Le bilan de la réalité de l'IA d'entreprise : pourquoi 2026 pourrait en réalité être différent

Après trois ans d’enthousiasme alimenté par ChatGPT, l’IA d’entreprise a rencontré un mur de réalité. Une enquête du MIT a révélé que 95 % des entreprises ne voient pas de retours significatifs sur leurs investissements en IA. Mais 24 capital-risqueurs pensent que 2026 sera le point d’inflexion—lorsque les entreprises dépasseront enfin les pilotes et commenceront à tirer une véritable valeur du déploiement de l’IA.

Où l’argent réel coulera

La thèse d’investissement a évolué de manière significative. Les VC ne poursuivent plus des solutions d’IA génériques. Au contraire, ils parient sur des catégories spécialisées où l’IA étend les avantages institutionnels existants plutôt que de simplement automatiser des tâches.

Infrastructure et IA du monde physique attirent une attention sérieuse. Il ne s’agit pas seulement de refroidissement de centres de données et d’optimisation de la puissance de calcul—bien que cela soit crucial alors que la faim en puissance GPU atteint les limites de l’approvisionnement énergétique mondial. La véritable opportunité réside dans le passage de systèmes réactifs à des systèmes prédictifs dans la fabrication, l’infrastructure et la surveillance climatique. Certains VC, y compris des directeurs généraux comme Jaffe chez des sociétés d’investissement de frontier, surveillent des laboratoires de pointe qui livrent des applications clé en main directement en production dans la finance, le droit, la santé et l’éducation.

Voix IA et workflows spécialisés représentent la prochaine frontière. La voix émerge comme une couche d’interaction homme-machine plus naturelle que les écrans et claviers. Par ailleurs, les logiciels d’entreprise verticaux—en particulier dans des industries réglementées avec des environnements opérationnels complexes—créent une défense grâce à des workflows propriétaires et des fossés de données que les solutions horizontales ne peuvent pas reproduire.

L’informatique quantique prend de l’élan, bien que les avancées logicielles restent encore à plusieurs années. La performance matérielle doit franchir un seuil critique avant que la prochaine vague de percées ne se produise.

La mort des produits IA génériques

Les entreprises apprennent que les LLM ne sont pas des solutions miracles. Les modèles personnalisés, le fine-tuning, l’observabilité et la souveraineté des données comptent plus que la performance brute du modèle. Certaines entreprises spécialisées dans l’IA commencent déjà à se tourner vers le conseil en IA et la mise en œuvre sur mesure—devenant essentiellement des équipes d’ingénierie déployées en avant pour leurs clients.

La question de la fossé est devenue fondamentale. Les VC sont de plus en plus sceptiques quant aux avantages construits uniquement sur la performance du modèle ou le prompting—ces avantages s’érodent en quelques mois. Au lieu de cela, ils recherchent :

• Fossés de données : où chaque interaction client améliore le produit (plus facile à construire dans des catégories verticales comme la fabrication ou la santé)
• Fossés de workflow : compréhension approfondie de la façon dont les tâches évoluent dans une industrie
• Fossés d’intégration : entreprises profondément intégrées dans les workflows d’entreprise avec des coûts de changement élevés

Le test de forme pour la Série A

Pour lever des fonds en Série A en 2026, les startups d’IA d’entreprise ont besoin de deux choses : une narration convaincante sur pourquoi maintenant (généralement liée à GenAI créant de nouvelles surfaces d’attaque ou opportunités de workflow) ET une preuve concrète d’adoption. Un ARR de 1-2 millions de dollars est la baseline, mais l’adoption critique pour la mission compte plus que le chiffre d’affaires brut.

Le seuil a changé. Les revenus de pilote ne sont plus une exception—ce qui compte, c’est la conviction du client. Les fondateurs doivent montrer de véritables accords contractuels (12+ mois), des produits qui enchantent réellement les utilisateurs, et la capacité d’attirer les meilleurs talents loin des hyperscalers.

Agents IA : encore tôt, mais convergents

Les agents IA resteront en adoption précoce jusqu’en 2026, malgré le battage médiatique. Les obstacles techniques et de conformité persistent, et il n’existe pas encore de standards pour la communication entre agents. Cependant, la trajectoire est claire : les agents siloés d’aujourd’hui (agents SDR séparés, agents de support, etc.) convergeront en agents unifiés avec un contexte et une mémoire partagés.

Les gagnants équilibreront autonomie et supervision, traitant les agents comme une augmentation collaborative plutôt qu’un remplacement complet. Les travailleurs du savoir auront de plus en plus des co-travailleurs IA ; la prolifération ne coûte pratiquement rien une fois construite.

Les budgets augmenteront-ils réellement ?

Voici la nuance : oui, mais la concentration compte. Les dépenses globales en IA d’entreprise croîtront, mais la répartition deviendra extrêmement inégale. Un petit ensemble de produits IA éprouvés captera une part disproportionnée du budget, tandis que d’autres verront leurs revenus plafonner ou diminuer. En 2026, les CIO rationaliseront la dispersion des fournisseurs—réduisant les budgets expérimentaux et consolidant les outils en overlap en gagnants éprouvés.

Les entreprises affichant les patterns de rétention les plus solides résolvent des problèmes qui s’intensifient avec un déploiement plus profond de l’IA. Une forte rétention provient de trois facteurs : être critique pour les workflows de production, accumuler un contexte propriétaire, et traiter des problèmes qui croissent avec l’adoption plutôt que des cas d’usage ponctuels.

L’inflexion de 2026 : différente ou déjà vue ?

Les VC d’entreprise ont prédit cette “année d’inflexion” auparavant. Mais les changements structurels suggèrent que 2026 pourrait réellement apporter :

• Une infrastructure suffisamment mature pour des couches d’application fiables
• Des modèles spécialisés assez stables pour les workflows quotidiens
• Une supervision améliorée pour une tolérance au risque d’entreprise
• Un ROI clair émergeant des premiers adopteurs (devenir des études de cas pour les retardataires)

La différence ne réside pas dans le fait que l’IA fonctionne soudainement—elle le fait déjà pour les entreprises leaders. La différence, c’est que les entreprises de marché intermédiaire et en retard passent enfin de se demander “devrions-nous ?” à se demander “comment évoluons-nous à grande échelle ?”