Thales, Capgemini, Sopra Steria, Atos, Schneider Electric, Orange Business ou OVHcloud se positionnent pour capter l’élan.

En pratique, les entreprises avancées basculent vers des plateformes de développement IA‑native, des supercalculateurs hybrides et des modèles de langage spécifiques aux métiers. En parallèle, la sécurisation des chaînes logicielles et des usages de l’IA devient une priorité, avec des plateformes dédiées à la sécurité des applications d’IA et à la provenance numérique. La souveraineté, elle, se structure autour du confidential computing et de la géopatrisation des workloads. Enfin, l’ère des agents transforme la relation client, l’achat B2B et les contrats de services, tandis que les exigences de compétences en IA s’installent dans les recrutements. Le mouvement est rapide et exigeant, mais il ouvre une fenêtre de performance unique.

• IA-native et supercalculateurs hybrides: priorité aux plateformes intégrées et aux DSLM.
• Sécurité préemptive: passage à des défenses anticipatives, garde‑fous IA et traçabilité.
• Souveraineté: confidential computing et géopatrisation des données sensibles.
• Agents multi‑IA: CRM, support et achats B2B basculent vers l’orchestration autonome.
• Compétences et gouvernance: certifications IA, audits “AI‑free” et ROI contractuel.

Gartner 2026: IA‑native, supercalculateurs hybrides et modèles spécifiques au métier

Le cœur de la liste Gartner 2026 s’articule autour de plateformes IA‑native capables d’accélérer la création logicielle. Selon les prévisions, d’ici 2030, 80% des organisations transformeront leurs larges équipes en unités plus petites, renforcées par l’IA. Cette bascule change le rapport aux outils, mais aussi à l’organisation. Des “forward‑deployed engineers” se rapprochent des métiers pour prototyper vite et livrer des applications fiables, tout en gardant un contrôle fort sur la qualité.

Dans ce cadre, des supercalculateurs d’IA hybrides combinent CPU, GPU, ASIC et paradigmes alternatifs. L’objectif est clair: orchestrer des charges massives, optimiser les coûts et soutenir l’innovation. Gartner anticipe qu’en 2028, plus de 40% des grandes entreprises intégreront ces architectures dans des workflows critiques, contre 8% aujourd’hui. En France, OVHcloud et Atos portent ce virage, avec des offres HPC adaptées aux besoins de simulation, de ML et d’analytique à grande échelle.

Pour convertir l’IA en valeur business, les Domain-Specific Language Models (DSLM) deviennent centraux. Gartner projette qu’en 2028, plus de la moitié des modèles génératifs utilisés par les entreprises seront spécifiques à un secteur, une fonction ou un processus. Ils améliorent la précision, réduisent les coûts et facilitent la conformité. Dassault Systèmes intègre par exemple des modèles spécialisés dans ses workflows d’ingénierie, tandis que Capgemini et Sopra Steria conçoivent des DSLM pour la banque, l’énergie ou la santé.

Cas d’école: “Alcyon Industrie”, un équipementier européen fictif, migre vers une usine d’IA combinant plateforme IA‑native, DSLM qualité et orchestrateur de calcul hybride. Résultat, les cycles de développement chutent de 30%, et les contrôles de conformité deviennent automatiques. Le pilotage par de petites équipes augmentées crée un rythme d’itération rapide tout en réduisant la dette technique.

• Prioriser les cas d’usage à ROI mesurable: qualité, conformité, service client.
• Industrialiser MLOps et DevSecOps pour sécuriser les déploiements.
• Normaliser les données métiers afin d’alimenter des DSLM robustes.
• Hybridiser le calcul pour équilibrer performance et coûts.
• Mesurer l’impact via des KPI de vélocité, fiabilité et adoption.

Bloc	Bénéfices clés	Indicateurs	Exemples d’acteurs
Plateforme IA‑native	Vitesse de dev, qualité, alignement métier	Lead time, taux d’erreur, NPS interne	Capgemini, Sopra Steria
Supercalcul IA	Performance, orchestration, coûts unitaires	€/heure GPU, temps d’entraînement	OVHcloud, Atos
DSLM	Précision, conformité, pertinence métier	Exactitude, taux d’escalade	Dassault Systèmes, Capgemini

Pour rester compétitif, l’empilement IA‑native + DSLM + calcul hybride devient un standard de fait.

Cette dynamique technique appelle une stratégie de sécurité équivalente, centrée sur l’anticipation et la traçabilité.

Sécurité préemptive, plateformes de sécurité IA et provenance numérique

Le passage d’une sécurité réactive à une cybersécurité préemptive s’accélère. D’ici 2030, Gartner prévoit que ces approches représenteront la moitié des dépenses de sécurité. Elles s’appuient sur l’analytique, l’IA et la simulation d’attaques pour déjouer menaces et fraudes avant l’impact. Les DSI imposent des politiques d’usage de l’IA, des contrôles continus et une surveillance des agents autonomes.

Autre pilier, les plateformes de sécurité de l’IA unifient la visibilité et les garde‑fous. Elles détectent les injections de prompt, limitent les fuites de données et neutralisent les agents déviants. D’ici 2028, plus de 50% des entreprises auront adopté ces plateformes. En Europe, Thales, Orange Business et Atos proposent des solutions intégrées, de la gouvernance à la protection runtime, tandis que Capgemini opère l’intégration à l’échelle.

La provenance numérique devient, elle aussi, structurante. Plus les chaînes logicielles et les contenus générés par IA se diffusent, plus l’identification de l’origine et l’intégrité s’imposent. Gartner alerte: sans investissement suffisant, des sanctions potentiellement massives guettent d’ici 2029. Des approches basées sur la signature, l’empreinte et la traçabilité bout‑en‑bout limitent les risques.

• Cartographier les usages d’IA et les flux sensibles.
• Imposer un S‑BOM, la signature de modèles et la journalisation forte.
• Superviser prompts, sorties et décisions d’agents.
• Tester continuellement via red teaming et chaos engineering.
• Former les équipes aux menaces spécifiques à l’IA.

Risque IA	Contre‑mesure	Indicateurs	Référence marché
Prompt injection	Filtrage, sandbox, validation	Taux d’incident, temps de confinement	Thales, Atos
Fuite de données	DLP IA, chiffrement en usage	Fuites évitées, scopes bloqués	Orange Business
Agent déviant	Politiques, surveillance, kill‑switch	Alertes, MTTR, impact évité	Capgemini
Contenu apocryphe	Provenance, watermarking	Taux de rejet, audits	Sopra Steria

Les signaux faibles montent. D’ici fin 2026, Gartner prévoit plus de 2 000 actions en justice liées à des dommages imputés à l’IA, faute de garde‑fous. En parallèle, 50% des économies seront couvertes par des régulations fragmentées d’ici 2027, pour environ 5 milliards de dépenses de conformité. La combinaison “prévenir, prouver, corriger” devient le triptyque de confiance.

Dans l’industrie, la surface d’attaque OT s’élargit. Schneider Electric pousse des architectures de sécurité différenciées pour l’atelier, tandis que Thales apporte des capacités souveraines pour les environnements sensibles. Le message est clair: anticiper coûte moins cher que réparer.

Reste la question de la souveraineté, qui conditionne le déploiement de nombreuses innovations.

Confidential computing et géopatrisation: souveraineté et performance sans compromis

Le confidential computing modifie la manière de traiter les données sensibles. En isolant des workloads dans des enclaves matérielles, il protège les contenus en usage, y compris face aux opérateurs d’infrastructure. Gartner anticipe qu’en 2029, plus de 75% des opérations traitées sur infrastructures non fiables seront sécurisées ainsi. Cette approche concilie innovation, cloud et exigence réglementaire.

La géopatrisation répond, de son côté, à l’exposition géopolitique. Les organisations rapatrient des applications vers des clouds souverains, des opérateurs régionaux ou leurs propres datacenters. D’ici 2030, plus de 75% des entreprises en Europe et au Moyen‑Orient migreront une part significative de leurs workloads pour réduire ce risque, contre moins de 5% en 2025. Le mouvement s’étend au‑delà des secteurs régulés.

En France, OVHcloud et Orange Business proposent des environnements de confiance, intégrant des options d’hébergement, des certifications et des services managés. Thales apporte des briques de chiffrement, d’identité et de gestion de clés. Des intégrateurs comme Sopra Steria et Capgemini orchestrent la migration applicative, la segmentation et le contrôle des coûts. L’objectif est double: sécuriser les flux et maintenir la performance.

• Classer applications et données selon la sensibilité.
• Sélectionner un mix souverain/hyperscale basé sur le risque.
• Activer le confidential computing pour les traitements critiques.
• Contrôler la chaîne de clés et l’identité.
• Observer la latence et l’empreinte carbone pour piloter les arbitrages.

Option d’hébergement	Forces	Limites	Cas d’usage
Cloud souverain	Conformité, localisation, contrôle	Catalogue plus restreint	Données sensibles, IA critique
Régional/edge	Latence, résilience, coûts	Mutualisation variable	Industriel, retail, IoT
On‑prem/Tier III+	Maîtrise, intégration OT/IT	CAPEX, compétences	Patrimoine applicatif, R&D

Illustrons. “Alcyon Industrie” exécute la qualification d’un DSLM qualité dans une enclave matérielle sur un cloud souverain, tout en exploitant le calcul GPU externe pour l’entraînement massif. Les clés restent locales, et les jeux d’essai ne sortent pas du périmètre européen. Les audits démontrent la conformité, sans sacrifier l’agilité.

Ce duo “confidential + géopatrisation” ne freine pas l’innovation. Il en construit la base de confiance, facteur critique pour l’adoption à grande échelle.

Avec cette assise, la prochaine vague touche directement l’expérience client et les revenus.

Agents multi‑IA: CRM, support et achats B2B entrent dans une ère d’orchestration

Les multi‑agent systems rassemblent des agents spécialisés qui collaborent pour atteindre des objectifs complexes. Gartner projette qu’en 2028, les organisations utilisant des agents sur 80% des processus orientés client domineront leur marché. Parallèlement, 90% des achats B2B seront intermédiés par des agents, acheminant plus de 15 000 milliards de dollars via des bourses d’agents. Cette bascule reconfigure la relation client, la logistique et la tarification.

Le CRM devient un chef d’orchestre. Les agents gèrent le pré‑diagnostic, l’escalade, la conformité et le suivi proactif. Des intégrateurs comme Capgemini ou Sopra Steria outillent cette orchestration, tandis que des éditeurs sectoriels l’embarquent dans leurs plateformes. Les entreprises grand public s’y engagent aussi: BlaBlaCar peut, par exemple, déployer des agents pour la modération et la résolution 24/7; Ubisoft pour l’assistance aux joueurs, l’anti‑triche et l’optimisation live‑ops.

La réussite tient à la gouvernance. Des politiques de rôles, des limites d’action et un système de journaux détaillés permettent de prouver qui a décidé quoi, et pourquoi. L’humain reste dans la boucle pour l’exception et l’éthique. Les gains sont nets: réduction du temps de traitement, satisfaction accrue, opportunités mieux qualifiées.

• Identifier 10 processus clients répétitifs à automatiser.
• Définir des agents focalisés: conseiller, contrôleur, négociateur, etc.
• Orchestrer le passage de témoin via un bus d’événements.
• Tracer chaque décision et activer un “panic button”.
• Optimiser en continu grâce aux retours utilisateurs.

Processus	Agent principal	Objectif	Mesure d’impact
Support niveau 1	Conseiller	Résoudre en self‑service	Temps moyen, CSAT
Contrôle conformité	Auditeur	Limiter le risque	Alertes, incidents
Qualification leads	Prospecteur	Améliorer le taux de win	Taux MQL→SQL
Négociation achats	Négociateur	Optimiser coûts/délais	Économie réalisée

“Alcyon Industrie” a déployé quatre agents pour le service client. Le temps de première réponse chute sous 40 secondes, et le taux de résolution au premier contact dépasse 70%. Les superviseurs gardent la main pour les cas complexes, ce qui renforce la confiance des clients et des équipes.

Avec les agents, le CRM devient une plateforme d’exécution. La valeur se mesure en temps réel, sur la base d’objectifs alignés avec le revenu et la fidélité.

Reste à armer les équipes et les contrats pour amortir la vague et en tirer le meilleur.

Compétences, gouvernance et ROI: cap sur l’efficacité et la responsabilité d’ici 2026

La mutation réclame des talents prêts pour l’IA. À l’horizon 2027, 75% des recrutements intégreront des certifications et des tests de maîtrise de l’IA. Dans le même temps, 50% des organisations exigeront des évaluations “AI‑free” pour préserver la pensée critique. Ce double mouvement réduit les biais d’automatisation et garantit une véritable expertise. Les grands services numériques, tels Capgemini, Sopra Steria et Atos, déploient déjà des académies IA et des parcours de certification massifs.

Les contrats de service évoluent aussi. D’ici 2027, l’écart coût‑valeur des contrats centrés processus devrait baisser d’au moins 50% grâce à l’IA agentique. Les KPI migrent vers des résultats observables: réduction du délai de cycle, taux de correction automatique, économies réalisées. La gouvernance s’aligne sur la responsabilité: qualité des données, gestion des prompts, explication des décisions.

Par ailleurs, 35% des pays pourraient se retrouver liés à des plateformes d’IA régionales d’ici 2027. Les stratégies d’interopérabilité deviennent vitales pour éviter le verrouillage. À plus long terme, 20% des transactions monétaires incluront des conditions programmables pour donner une agence économique aux agents. Les directeurs financiers préparent déjà des contrôles de second niveau pour ces flux intelligents.

• Établir un référentiel de compétences IA par métier.
• Exiger des preuves de maîtrise, avec et sans outils.
• Aligner les contrats sur des résultats chiffrés.
• Audit continu des données, prompts et modèles.
• Prévoir la conformité multi‑réglementaire et la portabilité.

Volet	Actions prioritaires	Résultats attendus	Exemples
Compétences	Académies, certifications, AI‑free tests	Expertise réelle, autonomie	Capgemini, Sopra Steria
Contrats	SLAs centrés résultats, clauses IA	ROI prouvé, risques maîtrisés	Atos, Orange Business
Interop	Standards, API, portabilité	Évitement du lock‑in	OVHcloud
Éthique	Explicabilité, revue humaine	Confiance accrue	Thales

Dans l’usine, Schneider Electric démontre l’intérêt d’un jumeau numérique augmenté par des DSLM métier, co‑conçu avec Dassault Systèmes. Le dispositif améliore la maintenance et réduit les arrêts non planifiés. Les équipes, formées aux nouveaux outils, pilotent des décisions automatisées en gardant un regard critique.

Les organisations qui alignent compétences, gouvernance et contrats captent plus vite la valeur, tout en restant auditées et responsables.

On en dit quoi ?

Verdict — Les tendances 2026 de Gartner esquissent un numérique où l’IA structure les opérations, au‑delà de l’effet d’outil. Le couple “plateformes IA‑native + sécurité préemptive” s’impose, tandis que confidentialité et géopatrisation assurent la base de confiance. Les agents transforment la relation client et les achats; les talents et la gouvernance verrouillent le ROI. Le cap paraît exigeant, pourtant les leviers sont identifiés et les acteurs industriels sont en ordre de marche.

Qu’est-ce qu’un modèle de langage spécifique (DSLM) et pourquoi l’adopter ?

Un DSLM est un modèle de langage entraîné sur des données d’un domaine précis (industrie, finance, santé). Il offre une meilleure exactitude, des coûts réduits et une conformité simplifiée. Gartner prévoit qu’en 2028, plus de la moitié des modèles génératifs utilisés en entreprise seront spécifiques.

Comment démarrer une stratégie de cybersécurité préemptive ?

Commencez par cartographier les usages d’IA, déployer une plateforme de sécurité IA, mettre en place un S‑BOM, journaliser les décisions d’agents et pratiquer le red teaming. Fixez des KPI de temps de détection et de confinement pour prouver l’efficacité.

Le confidential computing est-il compatible avec le cloud public ?

Oui. Il protège les données en usage via des enclaves matérielles, y compris chez un fournisseur cloud. Il s’intègre à des architectures hybrides où seuls certains traitements restent en enclave, selon la sensibilité.

Quels secteurs bénéficieront le plus des systèmes multi‑agents ?

Le support client, la vente B2B, la logistique, l’industrie et les services financiers. Les gains portent sur la rapidité, la qualité de décision et la réduction des coûts opérationnels.

Comment éviter le verrouillage régional des plateformes d’IA ?

Misez sur des standards ouverts, des API portables, une gestion indépendante des clés et des contrats prévoyant la réversibilité. La double stratégie souverain + hyperscale limite les dépendances.