L’intelligence artificielle évolue plus rapidement que de nombreuses organisations ne peuvent l’absorber. Ce qui a commencé comme un simple outil devient, à l’horizon 2026, un facteur déterminant des processus métier, de la prise de décision et de la gouvernance. Les organisations qui continuent à considérer l’IA comme une technologie isolée risquent de se heurter à des données fragmentées, à un manque de contrôle et à des responsabilités floues.

Sur la base des évolutions mondiales, SAP identifie cinq tendances qui montrent pourquoi repousser des choix structurels en matière d’IA n’est plus une option.

1. Les modèles d’IA spécialisés supplantent les modèles généralistes

La première vague d’IA générative reposait sur de grands modèles de langage polyvalents. Ceux-ci sont adaptés à la génération de texte, aux résumés et aux analyses simples, mais atteignent leurs limites lorsqu’il s’agit de calcul, de prévision ou de traitement de données d’entreprise structurées.

En 2026, l’attention se déplace vers des modèles d’IA spécialisés, entraînés sur des types de données spécifiques tels que les tableaux, les transactions et les données de planification. Ces modèles sont capables de produire des prévisions plus rapides et plus précises, par exemple concernant les délais de livraison, l’évolution de la demande ou les risques dans la chaîne logistique. Le temps de mise en œuvre des applications d’IA passe ainsi de plusieurs mois à quelques jours, rendant l’IA réellement exploitable pour les processus clés de la finance, de la logistique et de la production.

2. Les logiciels d’entreprise sont conçus autour de l’IA

Aujourd’hui, de nombreuses organisations ajoutent l’IA à des systèmes existants. En 2026, cette approche change radicalement : les logiciels sont conçus dès le départ avec l’IA comme principe directeur. Au lieu de processus figés et de workflows rigides, émergent des systèmes capables d’apprendre, de réfléchir et de s’adapter au contexte.

Cela exige une base solide de données fiables et de règles métier clairement définies. L’IA ne fonctionne plus de manière isolée, mais comme une couche d’intelligence supplémentaire au-dessus des systèmes existants. Le résultat : des logiciels capables de détecter eux-mêmes les anomalies, de proposer des alternatives et, dans certains cas, d’exécuter automatiquement des processus dans des cadres prédéfinis.

3. La gouvernance des agents IA devient une condition essentielle

Les agents IA, des systèmes capables de planifier et d’exécuter des tâches de manière autonome, seront largement déployés en 2026. Ils peuvent gérer des processus complexes, tels que l’analyse de dossiers, la planification de déplacements ou la préparation de décisions.

Cette autonomie nécessite de nouvelles formes de supervision. Les organisations devront gérer un grand nombre d’agents IA prenant des décisions et manipulant des données sensibles. Sans accords clairs, le risque de perte de contrôle est réel. La gestion des agents IA devient donc aussi importante que la gestion du personnel, avec des règles sur les responsabilités, la traçabilité des décisions, des limites clairement définies et une surveillance continue des performances.

4. Le travail basé sur l’intention remplace les interfaces classiques

La manière dont les collaborateurs interagissent avec les logiciels d’entreprise évolue profondément. Au lieu de naviguer entre de multiples applications, il suffit de plus en plus souvent d’exprimer un objectif. Le collaborateur n’a plus besoin de savoir dans quel système se trouve quelle fonction : il indique simplement ce qu’il souhaite atteindre.

Les assistants IA rassemblent alors les informations pertinentes, créent des vues d’ensemble et exécutent des actions. Cela se fait non seulement par le texte, mais aussi via des graphiques générés automatiquement, des résumés et des tableaux de bord. Les interfaces classiques ne disparaissent pas, mais passent à l’arrière-plan, au profit de la simplicité et de la clarté.

5. La souveraineté numérique oriente les choix en matière d’IA

Les tensions géopolitiques et le durcissement de la réglementation renforcent l’attention portée à la souveraineté numérique. Les organisations veulent savoir où se trouvent leurs données, qui développe les modèles d’IA et sous quel cadre juridique ils opèrent. En 2026, cela se traduit par une demande accrue de solutions d’IA régionales et sectorielles, conformes aux exigences locales.

Le marché évolue ainsi des plateformes mondiales standardisées vers des solutions plus flexibles, combinant innovation technologique et conformité aux réglementations nationales. Pour de nombreuses organisations, ce critère devient décisif dans le choix de leurs solutions d’IA et de cloud.

L’IA comme composante structurelle de l’organisation

Le fil conducteur de ces tendances est clair : l’IA n’est plus un simple ajout, mais une composante structurelle de l’organisation. Une utilisation réussie repose sur des données de qualité, des accords clairs et une organisation réfléchie des processus et des responsabilités.

Veerle Van Puyenbroeck, Country Manager Belux chez SAP, constante: « La prochaine phase de l’IA ne porte pas sur davantage de technologie, mais sur la maturité. En 2026, on verra clairement quelles organisations utilisent l’IA comme un accélérateur de leur fonctionnement et lesquelles restent bloquées au stade de l’expérimentation. C’est ce qui fera la différence entre des gains d’efficacité temporaires et une création de valeur durable. »

Source: SAP