Ce que l’IA nous réserve en 2026 : 7 tendances à suivre

L’IA amorce une nouvelle ère, caractérisée par son impact concret sur le réel.

Après plusieurs années d’expérimentation, 2026 s’annonce comme l’année où l’IA évolue d’un simple outil à un véritable partenaire, transformant notre manière de travailler, de créer et de résoudre des problèmes. Dans tous les secteurs, l’IA dépasse désormais la simple réponse aux questions et travaille main-dans-la-main avec les individus afin d’amplifier leur expertise.

Cette transformation est visible dans tous les secteurs. En médecine, l’IA contribue à réduire les inégalités dans l’accès aux soins. En matière de développement logiciel, elle apprend non seulement le code mais aussi le contexte qui l’entoure. En recherche scientifique, elle devient un véritable assistant de laboratoire. En informatique quantique, de nouvelles approches hybrides annoncent des avancées autrefois jugées impossibles.

À mesure que les agents IA deviennent des collègues numériques et prennent en charge des tâches spécifiques sous la direction d’êtres humains, les organisations renforcent leur sécurité pour suivre le rythme des nouveaux risques. L’infrastructure qui alimente ces avancées arrive également à maturité, avec des systèmes plus intelligents et plus efficaces.

Ces sept tendances révèlent ce que l’on peut accomplir quand l’IA et l’humain unissent leurs forces.

L’IA renforcera le potentiel de la collaboration humaine

Aparna Chennapragada, Chief Product Officer des expériences IA chez Microsoft, envisage 2026 comme une nouvelle ère d’alliances entre la technologie et les individus. Si les dernières années ont été consacrées à des IA capables de répondre à des questions et de raisonner pour résoudre des problèmes, la prochaine vague sera, selon elle, celle de la véritable collaboration : « l’avenir ne consiste pas à remplacer les humains mais à les amplifier ».

Elle explique que les agents IA sont sur le point de devenir de véritables collègues numériques, aidant les personnes et les petites équipes à décupler leur impact. Arpana Chennapragada imagine un lieu de travail dans lequel une équipe de trois personnes peut lancer une campagne d’envergure mondiale en quelques jours, l’IA prenant en charge l’analyse de données, la génération de contenu et la personnalisation, tandis que les humains pilotent la stratégie et la créativité. Elle prédit que les organisations qui conçoivent des environnements permettant aux personnes d’apprendre et de travailler avec l’IA obtiendront le meilleur des deux mondes, aidant les équipes à relever de plus grands défis créatifs et à produire des résultats plus rapidement.

Son conseil aux professionnels : « ne cherchez pas à rivaliser avec l’IA, mais concentrez-vous sur l’apprentissage de la collaboration à ses côtés. L’année à venir appartiendra à ceux qui valorisent le rôle humain, pas à ceux qui cherchent à l’éliminer ».

L’arrivée des agents IA dans les entreprises s’accompagnera de nouvelles mesures de sécurité et de gouvernance

Les agents IA se multiplieront en 2026 et joueront un rôle plus important dans les opérations quotidiennes, agissant davantage comme des coéquipiers que comme de simples outils, explique Vasu Jakkal, Corporate Vice-President chez Microsoft Security. À mesure que les organisations s’appuient sur ces agents pour accomplir des tâches et prendre des décisions, instaurer la confiance sera essentiel, souligne Vasu Jakkal – en commençant par la sécurité.

« Chaque agent devrait bénéficier de protections de sécurité similaires à celles des humains, dit-elle, afin d’éviter que les agents ne se transforment en “agents doubles” porteurs de risques incontrôlés ».

Cela implique de donner à chaque agent une identité claire, de limiter les informations et systèmes auxquels il peut accéder et de s’assurer qu’il fonctionne dans des environnements sécurisés et bien gouvernés, explique Vasu Jakkal. La sécurité deviendra ambiante, autonome et intégrée, dit-elle – elle sera fondamentale, et non un élément ajouté à posteriori. Par ailleurs, alors que les attaquants utiliseront l’IA de nouvelles manières, les défenseurs s’appuieront sur des agents dédiés à la sécurité pour repérer ces menaces et y répondre plus rapidement.

« La confiance est la monnaie de l’innovation », affirme Vasu Jakkal, soulignant que ces évolutions seront essentielles pour aider les organisations à suivre le rythme des nouveaux risques, à mesure que l’IA devient centrale dans la manière de travailler.

L’IA est en passe de réduire les inégalités mondiales en matière de santé

L’IA appliquée à la santé atteint un point de bascule, affirme Dominic King, Vice-Président Santé chez Microsoft AI.

« L’IA fera ses preuves au-delà de l’expertise diagnostique, en s’appliquant à des domaines comme l’évaluation des symptômes et à la planification des traitements », explique Dominic King. « Surtout, les avancées commenceront à sortir des environnements de recherche pour arriver dans le monde réel, avec de nouveaux produits et services d’IA générative accessibles à des millions de consommateurs et de patients. »

Ce changement est crucial, car l’accès aux soins représente un défi mondial. L’Organisation Mondiale de la Santé (OMS) prévoit une pénurie de 11 millions de professionnels de santé d’ici 2030 – un déficit qui prive 4,5 milliards de personnes de services de santé essentiels.

Dominic King souligne les avancées réalisées en 2025 par le Diagnostic Orchestrator de Microsoft AI (MAI-DxO), qui a résolu des cas médicaux complexes avec une précision de 85,5 %, bien supérieure à la moyenne de 20 % observée chez des médecins expérimentés. Alors que Copilot et Bing répondent déjà à plus de 50 millions de questions de santé chaque jour, il considère les progrès de l’IA comme un moyen de donner aux individus davantage d’autonomie et de contrôle sur leur propre santé et leur bien-être.

L’IA s’imposera comme un pilier du processus de recherche scientifique

L’IA accélère déjà les découvertes dans des domaines comme la modélisation climatique, la dynamique moléculaire et la conception de nouveaux matériaux, explique Peter Lee, Président de Microsoft Research. Mais la prochaine avancée majeure est déjà en marche. En 2026, l’IA ne se contentera plus de résumer des articles, de répondre à des questions ou de rédiger des rapports – elle participera activement au processus de découverte en physique, en chimie et en biologie.

« L’IA va générer des hypothèses, utiliser des outils et des applications capables de piloter des expériences scientifiques et collaborer avec des collègues chercheurs, humains comme IA », affirme Peter Lee.

Ce changement ouvre la voie à un monde où chaque chercheur pourrait bientôt disposer d’un assistant de laboratoire basé sur l’IA, capable de proposer de nouvelles expériences et même d’en exécuter certaines étapes. Selon Peter Lee, il s’agit d’une suite logique, dans la continuité de la manière dont l’IA travaille déjà aux côtés des développeurs via le « pair programming » par exemple, ou utilise des applications pour automatiser des tâches quotidiennes comme les achats ou la planification.

Selon lui, cette transformation promet d’accélérer la recherche et de modifier en profondeur la manière dont les découvertes scientifiques sont réalisées.

L’infrastructure IA deviendra plus intelligente et plus efficace

La croissance de l’IA ne consiste plus seulement à construire toujours plus de centres de données, explique Mark Russinovich, CTO, Deputy CISO et Technical, Microsoft Azure. La prochaine phase consiste à exploiter chaque parcelle de puissance de calcul.

« L’infrastructure IA la plus performante concentrera la puissance de calcul de manière plus dense sur des réseaux distribués », affirme Mark Russinovich. L’année prochaine verra l’essor de systèmes d’IA flexibles et mondiaux – une nouvelle génération de « superfabrics » d’IA interconnectées – qui feront baisser les coûts et amélioreront l’efficacité, explique-t-il.

L’IA sera « évaluée à la qualité de l’intelligence qu’elle produit, et non simplement à sa taille », ajoute-t-il.

Considérez cela comme un contrôle aérien pour les charges de travail liées à l’IA : la puissance de calcul sera concentrée de manière plus dense et acheminée de manière dynamique afin que rien ne reste inutilisé. Si une tâche ralentit, une autre prend immédiatement le relais, garantissant ainsi que chaque cycle et chaque watt sont exploités. Selon Mark Russinovich, cette évolution se traduira par une infrastructure plus intelligente, plus durable et plus adaptable, capable de soutenir les innovations en matière d’IA à l’échelle mondiale.

L’IA progresse dans la compréhension du code, mais aussi du contexte qui le sous-tend

Le développement logiciel explose, avec une activité sur GitHub atteignant de nouveaux records en 2025. Chaque mois, les développeurs ont fusionné 43 millions de pull requests (demandes de modifications du code) soit une augmentation de 23 % par rapport à l’année précédente, dans l’un des principaux processus permettant aux équipes de proposer et de revoir les modifications apportées à leur code. Le nombre annuel de commits poussés (enregistrement de modifications du code), qui suivent ces changements, a bondi de 25 % d’une année sur l’autre pour atteindre 1 milliard. Ce rythme inédit marque un tournant majeur dans l’industrie, alors que l’IA devient de plus en plus centrale dans la manière dont les logiciels sont construits et améliorés.

Mario Rodriguez, Chief Product Officer chez GitHub, affirme que c’est précisément ce volume qui fera de 2026 une année charnière avec l’avènement de la « repository intelligence », ou intelligence des référentiels. En termes simples, cela signifie une IA capable de comprendre non seulement les lignes de code, mais aussi les relations et l’historique qui se cachent derrière elles.

En analysant les schémas présents dans les dépôts de code – les centres névralgiques où les équipes stockent et organisent tout ce qu’elles construisent – l’IA peut comprendre ce qui a changé, pourquoi et comment les différentes pièces s’assemblent. Ce contexte lui permet de formuler des suggestions plus pertinentes, de détecter les erreurs plus tôt et même d’automatiser les correctifs routiniers. En résultera un logiciel de meilleure qualité qui permettra aux développeurs d’avancer plus vite, explique Mario Rodriguez.

« Il est clair que nous sommes à un tournant », dit-il. L’intelligence des référentiels « deviendra un avantage concurrentiel en fournissant la structure et le contexte nécessaires à une IA plus intelligente et plus fiable ».

Le prochain bond en avant de l’informatique est plus proche qu’on ne le pense

L’informatique quantique a longtemps semblé relever de la science-fiction. Mais les chercheurs entrent désormais dans une ère de « quelques années, et non pas quelques décennies », où les machines quantiques commenceront à s’attaquer à des problèmes que les ordinateurs classiques ne peuvent pas résoudre, explique Jason Zander, Executive Vice-President, Microsoft Discovery & Quantum. Cette avancée imminente, appelée avantage quantique, pourrait aider à résoudre certains des défis les plus complexes de notre société, explique Jason Zander.

Ce qui change aujourd’hui, c’est l’essor de l’informatique hybride, où le quantique travaille aux côtés de l’IA et des supercalculateurs. L’IA identifie des motifs dans les données. Les supercalculateurs exécutent d’immenses simulations. Et le quantique ajoute une nouvelle couche permettant une précision bien supérieure pour la modélisation de molécules et de matériaux, dit-il. Ces progrès coïncident avec des avancées dans les qubits logiques – des bits quantiques physiques regroupés pour détecter et corriger les erreurs tout en calculant – une étape essentielle vers la fiabilité.

Selon Jason Zander, la puce Majorana 1 de Microsoft marque une avancée majeure vers des systèmes quantiques plus robustes. Il s’agit du premier processeur quantique construit à partir de qubits topologiques, une architecture qui rend les qubits – normalement très fragiles – beaucoup plus stables et fiables. C’est également la seule solution quantique conçue pour détecter et corriger les erreurs. Cette architecture ouvre la voie à des machines comportant des millions de qubits sur une seule puce, offrant la puissance de calcul nécessaire pour résoudre des problèmes scientifiques et industriels complexes.

« L’avantage quantique va entraîner des percées dans les matériaux, la médecine et bien plus encore », déclare Jason Zander. « L’avenir de l’IA et de la science ne sera pas seulement plus rapide – il sera fondamentalement redéfini. »

Une publication de Microsoft Source.