2026 sera-t-elle l’année du basculement ? Les 10 tendances Tech qui redessinent l’IT

À quoi ressemble une architecture IT lorsque l’IA pilote une partie des décisions techniques ? Quels modèles remplaceront nos outils actuels lorsque les agents collaboratifs, les clouds souverains ou les plateformes AI-native domineront les projets ?

Ces questions reviennent souvent dans les équipes qui cherchent à anticiper plutôt qu’à suivre. L’étude prospective Gartner 2026 apporte justement un éclairage structuré sur ces trajectoires possibles.

Les 3 figures stratégiques qui guideront l’innovation Tech en 2026 ?

L’écosystème IT traverse un moment décisif : l’IA accélère partout, réorganise les priorités et oblige les entreprises à réévaluer leurs choix techniques.

Gartner observe cette dynamique et, lors du Symposium/Xpo d’Orlando, dévoile une lecture structurée des mouvements qui redessinent la compétition numérique.

Le cabinet regroupe ses tendances dans trois figures thématiques qui incarnent trois manières d’affronter la mutation en cours.

The Architect - Ériger un socle numérique robuste, évolutif et compatible avec l’IA

La figure de l’Architecte traduit une ambition claire : consolider les fondations numériques afin de supporter des plateformes de développement AI-native ou des environnements de calcul intensif dédiés à l’IA.

Les organisations qui adoptent cette posture priorisent la sécurité, l’évolutivité et l’adaptabilité de leurs infrastructures, au service d’une architecture capable d’absorber des charges toujours plus massives.

The Synthesist - Croiser les technologies pour ouvrir de nouveaux leviers de valeur

Le Synthétiseur illustre une autre logique : combiner des technologies multiples pour générer des gains opérationnels tangibles.

Cette figure met en avant des approches comme les systèmes multi-agents ou les modèles de langage spécialisés, qui transforment les workflows et créent des boucles de valeur inédites pour les équipes.

The Vanguard - Renforcer la confiance, la gouvernance et la sécurité dans un paysage instable

L’Avant-garde, enfin, se concentre sur la maîtrise du risque.

Elle rassemble les stratégies qui protègent l’organisation grâce à la cybersécurité préventive, à la traçabilité numérique et aux plateformes de sécurité IA, afin de garantir une gouvernance fiable malgré la complexité croissante des environnements numériques.

1️⃣ Moderniser les fondations numériques : la posture de l’Architecte

Les organisations qui adopteront la posture de l’Architecte engageront une transformation profonde de leur socle technique. Elles renforceront leurs plateformes, harmoniseront leurs infrastructures et bâtiront un terrain plus propice aux usages IA avancés.

AI-native development platforms

Les environnements de développement AI-native modifient radicalement la fabrique logicielle.

Des agents spécialisés généreront du code en un seul jet, piloteront des pipelines entiers et accéléreront des tâches qui mobilisent aujourd’hui plusieurs rôles techniques.

Des approches comme le « one-shot code » ou le « vibe coding » redéfinissent d’ores et déjà le rythme des sprints.

Cette mutation restructure les organisations d’ingénierie. Des « tiny teams » émergeront, plus autonomes, plus transverses, capables d’opérer sur des périmètres élargis.

La frontière entre build et buy évoluera elle aussi : l’IA réduira le coût marginal de la production interne et incitera les DSI à réévaluer des choix d’architecture jugés figés.

Les métriques projetées par Gartner donnent l’ampleur du phénomène :

• 80 % des équipes d’ingénierie fonctionneront en micro-équipes d’ici 2030.

• 40 % des applications nouvelles s’appuieront sur des environnements AI-native.

AI supercomputing platforms

L’autre levier concerne la puissance brute. Les plateformes de supercalcul IA unifieront HPC, GPU, ASICs, architectures neuromorphiques et technologies quantiques au sein de stacks hybrides.

Elles supporteront des workloads jusqu’ici inaccessibles : entraînement de modèles géants, exécution multimodale, simulation à haute cadence, optimisation distribuée…

Les DSI y verront un moyen d’étendre leurs capacités sans multiplier les environnements hétérogènes.

Par ailleurs, le cloud hybride deviendra la norme, car il combinera flexibilité, accélération matérielle et gouvernance plus fine des données.

Gartner anticipe une adoption multipliée par cinq du computing hybride d’ici 2028, portée par plus de vingt fournisseurs capables de livrer des plateformes unifiées.

Confidential computing

Troisième axe : la protection de la donnée en cours d’usage.

Le confidential computing s’imposera comme un pilier de souveraineté numérique. Les enclaves matérielles (TEEs) isoleront les traitements sensibles, préserveront les modèles et protégeront les flux internes contre les menaces latentes.

Les architectures IA, très exposées aux risques de fuite de données ou d’interception de poids de modèles, gagneront en robustesse grâce à ces mécanismes d’isolation.

Et cette évolution deviendra incontournable dans un contexte réglementaire qui se durcira et dans lequel la preuve de conformité pèsera de plus en plus dans les décisions d’architecture.

Selon Gartner, 75 % des traitements exécutés dans des environnements non approuvés bénéficieront d’un chiffrement ou d’une isolation avancée d’ici 2029.

2️⃣ Orchestrer de nouveaux écosystèmes intelligents : la posture du Synthétiseur

Multiagent Systems (MAS)

Les systèmes multi-agents façonneront un nouveau mode d’exécution.

Ils regrouperont des agents spécialisés capables de coopérer sur des tâches complexes, chacun opérant dans un périmètre précis : extraction, analyse, action, vérification.

Des architectures distribuées émergeront, souvent décrites comme un « Internet of Agents » où les composants communiqueront sans dépendre d’un modèle unique.

Cette approche débloque davantage de modularité et de scalabilité. Les équipes IT assembleront leurs agents comme des microservices intelligents, avec la possibilité d’étendre ou de remplacer une capacité sans perturber l’ensemble.

L’intégration multi-plateformes deviendra un atout majeur, car les agents dialogueront avec des APIs, des applications legacy ou des environnements cloud hétérogènes.

Les projections de Gartner renforcent cette tendance :

• +1 445 % d’intérêt pour les MAS entre 2024 et 2025.

• 70 % des systèmes multi-agents se spécialiseront d’ici 2027.

Domain-Specific Language Models (DSLMs)

Le second mode d’orchestration reposera sur les modèles spécialisés.

Les DSLMs s'entraîneront sur des jeux de données sectoriels — finance, santé, industrie, RH — afin d’atteindre un niveau de précision inaccessible pour des LLMs généralistes. Cette spécialisation améliorera la conformité, particulièrement dans les secteurs régulés où l’ambiguïté crée un risque juridique.

Ces modèles réduiront aussi les coûts. Un DSLM nécessitera sans doute moins de puissance pour atteindre un haut niveau de performance dans un cas d’usage métier, ce qui encouragera les entreprises à privilégier des modèles plus compacts, exécutés sur site ou sur appareils.

Les chiffres annoncés par Gartner vont dans ce sens :

• 30 % des modèles GenAI deviendront spécialisés.

• 60 % des workloads IA s’exécuteront on-prem ou on-device.

Le DSLM deviendra donc un outil naturel pour les équipes qui rechercheront précision, rapidité et sobriété.

Physical AI

Troisième modalité : l’intelligence qui sortira du cloud pour s’inscrire dans le monde physique.

La Physical AI animera des robots, des drones, des véhicules et des dispositifs autonomes capables d’agir dans des environnements instables ou partiellement contrôlés. Les organisations y verront un moyen d’automatiser des opérations critiques : logistique, maintenance, inspection industrielle, sécurité périmétrique.

Des tâches auparavant distribuées entre plusieurs équipes basculeront vers des agents physiques reliés à des modèles embarqués. Les cycles d’intervention deviendront plus courts, et certaines opérations s’effectueront sans supervision directe.

Gartner estime ici que 80 % des entrepôts fonctionneront avec un taux d’automatisation nettement supérieur d’ici 2028, porté par cette vague de Physical AI.

3️⃣ Consolider la gouvernance, la sécurité et la confiance : la posture de l’Avant-garde

Lorsque l’IA s’insérera dans chaque composant du SI, la gouvernance et la sécurité deviendront des enjeux centraux.

Cybersecurity proactive

La cybersécurité proactive marque déjà une rupture nette avec les approches traditionnelles. Dans le futur proche, elle s’appuiera davantage sur de la détection prédictive, des leurres actifs, de l’obfuscation dynamique et des mécanismes défensifs capables d’intervenir avant l’exploitation d’une faille.

Les SOC adopteront des modèles d’analyse capables d’anticiper des chaînes d’attaque et non plus seulement de répondre à un incident.

Cette transition changera le rapport au risque ; les entreprises se doteront d’une posture proactive, avec un périmètre d’attaque réduit et un temps de réaction quasi nul.

Gartner prévoit à ce titre que 50 % du budget cybersécurité pourrait se diriger vers ces approches proactive d’ici 2030, portée par une explosion du nombre de vulnérabilités détectées, qui dépassera le million par an.

Digital provenance

Deuxième pilier : la traçabilité numérique. Les organisations devront prouver l’origine de leurs données, de leurs modèles, de leurs librairies ou de leurs composants logiciels.

Des mécanismes comme le SBOM, le ML-BOM, le watermarking ou l’attestation cryptographique structureront cette traçabilité.

Cette exigence deviendra un rempart contre les deepfakes, les modèles contaminés, les chaînes logicielles compromises ou les jeux de données infiltrés.

La pression réglementaire - AI Act en tête - accélérera cette adoption et rendra ces exigences incontournables dans tout contexte industriel.

AI Security Platforms (AISPs)

Les plateformes de sécurité IA constituent le troisième axe. Elles unifieront la détection d’abus, le contrôle d’usage, l’analyse des prompts, l’évaluation automatique des modèles et le monitoring transversal de l’ensemble des workflows IA.

Elles deviendront un module indispensable pour toute entreprise qui automatisera une partie de ses opérations via des agents ou des DSLMs.

Le principal enjeu résidera dans la gestion des abus internes. Gartner anticipe que 80 % des incidents IA découleront d’un usage détourné ou dangereux à l’intérieur même de l’organisation.

« Geopatriation »

Dernier levier : la geopatriation (ou re-localisation des workloads sensibles). Elle consiste à relocaliser des workloads sensibles vers des environnements souverains, on-prem ou en colocation, afin de réduire les risques géopolitiques.

Cette stratégie répondra à une inquiétude croissante : dépendance excessive aux hyperscalers, enjeux d’extraterritorialité juridique, exposition aux tensions internationales.

Selon Gartner, 75 % des entreprises auront rapatrié une part significative de leurs workloads d’ici 2030, signe d’une transition durable vers des architectures plus autonomes.