La révolution du logiciel rencontre le monde réel : visions de a16z pour 2026

De la théorie à la pratique : comment le code transforme l’industrie et l’économie

Le logiciel a désormais conquis notre façon de penser et de communiquer. En 2026, la véritable bataille se jouera sur le terrain du monde physique. Alors que la diffusion de l’intelligence artificielle dans les processus numériques se poursuit, le changement le plus radical se produira lorsque le code commencera réellement à contrôler les usines, les infrastructures énergétiques, les ports et les systèmes logistiques. Il ne s’agit plus d’automatisation théorique, mais d’une transformation concrète qui redéfinira les équilibres économiques mondiaux.

L’Amérique reconstruit sa base industrielle avec l’IA au centre

Les États-Unis ne modernisent pas simplement leurs anciennes installations industrielles. Une nouvelle classe d’entreprises naît en partant du principe que la simulation, la conception automatisée et les opérations guidées par l’IA sont la norme, non l’exception. Ces acteurs identifient d’énormes opportunités dans des secteurs qui semblaient consolidés : systèmes énergétiques avancés, production robotique lourde, extraction minière de nouvelle génération, processus biologiques et enzymatiques pour la fabrication de précurseurs chimiques.

L’IA ne limite pas son application aux laboratoires. Elle peut concevoir des réacteurs plus propres et plus efficaces, optimiser l’extraction de minéraux critiques, créer de meilleurs enzymes et coordonner des essaims de machines autonomes avec une précision que les opérateurs traditionnels ne peuvent atteindre. Cette combinaison de capacités cognitives et de contrôle physique crée un avantage concurrentiel sans précédent.

En dehors des usines, la même logique s’applique aux systèmes critiques qui étaient autrefois impossibles à surveiller entièrement. Capteurs autonomes, drones et modèles IA modernes peuvent désormais suivre en continu ports, voies ferrées, lignes électriques, oléoducs, centres de données et infrastructures militaires. Le monde réel génère des données complexes et souvent non structurées—chaque mouvement d’un camion, chaque lecture d’un compteur, chaque cycle de production constitue une matière première pour entraîner des modèles de plus en plus puissants.

Les usines américaines retrouvent leur fonctionnement avec un nouveau ADN

Le premier grand cycle économique américain reposait sur une force industrielle solide. Cette force a été en grande partie démantelée ces dernières décennies, mais aujourd’hui, les machines recommencent à tourner avec une différence fondamentale : elles sont contrôlées par le logiciel et l’IA. Les entreprises qui relèvent des défis dans des secteurs comme l’énergie, l’extraction, la construction et la fabrication appliquent une mentalité combinant l’efficacité de la chaîne de montage d’Henry Ford avec les avancées de l’intelligence artificielle contemporaine.

Cette approche hybride permet de :

• Traiter plus rapidement des processus réglementaires et d’autorisation complexes
• Accélérer les cycles de conception en intégrant dès le départ la faisabilité de la production
• Gérer la coordination de projets à l’échelle nationale avec une précision millimétrique
• Mettre en œuvre des systèmes autonomes pour des tâches difficiles ou dangereuses

D’ici 2026, nous attendons une production en série de réacteurs nucléaires, une construction rapide de logements pour répondre à la demande nationale, des centres de données déployés rapidement, et une renaissance de la force industrielle américaine. Le principe est simple mais puissant : « L’usine, c’est le produit. »

L’observabilité physique : quand le monde réel devient aussi transparent que le code

Au cours des dix dernières années, l’observabilité du logiciel a transformé notre façon de surveiller les systèmes numériques—chaque journal, métrique et traçage rend visible l’invisible. Aujourd’hui, cette même révolution s’apprête à atteindre le monde physique. Avec plus d’un milliard de caméras et capteurs connectés répartis dans les principales villes américaines, comprendre l’état réel des villes, réseaux électriques et infrastructures critiques devient à la fois urgent et techniquement réalisable.

Ce nouveau niveau de perception aura des implications profondes pour la robotique et les technologies autonomes. Lorsque les machines auront accès à une carte partagée du monde physique observable comme le code, elles pourront se coordonner et opérer avec une fluidité impossible aujourd’hui.

Cependant, les outils capables de détecter des incendies de forêt ou de prévenir des incidents sur les chantiers peuvent aussi créer des scénarios dystopiques. Les véritables gagnants de cette vague seront ceux qui gagneront la confiance du public en construisant des systèmes protégeant la vie privée, étant interopérables, supportant nativement l’IA, et maintenant la transparence sociale sans compromettre les libertés civiles.

La pile industrielle électronique : quand le logiciel contrôle vraiment les atomes

La prochaine révolution industrielle ne se produira pas seulement à l’intérieur des usines, mais dans les machines elles-mêmes. L’électrification, les matériaux innovants et les progrès de l’IA se fondent, permettant au logiciel de contrôler le mouvement, la production et la transformation du monde physique.

La pile industrielle électronique représente la technologie intégrée qui alimente véhicules électriques, drones, centres de données et fabrication moderne. Elle relie les atomes qui font bouger le monde aux bits qui le contrôlent : des minéraux raffinés en composants, à l’énergie stockée dans les batteries, à l’électricité contrôlée par des dispositifs électroniques, au mouvement réalisé par des moteurs de précision, le tout coordonné par le logiciel. C’est l’infrastructure invisible derrière chaque étape vers l’automatisation physique.

Cependant, de la raffinage des matériaux critiques à la fabrication de puces avancées, la capacité à construire cette pile s’érode globalement. Si les États-Unis veulent diriger la prochaine ère industrielle, ils doivent produire le matériel qui la soutient. Les nations qui maîtriseront la pile industrielle électronique définiront le futur de la technologie industrielle et militaire pour le siècle à venir.

Les laboratoires autonomes accélèrent la découverte scientifique

Avec les progrès des modèles multimodaux et l’amélioration continue des capacités robotiques, les équipes de recherche ferment la boucle de la découverte scientifique autonome. Les laboratoires de nouvelle génération peuvent passer de l’hypothèse à la conception et à l’exécution d’expériences, jusqu’au raisonnement, à l’analyse des résultats et à l’itération sur de futures directions de recherche, le tout sans intervention humaine continue.

Les équipes qui construiront ces laboratoires seront nécessairement interdisciplinaires, intégrant compétences en IA, robotique, sciences physiques et de la vie, fabrication et opérations. Cette approche permet des expériences et découvertes continues dans des environnements sans personnel, accélérant le cycle d’innovation de façon exponentielle.

Le voyage des données : la prochaine frontière dans les secteurs critiques

En 2025, les limites des ressources informatiques et la construction de centres de données ont défini le débat sur l’IA. En 2026, l’attention se portera sur un défi différent : les limites des ressources en données et comment nos secteurs critiques deviennent des sources inépuisables d’informations.

Les secteurs industriels traditionnels restent encore un trésor de données potentielles et non structurées. Chaque déplacement d’un camion, chaque lecture d’un compteur, chaque intervention de maintenance, chaque cycle de production, chaque assemblage, chaque test constitue une matière première pour entraîner des modèles sophistiqués. Cependant, des termes comme collecte de données, étiquetage et entraînement de modèles ne font pas encore partie du vocabulaire industriel standard.

La demande pour ces données est déjà infinie. Des entreprises spécialisées et des laboratoires de recherche en IA paient des prix élevés pour accéder aux données de processus provenant des « usines de la sueur ». Les entreprises industrielles disposant d’infrastructures physiques existantes ont un avantage compétitif naturel : elles peuvent capturer d’énormes quantités de données à coût marginal quasi nul et les utiliser pour entraîner des modèles propriétaires ou les concéder en licence à des tiers. Bientôt, des startups dédiées fourniront des stacks de coordination : outils logiciels pour la collecte, l’étiquetage et la licence des données ; matériel de capteurs et SDK logiciels ; environnements d’apprentissage par renforcement et pipelines d’entraînement.

L’IA renforce les modèles d’affaires, ne se limite pas à réduire les coûts

Les startups les plus sophistiquées dans le domaine de l’IA ne se contentent pas d’automatiser des tâches répétitives. Elles amplifient la valeur économique que leurs clients peuvent tirer de leur activité. Dans le secteur juridique basé sur le partage des bénéfices, par exemple, les cabinets d’avocats ne gagnent que s’ils gagnent. Les entreprises innovantes utilisent des données propriétaires sur les résultats des processus pour prévoir les probabilités de succès, aidant ainsi les cabinets à sélectionner les meilleurs cas, à servir plus de clients et à augmenter leur taux de victoire.

L’IA ne réduit pas simplement les coûts opérationnels—elle renforce les modèles d’affaires en générant plus de revenus. D’ici 2026, cette logique s’étendra à tous les secteurs verticaux, car les systèmes d’IA s’aligneront plus profondément sur les incitations économiques des clients, créant des avantages composés que le logiciel traditionnel ne peut atteindre.

ChatGPT devient l’App Store de l’IA : une nouvelle ère de distribution

Les cycles de succès grand public nécessitent trois éléments : une nouvelle technologie, de nouveaux comportements des consommateurs et de nouveaux canaux de distribution. Jusqu’à récemment, la vague d’IA remplissait les deux premiers critères mais manquait d’un canal de distribution natif. La plupart des produits se développaient via des réseaux existants comme les réseaux sociaux ou le bouche-à-oreille.

Avec la sortie du SDK d’OpenAI Apps, le support d’Apple pour les mini-apps et la fonction de chat de groupe de ChatGPT, la situation a radicalement changé. Les développeurs grand public peuvent désormais accéder directement à la base d’utilisateurs de 900 millions de ChatGPT et exploiter de nouveaux réseaux de mini-apps pour croître. Cette dernière étape du cycle de vie des produits grand public promet d’ouvrir une course à l’or technologique de dix ans en 2026. Ignorer ce changement de paradigme comporte des risques importants.

Les agents vocaux conquièrent l’espace professionnel

Au cours des 18 derniers mois, l’idée que des agents IA gèrent des interactions réelles pour les entreprises est passée de la science-fiction à la réalité opérationnelle quotidienne. Des milliers d’entreprises—des PME aux grandes entreprises—utilisent l’IA vocale pour fixer des rendez-vous, compléter des réservations, mener des sondages et recueillir des informations clients. Ces agents ne font pas seulement économiser des coûts et générer des revenus supplémentaires, ils libèrent aussi les employés pour des tâches plus précieuses et intéressantes.

Étant donné que le secteur en est encore à ses débuts, beaucoup d’entreprises restent dans la phase « la voix comme point d’entrée », proposant une ou deux interactions comme solution unique. En 2026, nous attendons à voir les assistants vocaux s’étendre pour gérer des flux de travail entiers, potentiellement multimodaux, et même gérer le cycle complet de la relation client.

Avec l’amélioration continue des modèles sous-jacents—les agents modernes peuvent déjà appeler des outils et opérer entre différents systèmes—chaque entreprise devrait déployer des produits IA guidés par la voix pour optimiser ses processus clés.

Les applications proactives remplacent les prompts

En 2026, les utilisateurs grand public diront adieu aux boîtes de texte pour les prompts. La prochaine génération d’applications IA ne montrera pas du tout d’interfaces de recherche—elles observeront vos actions et proposeront des suggestions proactives sans que vous ayez à demander.

Votre IDE suggérera des refactorings de code avant même que vous posiez la question. Votre CRM générera automatiquement des emails de suivi après un appel. Votre outil de conception produira des options alternatives pendant que vous travaillez. L’interface de chat deviendra simplement un outil de support marginal. L’IA sera la structure invisible de chaque flux de travail, activée par l’intention de l’utilisateur plutôt que par des commandes explicites.

Les banques et les assurances enfin modernisées

De nombreuses institutions financières ont intégré des fonctions d’IA comme l’importation de documents et les agents vocaux dans leurs systèmes legacy, mais ce n’est pas une véritable transformation. Ce n’est qu’en reconstruisant l’infrastructure sous-jacente à l’IA qu’elles pourront réellement transformer les services financiers.

D’ici 2026, le risque concurrentiel de ne pas se moderniser dépassera le risque d’échec dans l’effort. Les grandes institutions financières abandonneront leurs contrats avec des fournisseurs traditionnels pour déployer des alternatives plus récentes et natives à l’IA. Ces entreprises dépasseront les limites des anciennes classifications, devenant des plateformes capables de centraliser, normaliser et enrichir les données sous-jacentes.

Les résultats seront significatifs :

• Les flux de travail seront considérablement simplifiés. Il ne sera plus nécessaire de passer d’un système à l’autre. Imaginez gérer en parallèle des centaines d’activités en suspens dans un système de prêts hypothécaires, pendant que les agents complètent les tâches fastidieuses.
• Les catégories que nous connaissons fusionneront en catégories plus larges. KYC, ouverture de compte et surveillance des transactions pourront être unifiés dans une seule plateforme de gestion des risques.
• Les gagnants de ces nouvelles catégories seront dix fois plus grands que les entreprises traditionnelles : leur portée est plus grande et le marché logiciel dévore la main-d’œuvre.

L’avenir des services financiers ne consiste pas à appliquer l’IA aux anciens systèmes, mais à construire un nouveau système d’exploitation natif pour l’IA.

L’IA atteint 99 % des entreprises grâce à des stratégies visionnaires

L’IA est la révolution technologique la plus excitante de notre vie, mais jusqu’à présent, la majorité des bénéfices des startups ont été captés par 1 % des entreprises de la Silicon Valley—soit parce qu’elles sont physiquement dans la Bay Area, soit parce qu’elles font partie de son vaste réseau d’influence.

En 2026, cela changera radicalement. Les startups réaliseront que la majorité des opportunités d’IA se trouve en dehors de la Silicon Valley. Nous verrons de nouvelles entreprises exploiter des stratégies visionnaires pour découvrir des opportunités cachées dans les grands secteurs verticaux traditionnels. Dans des secteurs comme le conseil, les services (system integrator, les sociétés de mise en œuvre) et la fabrication, qui évoluent plus lentement, l’IA offre d’énormes opportunités encore inexplorées.

Stripe, Deel, Mercury, Ramp ont suivi cette stratégie consistant à servir les entreprises de nouveaux marchés—les entreprises entièrement nouvelles—dès le départ. Beaucoup de clients de Stripe n’existaient même pas lorsque l’entreprise a été fondée. En 2026, nous verrons des startups nées de zéro se développer rapidement dans de nombreux secteurs du logiciel d’entreprise, simplement en construisant de meilleurs produits et en se concentrant sur des clients encore non liés par des fournisseurs existants.

Les systèmes multi-agents transforment la structure des entreprises Fortune 500

D’ici 2026, les entreprises passeront d’outils d’IA isolés à des systèmes multi-agents fonctionnant comme des équipes numériques coordonnées. À mesure que ces agents commenceront à gérer des flux de travail complexes et interdépendants—planification, analyse et exécution conjointes—les entreprises devront repenser radicalement leur organisation et la façon dont le contexte circule entre les systèmes.

Les entreprises Fortune 500 ressentiront cette transformation plus profondément que d’autres : elles détiennent les plus grandes réserves de données isolées, de connaissance institutionnelle et de complexité opérationnelle. Transformer cette connaissance—dont une grande partie réside dans l’esprit des employés—en une base partagée pour les travailleurs autonomes permettra des décisions plus rapides, des cycles plus courts et des processus de bout en bout qui ne dépendent pas d’une microgestion humaine continue.

Cette transformation obligera les dirigeants à repenser rôles et logiciels. Émergeront de nouvelles fonctions comme concepteurs de workflows IA, superviseurs d’agents et responsables de la gouvernance pour la coordination des travailleurs numériques collaboratifs. En plus des systèmes de gestion existants, les entreprises auront besoin de systèmes de coordination : de nouveaux niveaux pour gérer les interactions multi-agents, juger du contexte et assurer la fiabilité des flux de travail autonomes.

Les humains se concentreront sur la gestion des cas limites et des situations plus complexes. L’ascension des systèmes multi-agents n’est pas seulement une étape supplémentaire dans l’automatisation ; elle représente une reconstruction de la façon dont les entreprises opèrent, prennent des décisions et, en fin de compte, créent de la valeur.

L’IA grand public évolue : de “Aide-moi” à “Connais-moi”

En 2026, les fonctionnalités des produits IA grand public passeront d’un simple outil d’amélioration de la productivité à un renforcement des liens humains. L’IA ne se contentera plus de vous aider à accomplir des tâches, mais vous aidera à mieux vous connaître et à construire des relations plus solides avec les autres.

Ce passage n’est pas simple. Beaucoup de produits d’IA sociale ont déjà été lancés et ont échoué. Cependant, grâce aux fenêtres de contexte multimodales et à la baisse des coûts d’inférence, les produits IA modernes peuvent apprendre de chaque aspect de votre vie—pas seulement de ce que vous dites au chatbot, mais aussi de vos photos, de vos conversations en tête-à-tête ou en groupe, de vos habitudes quotidiennes et de vos réactions au stress.

Les produits “Connais-moi” ont une meilleure fidélisation des utilisateurs que les produits “Aide-moi”. Les produits “Aide-moi” monétisent par une forte disposition à payer pour des tâches spécifiques et cherchent à augmenter la fidélité. Les produits “Connais-moi” monétisent par des interactions quotidiennes continues : la disposition à payer est moindre, mais la fidélité est nettement plus élevée. Une fois que ces produits seront vraiment déployés, ils feront partie intégrante de notre vie quotidienne.

De nouveaux primitives de modèles permettent des entreprises sans précédent

D’ici 2026, nous verrons émerger des entreprises qui n’auraient pas pu exister avant les progrès dans les modèles de raisonnement, la multimodalité et les applications informatiques avancées. Jusqu’à présent, de nombreux secteurs—juridique, service client—ont utilisé l’amélioration du raisonnement pour renforcer des produits existants. Maintenant, nous commençons à voir des entreprises dont le produit principal dépend fondamentalement de ces nouvelles primitives de modèle.

Les progrès dans le raisonnement génèrent de nouvelles capacités, comme évaluer des demandes financières complexes, agir sur la base de recherches académiques denses, ou résoudre automatiquement des litiges de facturation. Les modèles multimodaux permettent d’extraire des données vidéo latentes du monde physique—les caméras sur les sites de production révèlent des insights cachés. L’informatique appliquée permet d’automatiser de grands secteurs qui étaient auparavant limités par des logiciels de bureau, des API médiocres et des flux de travail fragmentés.

Les startups IA croissent rapidement en servant d’autres startups IA

Nous sommes dans une phase sans précédent de création d’entreprises, principalement guidée par le cycle actuel de produits IA. Contrairement aux cycles précédents, les entreprises existantes ne restent pas passives ; elles adoptent activement l’IA. Comment les startups peuvent-elles gagner ?

Une des méthodes les plus efficaces et sous-estimées pour surpasser les entreprises établies dans les canaux de distribution est de servir dès le départ les greenfield companies—des entreprises entièrement nouvelles et non encore liées à des fournisseurs legacy. Si vous parvenez à attirer toutes ces nouvelles entreprises et à croître avec elles, lorsque vos clients deviendront grands, vous le serez aussi.

En 2026, nous verrons des startups nées de zéro se développer rapidement dans de nombreux secteurs du logiciel d’entreprise. Il suffit de construire de meilleurs produits et de se concentrer sur des clients encore non liés par des fournisseurs existants. La stratégie est simple mais puissante : l’avenir appartient à ceux qui croissent avec les nouveaux acteurs, pas à ceux qui tentent de conquérir les anciens.

Conclusion : le logiciel a dévoré le monde, il le propulse maintenant en avant

Les tendances pour 2026 ne parlent pas d’une seule innovation, mais d’une transformation systémique. Le logiciel n’est plus simplement un outil qui optimise les processus existants—il est devenu le substrat même sur lequel sont construits des modèles économiques entiers, des infrastructures industrielles et des relations humaines.

Des laboratoires autonomes qui accélèrent la découverte scientifique aux systèmes multi-agents qui repensent le fonctionnement des Fortune 500, de la renaissance de la base industrielle américaine à l’évolution des services financiers, le thème récurrent est clair : le logiciel continuera à dévorer le monde, mais en 2026, il le fera de manière plus profonde, plus physique et plus intégrée que jamais auparavant.