Ce que Arm illustre clairement dans ses 20 prédictions technologiques pour 2026 et au-delà c’est que l’industrie traverse une nouvelle étape : le débat ne porte plus seulement sur « plus de puissance », mais sur la façon dont l’informatique est organisée (dans les puces et les centres de données) et où l’Intelligence Artificielle s’exécute (du cloud à l’edge, et de l’edge aux machines physiques). En réalité, Arm envisage une transition d’un monde dominé par des architectures centralisées vers un autre où l’intelligence se répartit entre le cloud, les dispositifs et les systèmes physiques, avec un objectif commun : plus de performance par watt, plus de contrôle sur la sécurité et les coûts.
La vision d’Arm s’accorde avec ce qui se perçoit déjà sur le marché : les limites du silicium monolithique, la contrainte énergétique des centres de données, l’explosion des charges liées à l’IA, et une réalité difficile pour beaucoup d’entreprises : déplacer des données coûte cher, est lent, et consomme beaucoup d’énergie. C’est pourquoi ces prédictions s’appuient sur trois axes principaux : modularité (chiplets et 3D), sécurité « by design », et IA distribuée comme norme opérationnelle.
Du « monstre de silicium » au puzzle : chiplets, 3D et packaging avancé
Arm anticipe qu’en 2026, l’innovation viendra moins de « transistors plus petits » et plus de la façon dont on construit les puces en tant que systèmes modulaires. La méthode chiplet sépare calcul, mémoire et E/S en blocs réutilisables, permettant de mélanger les nœuds de fabrication et d’ajuster les coûts. À cela s’ajoute l’intégration 3D et le packaging avancé, qui offrent densité et efficacité sans dépendre uniquement du scaling traditionnel.
Il y a ici une nuance clé : si l’industrie converge vers des normes ouvertes d’interconnexion entre chiplets, un marché de composants interopérables apparaîtra (moins dépendants d’un unique fournisseur) et la conception de SoC sur-mesure s’accélérera. Ce n’est pas un hasard si Arm parle de « systèmes plus intelligents » face à « des puces plus grandes » : la valeur se déplace de la puissance brute vers l’architecture.
Sécurité matérielle : de « bonus » à exigence minimale
Une autre prédiction forte d’Arm : la sécurité devient une condition d’entrée, et non plus une « fonctionnalité premium ». À mesure que l’IA s’intègre dans des infrastructures critiques (industrie, mobilité, santé, finance), l’attaque ne se limite plus au logiciel, mais s’étend au hardware : mémoire, isolement, chaînes d’approvisionnement et exécution dans des environnements hostiles.
Dans ce contexte, Arm cite des technologies telles que la Memory Tagging Extension (MTE), qui vise à détecter continuellement certains types d’erreurs mémoire avec un soutien architectural. Le message est clair : si les systèmes doivent opérer avec une autonomie accrue (agents, robots, edge), le silicium doit intégrer dès la conception des mécanismes de confiance et de vérification, plutôt que de recourir à des correctifs après coup.
Centres de données « convergents » : co-conception et efficacité comme véritables leviers
Arm prévoit également que 2026 verra la maturation du co-désign système-logiciel : CPU, accélérateurs, mémoire et interconnexion optimisés comme plateforme pour des charges spécifiques. L’enjeu n’est pas uniquement la performance, mais le rendement utile par unité d’énergie, de coût et d’espace.
Son idée de « centres de données convergés pour l’IA » consiste en des centres conçus pour maximiser le calcul par watt et réduire les coûts liés à l’énergie, au refroidissement et à l’espace. Dans un monde où l’entraînement et le déploiement de modèles exige des échelles de plus en plus grandes, l’efficacité n’est plus un KPI « vert » mais un enjeu financier.
IA distribuée : la cloud continue, mais l’edge prend le leadership
Arm prévoit que l’inférence migrera encore davantage vers l’edge pour des raisons pratiques : latence, coût, confidentialité et résilience. La cloud restera essentielle pour l’entraînement et le raffinage, mais l’edge évoluera vers une inference complexe et une adaptation locale, soutenues par la quantification, la compression, et le silicium spécialisé.
De plus, Arm pense que le débat « cloud vs edge » s’estompera : à la place, une continuation coordonnée émergera, chaque couche assumant ses spécialités : cloud pour l’entraînement, edge pour la prise de décision en temps réel, et systèmes physiques (robots, véhicules, machines) pour agir dans le monde réel.
Modèles du monde, agents et « AI physique »
Parmi les prédictions les plus ambitieuses figurent les world models comme base pour entraîner, tester et valider des systèmes physiques dans des environnements simulés en haute fidélité. Si cela fonctionne, des secteurs comme la robotique, la logistique ou la découverte de médicaments pourraient accélérer leurs itérations tout en réduisant risques et coûts avant le déploiement réel.
Par ailleurs, Arm mise sur l’essor de l’IA agentielle : des systèmes qui perçoivent, raisonnent et agissent avec une supervision limitée, en se coordonnant en multi-agent et en s’étendant à des chaînes d’approvisionnement, usines et dispositifs de consommation.
De « un monstre gigantesque » à de nombreux modèles spécialisés
Arm ne nie pas l’importance des grands LLM, mais prévoit qu’en 2026, un modèle complémentaire s’établira : de nombreux modèles petits et spécialisés (SLMs) déployables en edge, avec des coûts et des exigences énergétiques plus réalistes. Parallèlement, l’industrie s’attachera de plus en plus à mesurer « l’intelligence par watt », utilisant des techniques comme la distillation et la quantification comme standards.
Tableau : résumé des 20 prédictions d’Arm
| # | Prédiction (résumé) | Implications pratiques |
|---|---|---|
| 1 | Chiplets modulaires redéfinissent la conception | Cycles plus rapides, mélange de nœuds, plus de personnalisation |
| 2 | Matériaux et 3D pour continuer à évoluer | Plus de densité et d’efficacité sans dépendre uniquement de la lithographie |
| 3 | Sécurité « by design » obligatoire | Isolement et confiance matériel comme norme minimale |
| 4 | Accélération spécialisée + co-désign | Plateformes optimisées selon la charge (frameworks, données, IA) |
| 5 | Plus d’IA en edge | Moins de latence, coûts cloud réduits, plus de confidentialité |
| 6 | Convergence cloud-edge-physique | Orchestration continue entre couches selon la tâche |
| 7 | World models pour l’IA physique | Simulation avancée comme étape préalable au déploiement |
| 8 | Montée de l’IA agentique/autonome | Systèmes qui agissent et se coordonnent avec une supervision limitée |
| 9 | IA contextuelle dans l’expérience utilisateur | Anticipation, personnalisation locale, meilleure UX sans cloud |
| 10 | De nombreux modèles « purpose-built » | Spécialisation par secteur (industrie, santé, qualité, etc.) |
| 11 | SLMs plus intelligents et accessibles | Raisonnement utile avec moins de paramètres et plus d’efficacité |
| 12 | L’IA physique augmente la productivité | Robotique et machines autonomes comme plateforme « multi-trillions » |
| 13 | Hybride/multicloud plus mature | Interopérabilité, orchestration énergétiquement consciente |
| 14 | L’automobile réécrite par l’IA (puces vers usine) | ADAS + usines intelligentes + jumeaux numériques |
| 15 | Smartphones avec IA en local comme norme | Traduction, vision, assistants locaux en temps réel |
| 16 | Les frontières PC/mobiles/IoT s’estompent | Portabilité des applications et expériences entre catégories |
| 17 | « AI personal fabric » entre dispositifs | Partage de contexte entre mobile, wearable, voiture, maison |
| 18 | AR/VR en plein essor dans l’entreprise | Sans mains, productivité, sécurité et support terrain |
| 19 | Passage de l’IoT à « Internet of Intelligence » | Sensores capables d’interpréter et d’agir, pas seulement de mesurer |
| 20 | Les wearables deviennent cliniques | Suivi médical avec IA locale et cas d’usage en santé |
Questions fréquentes
Qu’est-ce que les chiplets et pourquoi gagnent-ils en importance en 2026 ?
Car ils permettent de construire des processeurs comme des modules réutilisables, combinant éléments de calcul, mémoire et E/S avec plus de flexibilité, réduisant les coûts et accélérant la conception de puces adaptées à chaque charge.
Pourquoi Arm met-il autant l’accent sur la « sécurité par design » dans le hardware ?
Parce que l’IA s’intègre dans des systèmes critiques et que les attaquants ciblent également le silicium. Sans isolation, vérification et protection de la mémoire dès la conception, la surface d’attaque s’accroît avec l’autonomie.
L’IA en edge remplace-t-elle le cloud ?
Non. Arm propose une répartition : cloud pour l’entraînement et la coordination, edge pour l’inférence à faible latence et confidentialité, et systèmes physiques pour agir dans le monde réel.
Que signifie la tendance vers des modèles petits (SLMs) pour les entreprises ?
Qu’il y aura plus d’options viables pour déployer de l’IA sur dispositifs et dans des environnements locaux avec des coûts maîtrisés, sans dépendre systématiquement des services cloud pour chaque inférence.
via : ARM
