L'adoption de l'IA d'entreprise pourrait enfin s'accélérer en 2026 — ou les investisseurs sont encore trop optimistes

Trois ans se sont écoulés depuis l’arrivée de ChatGPT, déclenchant une vague d’investissement dans l’IA et d’enthousiasme entrepreneurial. Pourtant, les entreprises restent tièdes quant aux retours. Une enquête du MIT a révélé que 95 % des entreprises n’ont pas encore tiré de valeur significative de leurs dépenses en IA. La question qui persiste à Silicon Valley : quand la marée va-t-elle vraiment tourner ?

Les capital-risqueurs continuent de prédire que l’année prochaine sera le moment décisif. Ils l’ont dit en 2024. Ils l’ont dit en 2025. Maintenant, avec 2026 à l’horizon, 24 investisseurs spécialisés dans l’entreprise parient à nouveau — c’est à ce moment-là que la véritable transformation de l’IA se produira à grande échelle, que les budgets s’étendront de manière significative, et que les entreprises verront enfin des retours dignes d’être célébrés.

La réalité de l’IA : pourquoi les entreprises trébuchent

Le décalage est flagrant. Les LLM devaient être des changeurs de jeu pour les affaires. Au lieu de cela, beaucoup d’entreprises les traitent comme des outils expérimentaux — en lançant des pilotes, en testant des frameworks, mais rarement en passant à la production à grande échelle.

Les investisseurs reconnaissent cette friction. Le consensus qui émerge des discussions avec les VC : les entreprises découvrent que l’IA n’est pas une solution universelle. Elles apprennent que ce n’est pas parce qu’une technologie peut être déployée qu’elle doit l’être. Les modèles personnalisés, finement ajustés pour des problématiques spécifiques, occuperont le devant de la scène. Tout comme la gouvernance des données, les outils d’observabilité, et les couches d’orchestration — l’infrastructure peu glamour qui permet réellement aux systèmes d’IA de fonctionner de manière fiable.

Certaines entreprises d’IA pour l’entreprise font une pivot. Celles qui ont commencé avec des offres de produits limitées — support client alimenté par l’IA ou assistants de codage — évoluent vers des partenaires d’implémentation. Une fois qu’elles accumulent suffisamment de flux de travail clients sur leur plateforme, elles peuvent déployer directement des ingénieurs dans les organisations clientes, étendant leur valeur au-delà d’une seule fonctionnalité. En pratique, beaucoup de sociétés spécialisées en produits IA se transforment en véritables cabinets de conseil en IA à grande échelle.

Où la croissance se produit réellement

Les entreprises qui ont du momentum suivent un schéma : elles ont identifié des lacunes créées par l’adoption de l’IA elle-même. En cybersécurité, les fournisseurs construisent des couches de protection des données pour que les modèles linguistiques puissent interagir en toute sécurité avec des données sensibles d’entreprise. En engagement client, « l’Answer Engine Optimization » émerge comme une véritable catégorie — des entreprises aidant les marques à apparaître dans les réponses générées par l’IA, pas seulement dans les résultats Google.

Ce n’étaient pas des industries il y a deux ans. Maintenant, elles sont essentielles pour les entreprises qui déploient sérieusement l’IA.

Les acteurs les plus performants se concentrent sur des segments précis. Ils maîtrisent un cas d’usage — un persona d’acheteur, un problème de flux de travail — avant d’étendre horizontalement. Cette approche disciplinée crée de la fidélité. Les clients les considèrent comme des outils critiques plutôt que comme des options agréables à avoir.

La révolution des agents (Progressivement)

Les agents IA se multiplieront, mais probablement pas comme le rêvaient la science-fiction. D’ici la fin de 2026, les agents seront encore en phase d’adoption précoce. Les barrières techniques subsistent. Les cadres de conformité sont flous. Les standards pour la communication entre agents n’ont pas émergé.

Ce qui se produira : les agents commenceront à briser les silos organisationnels. Aujourd’hui, chaque agent est isolé — agents commerciaux, agents du service client, agents produits fonctionnent indépendamment. D’ici fin 2026, des agents unifiés avec un contexte et une mémoire partagés commenceront à converger ces rôles. Considérez cela comme une collaboration humain-IA sophistiquée sur des tâches complexes plutôt qu’une division claire du travail où l’IA gère la routine et l’humain la réflexion. La frontière entre leurs capacités continuera de se déplacer.

Aaron Jacobson, un investisseur, propose une prédiction que beaucoup dans le venture croient : la plupart des travailleurs du savoir auront au moins un collègue IA qu’ils connaîtront par leur nom d’ici la fin de l’année.

Ce que veulent vraiment voir les investisseurs en Série A

Oubliez les estimations théoriques de TAM et les revenus pilotes. Les VC exigent désormais une preuve d’adoption réelle par les entreprises.

Le seuil : 1 à 2 millions de dollars de revenus récurrents annuels est la base. Mais la vraie question que posent les investisseurs : les clients considèrent-ils votre produit comme réellement critique pour leur mission ou simplement pratique ? Des revenus sans narration, c’est mince ; une narration sans traction, c’est de la vaporware. Il faut les deux.

Les clients doivent utiliser votre produit dans leurs opérations quotidiennes, être prêts à faire des appels de référence, et pouvoir défendre l’achat lors des revues de sécurité et juridiques. Vous devez démontrer des gains de temps, une réduction des coûts ou une augmentation de la production qui résistent à l’examen des achats.

La perspective d’Aaron Jacobson sur la création de valeur durable s’applique ici : les fondateurs levant des fonds en Série A doivent montrer qu’ils construisent dans des espaces où le TAM s’étend avec l’IA plutôt que de se contracter. Certains marchés ont une demande élastique — une chute de 90 % du prix crée une croissance du marché de 10x. D’autres ont une demande inélastique — la baisse des prix vaporise le marché, et les clients captent toute la valeur créée. Les investisseurs préfèrent la première option.

Un autre signal important : la qualité du fondateur. Avez-vous attiré des talents de premier ordre, loin des hypercalers et des concurrents ? Si oui, vous avez passé un filtre de crédibilité que l’argent ne peut pas falsifier.

La bifurcation à venir

Les budgets IA pour l’entreprise augmenteront en 2026, mais de manière inégale. La croissance sera fortement concentrée sur les fournisseurs qui livrent des résultats prouvés. Tout le reste se stabilisera ou se contractera.

Cela crée une dynamique de type « gagnant-tout ». Un petit nombre de fournisseurs captera une part disproportionnée du budget, tandis que beaucoup d’autres verront leurs revenus stagner. Les DSI, fatigués de la prolifération de fournisseurs et d’outils expérimentaux, rationaliseront les solutions en chevauchement et se concentreront sur les acteurs éprouvés.

L’optimisme : les entreprises transféreront leurs budgets pilotes vers des lignes de budget permanentes. Les sociétés qui ont tenté de développer des solutions IA en interne — et ont découvert la complexité opérationnelle — accéléreront l’adoption de plateformes externes.

La question de 2026 reste ouverte

Est-ce que ce sera enfin l’année où les entreprises obtiendront une valeur mesurable de l’IA ? Le débat se divise en camps.

Les optimistes soulignent que les entreprises déjà en tirent de la valeur — elles ne s’en rendent simplement pas encore compte. Demandez à n’importe quel ingénieur logiciel s’il abandonnerait ses outils de codage IA, il pâlira. C’est une valeur qui se manifeste déjà, silencieusement. Elle se multipliera dans toutes les organisations en 2026.

Les sceptiques sont plus prudents. L’exécution reste difficile. L’IA continue de s’améliorer, mais des lacunes persistent. Beaucoup de dirigeants adoptent cyniquement des « investissements en IA » comme un paravent pour des réductions de personnel ou des dépenses mal orientées des années précédentes. L’IA devient le bouc émissaire des erreurs passées.

La vision la plus équilibrée : les entreprises gagneront de la valeur en 2026, mais de façon progressive. Des solutions concrètes pour des points de douleur spécifiques émergeront dans divers secteurs. Le problème de la simulation à la réalité — utiliser l’IA pour entraîner des systèmes transférant des insights dans le monde physique — débloquera des opportunités dans la fabrication, l’infrastructure et la surveillance climatique.

L’infrastructure et la physique comptent plus que les modèles

Un fil conducteur dans la réflexion venture : la performance brute des modèles compte moins que ce que l’on suppose généralement. Les laboratoires d’IA de pointe (OpenAI, Anthropic) livreront probablement plus d’applications clé en main directement en production que prévu, notamment dans la finance, le droit, la santé et l’éducation.

Mais une contrainte est en train de se faire sentir : l’énergie. Nous approchons de la capacité de l’humanité à produire suffisamment d’énergie pour alimenter des GPU gourmands en puissance. Aaron Jacobson l’a souligné : les avancées en logiciels et matériels en matière de performance par watt définiront la prochaine vague. Une meilleure gestion des GPU, des puces IA plus efficaces, le réseautage optique, la reconsidération des charges thermiques dans les centres de données — ce sont là les frontières où émergeront des investissements révolutionnaires.

L’IA vocale représente une autre frontière. La parole est la façon naturelle dont les humains communiquent. Après des décennies à taper et à fixer des écrans, les interfaces vocales représentent un véritable changement de paradigme dans la façon dont les gens interagissent avec l’intelligence.

La question de la forteresse : qu’est-ce qui protège réellement une entreprise d’IA ?

Dans l’IA, les forteresses ne se construisent pas uniquement sur la performance des modèles. Ces avantages s’érodent en quelques mois lorsqu’un meilleur modèle sort.

La véritable défense provient des données, des flux de travail, et de l’intégration. Les entreprises profondément intégrées dans les opérations clients, avec un accès à des données propriétaires en constante amélioration, et des coûts de changement élevés, détiennent des avantages durables. Une entreprise qui devient le système de référence — le centre nerveux opérationnel qu’un client ne peut pas extraire — atteint une véritable fidélité.

Les forteresses verticales sont plus faciles à construire que les horizontales. Dans des domaines spécialisés comme la fabrication, la construction, la santé ou le droit, les données clients sont plus cohérentes et reproductibles. La connaissance spécifique à un domaine renforce la défense. Un outil horizontal fait face à une concurrence infinie ; une solution verticale, une fois intégrée, devient irremplaçable.

Les forteresses les plus solides proviennent de la transformation des données existantes d’une entreprise en meilleures décisions, flux de travail et expériences client. Les entreprises disposent de données incroyablement riches et gouvernées. Elles manquent de la capacité à raisonner dessus de manière ciblée et fiable. Les startups qui combinent sophistication technique, connaissance approfondie du secteur, et solutions spécifiques au domaine directement sur les données clients — sans créer de nouveaux silos — remportent la mise.

Verdict final

2026 pourrait être le point d’inflexion. Ou ce sera 2027. Ou 2028.

Ce qui est clair : l’IA pour l’entreprise n’est plus théorique. Elle est opérationnelle. Les entreprises apprennent ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas. Les budgets iront vers des solutions éprouvées. L’infrastructure s’améliorera. Les agents se multiplieront. La question n’est pas si l’IA va transformer le logiciel d’entreprise — elle le fera. La question est le timing. Et là, même les investisseurs les plus affûtés restent prudents dans leurs pronostics.