Cinq tendances en IA et science des données pour 2026

Les organisations ont tendance à changer beaucoup plus lentement que la technologie de l’IA de nos jours. pourrir notre cerveau (même si nous nous attendons à ce que ce soit un phénomène continu !).

Cependant, l’IA semble avoir dépassé le stade d’une simple technologie pour devenir le principal moteur de la croissance économique et du marché boursier.

Voici les tendances émergentes de l’IA pour 2026 que les dirigeants devraient comprendre et être prêts à agir.

1. La bulle de l’IA va se dégonfler et l’économie en souffrira.

L’année dernière, l’éléphant dans la salle de l’IA a été la montée en puissance de l’IA agentique (et elle continue de se développer ; voir ci-dessous). Bulle d'IA qui a monopolisé la discussion : y en a-t-il une ? implications pour l’économie dans son ensemble et l’utilisation continue de l’IA ?

Nous sommes tous les deux présents depuis un certain temps et nous nous souvenons de la déflation de la bulle Internet.

Cette bulle va-t-elle éclater ?

Nous espérons que la déflation sera progressive, ce qui pourrait signifier que le marché boursier dans son ensemble aurait le temps de s’adapter et que les investisseurs pourraient retirer de leurs portefeuilles certains des fournisseurs d’IA les plus gonflés.

Nous souscrivons tous les deux à la variante IA sur La loi d'Amara, qui déclare : « Nous avons tendance à surestimer l’effet d’une technologie à court terme et à sous-estimer son effet à long terme. » 

2. Un plus grand nombre d’adoptants tout-en-un créeront des « usines d’IA » et des infrastructures.

Les entreprises qui sont tout sur l'IA comme avantage concurrentiel continu, la mise en place d’une infrastructure pour accélérer le rythme des modèles d’IA et du développement de cas d’utilisation.

Les grandes banques ont adopté cette approche il y a plusieurs années.

Mais désormais, le mouvement des usines implique des entreprises non bancaires et d’autres formes d’IA.Procter & Gamble) et un éditeur de logiciels (Intuition).

Les entreprises qui ne disposent pas de ce type d’infrastructure interne obligent leurs data scientists et leurs hommes d’affaires axés sur l’IA à reproduire le dur travail consistant à déterminer quels outils utiliser, quelles données sont disponibles et quels méthodes et algorithmes utiliser.

3. GenAI deviendra davantage une ressource organisationnelle.

Si 2025 a été l’année où l’on a réalisé que l’IA générative a un problème de réalisation de valeur, 2026 sera l’année où il faudra faire quelque chose pour y remédier (ce que, nous devons l’avouer, nous avions prédit à propos des expériences contrôlées l’année dernière – et elles ne se sont pas vraiment produites). au niveau de l'entreprise un.

L’alternative consiste à considérer l’IA générative principalement comme une ressource d’entreprise destinée à des cas d’utilisation plus stratégiques. commerce que Johnson & Johnson a fait, Par exemple.

Il est bien entendu toujours nécessaire que les employés aient accès aux outils GenAI ; Réservoir de requins-un concours de type pour les employés de première ligne afin de proposer des idées de projets d'IA que l'entreprise financera en tant qu'initiatives au niveau de l'entreprise.

4. L’IA agentique sera encore surfaite, mais elle sera probablement utile d’ici cinq ans.

L’année dernière, comme pratiquement tout le monde, nous avions prédit que l’IA agentique serait en plein essor. Gartner au creux de la désillusion, dans lequel nous prévoyons que les agents tomberont en 2026.

Quel est le problème avec les agents ? Anthropique et Carnegie Mellon – ont découvert que les agents d’IA commettent trop d’erreurs pour que les entreprises puissent compter sur eux pour tout processus impliquant de grosses sommes d’argent.injection rapide, en particulier) et leur tendance à devenir trompeur et mal aligné avec des valeurs et des objectifs humains.

Cela ne signifie pas pour autant que l’IA agentique ne s’améliorera pas au cours des prochaines années. La prédiction d’Andrej Karpathy de 10 ans).

Dès maintenant, les entreprises devraient commencer à réfléchir à la manière dont les agents peuvent proposer de nouvelles façons de travailler.

5. Le débat se poursuivra sur la question de savoir qui devrait gérer l’IA.

La dernière enquête de Randy auprès des leaders des données et de l'IA dans les grandes organisations - le Enquête comparative 2026 sur le leadership en matière d'IA et de données auprès des dirigeants, menée par son entreprise éducative, Data & AI Leadership Exchange, a révélé de bonnes nouvelles pour la gestion des données et de l'IA.

La seule question structurelle difficile dans ce contexte est de savoir qui doit gérer l’IA et à qui cette personne doit rendre compte au sein de l’organisation. nous pensons que le rôle devrait rendre compte);

Nous pensons qu’il est probable que la diversité des relations hiérarchiques contribue au problème généralisé de l’IA (en particulier de l’IA générative) qui n’apporte pas suffisamment de valeur.