Nous ne sommes qu'à quelques semaines de 2026 et la conversation autour de l'IA est déjà en train de changer. L'accent n'est plus mis sur des démonstrations accrocheuses ou des promesses spéculatives, mais sur des systèmes qui donnent des résultats réels en production - à grande échelle et avec une économie durable. Pour prendre le pouls de ce qui nous attend, nous avons interrogé des investisseurs et des experts opérationnels de l'équipe Battery sur les changements qui devraient marquer l'année à venir.

Leurs prévisions annoncent une phase plus pragmatique du cycle de l'IA. Les systèmes agentiques arriveront à maturité, mais pas toujours de la manière suggérée par le battage médiatique. La mémoire persistante, le raisonnement au niveau du système et l'apprentissage continu en production vont remodeler la façon dont les logiciels sont construits et utilisés. Dans le même temps, les entreprises seront confrontées à des problèmes de coût, de propriété des données et de performance, ce qui suscitera un regain d'intérêt pour les modèles à code source ouvert, l'auto-hébergement et l'infrastructure en tant que source de différenciation durable. Vous trouverez ci-dessous un aperçu de ce que nous attendons de 2026.

I. L'IA dans la production

"Les premiers jours des applications agentiques ont été dominés par les cas d'utilisation de la recherche et du codage. 2026 verra l'expansion de l'IA agentique dans les entreprises et la prolifération des cas d'utilisation de mise sur le marché visant à une prospection efficace et à des motions de vente efficaces." - Dharmesh Thakker, General Partner (LinkedIn)

"Les inefficacités dans la génération de la demande, la prospection et l'exécution des ventes ont augmenté S&M en pourcentage du chiffre d'affaires dans de nombreux secteurs industriels. Les systèmes d'IA agentique tels que Clay, Unify*, Gong*, Apollo*, 1Mind* et d'autres atteignent un haut niveau d'efficacité et de précision dans le ciblage d'acheteurs spécifiques par le biais de messages personnalisés et de ventes rationalisées. Nous nous attendons à ce que les entreprises à la pointe de la technologie adoptent ces approches à grande échelle en 2026, et à la formation d'une nouvelle pile GTM qui pourrait supplanter les mastodontes du SaaS tels que Salesforce et Marketo".

"La nouvelle langue principale pour l'écriture de Logiciel sera l'anglais.- Max Schireson, Operating Partner (LinkedIn)

"C'est une bonne et une mauvaise nouvelle : il est beaucoup plus facile d'écrire du code... mais comment savoir s'il fonctionne correctement ? Nous commençons lentement à repenser la manière dont la définition du produit, le codage et les tests se combinent pour créer non seulement plus de logiciels, mais aussi des logiciels utiles et corrects".

"D'ici à la fin de 2026, les outils de codage de l'IA devront passer du codage de fonctionnalités à la construction de logiciels tenant compte de l'ensemble des logiciels, des systèmes & et de l'infrastructure, sous peine de voir leur utilité plafonner." - Scott Goering, Business Development Partner (LinkedIn)

"La compréhension et le raisonnement au niveau du système seront essentiels : les outils doivent travailler avec/sur les bases de code des produits de base (dont beaucoup sont des systèmes hérités datant de plusieurs décennies) et prendre en compte les contraintes du système et les conditions d'exploitation réelles avant d'exécuter des opérations à forte intensité de ressources".

"La chaleur de l'agentique va se refroidir et l'interface utilisateur SaaS reviendra en grâce". - Mikey Hoeksema, Principal (LinkedIn)

“As enterprises hit reliability, governance and change-management limits, agents sold as pure automations will lose appeal relative to AI embedded in familiar workflows. Durable companies will look more like SaaS companies of old with AI superpowers than collections of loosely orchestrated agents.”

"Si les assistants de codage ont été le cas d'utilisation de l'IA d'entreprise le plus marquant du dernier cycle, 2026 appartiendra au back-office". - Sudhee Chilappagari, Principal (LinkedIn)

"Dans les domaines des ressources humaines, de la finance, de l'informatique, des achats, du droit et de la chaîne d'approvisionnement, les équipes sont en sous-effectif chronique et croulent sous des flux de travail répétitifs et lourds de règles. Il s'agit là d'un terrain fertile pour l'IA agentique.

Nous nous attendons à ce que les agents d'IA prennent en charge des flux de travail tels que les comptes créditeurs et débiteurs, l'application de trésorerie, la résolution des tickets d'assistance informatique, l'intégration des fournisseurs, l'examen des contrats et les négociations d'approvisionnement. Ces tâches sont suffisamment structurées pour être automatisées, mais suffisamment complexes pour bénéficier de modèles de raisonnement capables d'interpréter le contexte, de gérer les exceptions et d'apprendre au fil du temps. Tout aussi important, le retour sur investissement est exceptionnellement clair. Cette année, l'IA dirigera discrètement - et de manière décisive - l'épine dorsale opérationnelle de l'entreprise moderne". 

II. Dynamique du marché et mutations économiques

"Les marchés des introductions en bourse se sont ouverts, mais la cohorte 2025 a largement sous-performé. 2026 marque le début de l'introduction en bourse d'entreprises d'une valeur supérieure à 100 milliards de dollars et offre aux investisseurs institutionnels la possibilité de participer à une nouvelle cohorte, au-delà des "Sept Magnifiques" surjoués. - Dharmesh Thakker, General Partner (LinkedIn)

"En 2026, les fossés de données deviendront réels, car les sociétés d'application postforment de plus en plus de modèles à poids ouvert sur des données propriétaires." - Jason Mendel, Vice President (LinkedIn)

"Les décisions relatives à l'infrastructure seront à l'origine de la différenciation des produits, le réglage fin et l'apprentissage par renforcement permettant aux entreprises d'adapter les modèles standard à leurs domaines et flux de travail spécifiques. Plutôt que d'effectuer des tâches de formation par lots, les agents apprendront continuellement à partir de nouvelles données, créant ainsi des systèmes en boucle fermée qui évoluent dans la production et s'améliorent au fil du temps."

"La diminution du rendement de l'échelle de formation catalysera l'innovation dans les différentes architectures de modèles, ouvrant un espace aux nouveaux entrants pour rivaliser en termes de coûts et de raisonnement spécialisé avec les leaders actuels super-capitalisés." - Marcus Ryu, General Partner ( LinkedIn)

"Si 2024 a été l'occasion d'expérimenter l'IA et 2025 celle de l'expédier, 2026 sera l'occasion de la faire fructifier.- Sudhee Chilappagari, Principal (LinkedIn)

"Alors que l'IA passe de la nouveauté à la nécessité, nous nous attendons à une évolution décisive vers des modèles open-source et auto-hébergés, les entreprises cherchant à reprendre le contrôle des trois éléments qui définissent aujourd'hui le retour sur investissement de l'IA : les données, les coûts et les performances.

L'auto-hébergement n'est plus seulement une question de confidentialité ou de conformité. Il s'agit d'adapter les modèles à des flux de travail spécifiques, de réduire les coûts d'inférence et d'éviter la taxe de tarification à l'appel à l'échelle. Au fur et à mesure que les outils de déploiement, d'orchestration et d'observabilité se développent, l'exécution de vos propres modèles ne sera plus réservée à quelques personnes compétentes en matière d'infrastructure, mais deviendra un choix architectural courant. Les vainqueurs de 2026 ne seront pas les équipes présentant les démonstrations les plus spectaculaires. Ce sont eux qui pourront faire évoluer les systèmes agentiques de manière durable, sans perdre de marge ni céder leurs données les plus précieuses".

L'industrie de l'IA se rend enfin compte que ce n'est pas en injectant de l'argent pour résoudre le problème, en entraînant des modèles plus grands avec plus de données, que l'IA va "grandir". - Max Schireson, Operating Partner (LinkedIn)

III. Technologies émergentes et nouvelles frontières

"L'IA vocale et vidéo continuera à nous étonner et à transformer de nombreux domaines horizontaux tels que la sécurité physique, les centres de contact, la vente au détail, les opérations industrielles et la collecte de données. L'IA agentique restera en deçà de sa promesse d'automatiser tout le travail numérique, mais deviendra de plus en plus utile grâce à de meilleures intégrations aux systèmes d'entreprise." - Marcus Ryu, General Partner (LinkedIn)

"Les modèles à source et à poids ouverts comme Reflection*, Llama et Mistral provenant des États-Unis et d'Europe constitueront des alternatives viables aux modèles chinois en 2026". - Dharmesh Thakker, General Partner (LinkedIn)

"Associées à des fournisseurs de plateformes de données tels que Databricks*, qui proposent des blocs de construction agentiques et de l'apprentissage par renforcement, les entreprises créeront des applications agentiques finement ajustées qui leur permettront de se différencier."

"Je vois 2026 comme l'année où l'IA passera de la maximisation des performances de référence à un véritable rôle de coéquipier sur le lieu de travail."- Brandon Gleklen, Principal (LinkedIn)

"Une grande partie de cette évolution sera due aux progrès de la mémoire, mais deux facteurs moins discutés seront tout aussi importants : L'intégration de l'IA dans les systèmes de collaboration (par exemple, rejoindre un appel Zoom, ne parler que lorsque c'est approprié, partager du contenu) et les améliorations de la personnalité de l'IA qui rendent les collègues de l'IA vraiment agréables à travailler. "L'ingénieur en personnalité deviendra un titre de poste dans les entreprises spécialisées dans l'IA.

"En 2026, les systèmes d'IA passeront des modèles actuels sans état et pilotés par des messages à des architectures qui internalisent l'expérience grâce à un état persistant, à l'adaptation en ligne et à l'inférence de l'intention." - Lior Mallul, Principal (LinkedIn)

"À mesure que l'orchestration quitte le flux de travail de l'utilisateur pour entrer dans la couche du modèle et du produit, Logiciel est reconstruit autour de l'apprentissage continu plutôt que d'interactions discrètes. Il en résulte une réinitialisation de la plateforme sur les marchés des entreprises et des consommateurs, la valeur revenant aux systèmes qui apprennent en production".

"L'adoption par la défense d'outils de test et de validation continus basés sur l'IA passera d'une situation marginale à une situation critique en 2026, car le DoW exige de notre base industrielle de défense des cycles de développement et d'itération plus rapides - débloquant ainsi une nouvelle classe de plateformes reproductibles, certifiables et axées sur les données en tant qu'infrastructure de défense pouvant être investie." - Aaron Neil, Vice President (LinkedIn)