Gartner a présenté ses prévisions stratégiques pour 2026 et au-delà, avec un message clair pour les CIO et dirigeants : l’Intelligence Artificielle n’est plus une simple technologie additionnelle, mais une mutation comportementale qui redéfinira la manière dont nous travaillons, achetons et gérons les risques. Ses dix prédictions s’articulent autour de trois enjeux — talent à l’ère de l’IA, souveraineté et IA insidieuse — anticipant une décennie où des agents d’IA faciliteront transactions, où des cadres réglementaires fragmentés entreront en jeu, et où l’on assistera à un « retour à l’humain » dans l’évaluation des compétences.
Voici les éléments clés, ainsi que leur importance pour les organisations.
1) La remise en question de la productivité : 58 milliards de dollars en jeu (d’ici 2027)
Gartner prévoit qu’avec la fusion de GenAI et agents d’IA, la domination des outils de productivité traditionnels sera contestée pour la première fois en 30 ans, entraînant une révolution d’un marché évalué à 58 milliards de dollars. Les compatibilités héritées et formats classiques céderont du terrain face à une rapidité d’exécution accrue, rendant l’entrée plus accessible et attirant de nouveaux concurrents. Par ailleurs, certaines fonctionnalités aujourd’hui payantes migreront vers des couches gratuites, augmentant ainsi la base d’utilisateurs.
Implication : les CIO devront diversifier leur portefeuille d’outils et évaluer leur succès en fonction des temps jusqu’à résultats, plutôt que de simples listes de fonctionnalités. La gouvernance des licences et des données deviendra dynamique.
2) La transformation des RH : certifications d’IA dans 75 % des processus de recrutement (2027)
En deux années, trois processus de recrutement sur quatre intégreront des tests de compétences en IA. L’alphabétisation en GenAI sera corrélée aux salaires, et les entreprises utiliseront des cadres standardisés pour mesurer la capacité à capturer, synthétiser et décider.
Implication : un marché de certifications et de tests pratiques émergera. La formation interne devra évoluer, passant de « cours d’utilisation » à un maîtrise appliquée (automatisation des tâches, rédaction assistée, analyses).
3) Le retour du « pensez sans IA » : 50 % des organisations effectueront des évaluations « sans IA » (2026)
L’usage intensif de GenAI pourrait affadir les compétences de pensée critique, et 50 % des entreprises exigeront des évaluations “sans IA” pour vérifier raisonnement, jugement et résolution de problèmes sans assistance machine, notamment dans les secteurs de la finance, la santé et le juridique.
Implication : des processus de recrutement plus et plus coûteux pour des postes critiques. De nouvelles plateformes de tests seront conçues pour isoler la capacité humaine. La différenciation des talents se déplacera vers la qualité du jugement.
4) Souveraineté et fragmentation : 35 % des pays auront adopté des plateformes d’IA régionales (2027)
La régulation, la langue et le contexte culturel pousseront vers la création de plateformes d’IA régionales, alimentées par des données propriétaires. Les multinationales devront gérer plusieurs alliances et gouvernances des données.
Implication : une architecture multicloud/multimodèle, avec des clauses de localisation et de souveraineté, deviendra la norme. La portabilité et l’interopérabilité ne seront plus optionnelles, mais indispensables.
5) Service client : l’entreprise adoptant une IA multiagent dans 80 % des processus dominera (2028)
Le modèle hybride — IA pour les tâches répétitives et humains (assistés par IA) pour les aspects complexes ou émotionnels — se généraliser. Les clients choisiront entre auto-assistance par agents ou interactions humaines renforcées par IA.
Implication : toute entreprise qui ne industrialise pas l’IA multiagent dans ses CRM et ses opérations perdra un avantage compétitif. Le KPI évoluera, n’étant plus seulement le NPS, mais le ressenti d’effort et la résolution au premier contact.
6) Achats B2B : 90 % des dépenses via agents IA (plus de 15 000 milliards de dollars) (2028)
Les achats B2B seront intermédiaires par des agents IA dans 9 cas sur 10, canalisation plus de 15 000 milliards de dollars d’échanges. La traçabilité des données opérationnelles sera une monnaie essentielle, et les produits API-first, cloud-native renforceront la compétitivité des acteurs.
Implication : des cycles de vente réduits naîtront, ainsi que des places de marché d’agents. Les entreprises devront fournir des signaux vérifiables (performance, SLA, ESG) afin d’être achetables par des machines.
7) Risques juridiques : plus de 2 000 procès liés à la « mort par IA » (fin 2026)
Les faillites en matière de sécurité liée à l’IA augmenteront, provoquant des audits, des retraits, une intervention policière et des litiges. Les entreprises chercheront à se différencier par une utilisation sécure et responsable de l’IA, voire en limitant son usage dans certains cas.
Implication : priorité à la sécurité fonctionnelle, la traçabilité, et les audits. La documentation des décisions algorithmiques et les audits externes seront essentiels, avec une variabilité selon les régions.
8) Argent programmable : 20 % des transactions avec conditions incorporées (2030)
Le monnaie programmable permettra des transactions machine-à-machine, du commerce automatisé et de la monétisation des données. Les stablecoins, dépôts tokenisés et actifs tangibles tokenisés ouvriront de nouvelles opportunités pour le secteur entrepreneurial. Les agents économiques pourront payer, recevoir et moduler les transactions autonomes.
Implication : des possibilités dans la supply chain et les services financiers; des défis liés à l’interopérabilité, aux standards fragmentés et à la sécurité dans la gestion des actifs numériques.
9) Contrats « axés sur le processus » : la réduction du décalage coût-valeur de 50 % d’ici 2027
L’IA agentique découvrira un savoir tacite qu’elle transformera en actifs, en remplaçant des flux standardisés par une supervision contextuelle. La tarification évoluera vers une innovation continue, plutôt qu’un système basé sur des heures ou jalons.
Implication : la mesure de la valeur dépassera le simple décompte de l’effort. Les modèles de tarification, SLA et KPIs s’orienteront vers les résultats.
10) Régulation fragmentée : 50 % des économies suivront leurs propres lois, entraînant 5 milliards en coûts de conformité (2027)
Face à la multitude de lois sur l’IA en préparation, chaque région ou pays suivra ses propres voies. La gouvernance de l’IA deviendra une activité pérenne, avec des logiciels spécialisés et des équipes dédiées.
Implication : le carte en évolution constante des réglementations incombera au CEO ainsi qu’aux Risque et Juridique. La formation à l’IA sera essentielle pour que la gouvernance devienne un véritable facilitateur, plutôt qu’un obstacle.
Que faire dès maintenant : un plan en 5 axes pour les CIO et dirigeants
- Redéfinir le portefeuille de productivité : réaliser des pilotes comparatifs entre suites avec GenAI natif et nouveaux outils “prêts pour les agents”; négocier des modèles de licences avec des niveaux gratuits et payants adaptés.
- Stratégie de talents double : certifications en compétence IA et tests “sans IA” pour les postes critiques ; évoluer vers des chemins de formation interne axés sur la performance.
- Architecture souveraine et multi-modèles : respecter les critères de localisation, de résidence des données et de portabilité selon la région ; gérer un catalogue de modèles et agents sous gouvernance commune.
- Mécanismes de garde et responsabilité : renforcer la sécurité fonctionnelle, mettre en place des audits, assurer la transparence des décisions algorithmiques et simuler les fautes d’IA. Mettre en place un schéma de responsabilités vis-à-vis des fournisseurs et assureurs.
- Anticiper pour les agents acheteurs : rendre les données vérifiables accessibles via des API et schémas signés; élaborer des politiques pour l’argent programmable et contrats autonomes.
Questions fréquentes
Quelle différence entre agents d’IA et assistants traditionnels ?
Les agents ne se limitent pas à générer du texte ou des réponses, ils agissent sur des outils et prennent des décisions avec mémoire, objectifs et vérification. En B2B, ils seront intermédiaires qui négocient et finalisent des achats.
Pourquoi Gartner évoque-t-il des tests “sans IA” alors que l’IA augmente la productivité ?
Parce que l’avantage compétitif repose sur le jugement et le cru en situations ambiguës. Séparer la capacité humaine de l’assistance IA favorise l’embauche de profils à autonomie cognitive.
Que signifie la “souveraineté de l’IA” pour une multinationale ?
Gérer plusieurs plateformes et clouds souverains avec un gouvernement des données conforme à chaque pays ou région. Cela implique la portabilité, l’interopérabilité et des contrats pour éviter tout verrouillage.
Comment le « argent programmable » impacte-t-il mon entreprise ?
Il facilitera des transactions conditionnées et l’automatisation commerciale entre systèmes, tout en réduisant la friction et les coûts. Cela nécessite une évaluation des risques opérationnels, de la custodie, des contrôles d’accès et du respect des réglementations.
Sources
Gartner, « Prévisions stratégiques clés pour 2026 et au-delà » (Gartner IT Symposium/Xpo 2025).
