10 Prédictions IA pour 2026 : Agents, Emploi, Efficacité des Tokens

10 Prédictions Qui Pourraient Redéfinir Comment Les Organisations Utilisent l'IA

Phillip, un directeur IA, rejoint le journaliste technologique David lors du premier anniversaire du Mindset Podcast pour exposer dix prédictions audacieuses pour 2026. Du détrônement de OpenAI à la transformation des agents IA en services packagés que vous pouvez acheter au résultat, ces prévisions dressent un tableau de changements sismiques dans le paysage de l'IA en entreprise.

Sur le détrônement de OpenAI : "There are two tendencies which can cause this to happen... Gemini 3.5 Pro release has been super strong and the response from OpenAI, GPT 5.2, was not that strong. I checked the traffic development and there's a very clear dip after the Gemini release." (Deux tendances peuvent causer cela... La sortie de Gemini 3.5 Pro a été très forte et la réponse de OpenAI, GPT 5.2, n'a pas été aussi forte. J'ai vérifié l'évolution du trafic et il y a une baisse très claire après la sortie de Gemini.) Phillip voit soit Google dépasser OpenAI en nombre d'utilisateurs, soit Anthropic dépasser OpenAI en revenu d'API.

Sur le chômage lié à l'IA : "I literally have seen companies who have new versions of their org charts where some of the positions are not humans anymore. A manager who has several humans reporting to him and several automatic agents reporting to him as well." (J'ai littéralement vu des entreprises qui ont de nouvelles versions de leurs organigrammes où certains postes ne sont plus des humains. Un manager qui a plusieurs humains qui lui rendent des comptes et plusieurs agents automatiques qui lui rendent des comptes aussi.) L'organigramme hybride est déjà là—et le ratio de 1:4 dans l'embauche des startups (20 personnes réduites à 4-5 pour le même stade) signale ce qui se prépare pour les plus grandes entreprises.

Sur la révolution du développement piloté par les tests : "Given the progress of self-coding models, it's clear that computers can already write code at par with human programmers. The biggest value of humans will be to write tests strong enough to validate if the software designed by autonomous coding engines is good enough." (Compte tenu des progrès des modèles d'auto-codage, il est clair que les ordinateurs peuvent déjà écrire du code à égalité avec les programmeurs humains. La plus grande valeur des humains sera d'écrire des tests suffisamment solides pour valider si le logiciel conçu par les moteurs de codage autonomes est assez bon.) Les équipes logicielles passent du développement-first au test-first—les ingénieurs passeront plus de temps à écrire des cas de test que des plans ou du code.

Sur Agent-as-a-Service : "2026 will be the year where you can buy a service of AI agents priced on the result—not 'you have five attempts' but 'here's an agent that solves customer support issues and I'm going to charge you for every successfully resolved case.'" (2026 sera l'année où vous pourrez acheter un service d'agents IA au prix du résultat—pas « vous avez cinq tentatives » mais « voici un agent qui résout les problèmes de support client et je vais vous facturer pour chaque cas résolu avec succès ».) La prédiction qui compte le plus pour l'entreprise : les agents IA packagés comme des services avec une tarification basée sur les résultats, rivalisant à la fois avec le SaaS et les modèles d'embauche traditionnels.

Sur l'efficacité des tokens devenant critique : "The models coming out of Asia seem to be so much more token efficient. DeepSeek was doing at par with contemporary models with a significantly lower token footprint... if you are model-agnostic, then price will be something you're going to look after." (Les modèles issus d'Asie semblent être beaucoup plus efficaces en tokens. DeepSeek fonctionnait à égalité avec les modèles contemporains avec une empreinte de tokens beaucoup plus basse... si vous êtes model-agnostic, alors le prix sera quelque chose dont vous allez prendre soin.) Avec les modèles les plus performants changeant tous les quelques semaines, le coût des tokens devient le facteur décisif.

10 Prédictions pour l'IA en 2026

• OpenAI détrôné - Soit Google dépasse en nombre d'utilisateurs, soit Anthropic dépasse en revenu d'API ; la faible réponse de GPT 5.2 à Gemini 3.5 Pro signale une vulnérabilité
• IPO majeures de l'IA - Au moins trois grandes entreprises d'IA deviennent publiques sur les marchés occidentaux, donnant aux investisseurs particuliers leur première chance de participer au boom de l'IA
• Les taxis autonomes arrivent en Europe - Cinq villes européennes auront des robo-taxis que vous pourrez essayer ; l'approche réglementaire varie mais la technologie est prête
• Augmentation du chômage lié à l'IA - Une grande économie connaît des suppressions d'emplois attribuées à l'IA ; les organigrammes montrent déjà des postes d'agents
• Film de cinéma entièrement généré par l'IA - Soit un laboratoire d'IA chinois, soit un laboratoire de pointe produit un film complet pour une sortie publique
• Meta réduit les projets open source - Avec le départ de Yann LeCun, l'avenir de Llama est incertain ; un modèle chinois peut brièvement dominer les classements
• Le développement piloté par les tests domine - Les ingénieurs passent de l'écriture de code à l'écriture de tests ; l'assurance qualité devient la compétence humaine de plus haute valeur
• Deux nouvelles formes de facteurs de dispositif IA - Au-delà des lunettes et des pendentifs, des catégories de dispositifs entièrement nouvelles émergent
• L'année de l'efficacité des tokens - Les utilisateurs d'API deviennent conscients des coûts ; la conception model-agnostic fait du prix le facteur décisif
• Agent-as-a-Service arrive - Les agents IA vendus par résultats, pas par tentatives ; les équipes hybrides humain-agent deviennent standard

Ce Que Cela Signifie pour la Stratégie IA en Entreprise

Ces prédictions convergent vers un changement fondamental : l'IA passe d'outil à coéquipier. L'organigramme hybride—où les managers supervisent à la fois des humains et des agents—n'est pas de la science-fiction ; il apparaît déjà dans les entreprises avant-gardistes. Le ratio d'embauche des startups (4-5 personnes faisant ce que 20 faisaient avant) forcera les entreprises existantes à suivre ou à rester à la traîne. Et le modèle Agent-as-a-Service change complètement le calcul acheter-vs-construire : pourquoi embaucher quand vous pouvez vous abonner à un agent au prix des tickets résolus ? Pour les organisations planifiant leur stratégie IA 2026, la question n'est pas de savoir s'il faut adopter les agents—c'est de savoir s'il faut les construire, les acheter, ou les deux.