À l'approche de la nouvelle année, l'IA d'entreprise entre dans une phase décisive, dépassant le stade de l'expérimentation pour avoir un impact réel. Mais à quoi cela ressemble-t-il concrètement ?
Selon les responsables technologiques et produits de SnapLogic, notamment Greg Benson, directeur scientifique, Jeremiah Stone, directeur technique, et Kate Shaw, chef de produit senior, nous nous dirigeons vers un avenir marqué par des agents IA spécialisés, une orchestration rigoureuse et une réingénierie des processus métier, afin de jeter les bases d'une transformation significative et évolutive. Nous partageons leurs prévisions audacieuses sur ce que l'avenir nous réserve.
Greg Benson, directeur scientifique, SnapLogic
L'adaptabilité devient une compétence fondamentale de l'IA
« La capacité d'adaptation à l'évolution du paysage des agents de codage sera la compétence la plus importante pour les développeurs. Il ne suffit pas d'apprendre à utiliser un seul outil, car la technologie évolue trop rapidement. La capacité à s'adapter en permanence aux nouvelles fonctionnalités de l'IA permettra de distinguer ceux qui prospèrent de ceux qui sont à la traîne. La seule constante dans ce domaine est le changement. »
L'essor des agents de codage IA spécialisés
« Au cours de l'année à venir, les assistants de codage évolueront vers des agents de codage IA sophistiqués capables de gérer l'ensemble des processus et projets de développement logiciel. Cela remodèlera fondamentalement le rôle de l'ingénierie logicielle, les agents passant de la simple suggestion de code à la conception, au débogage et à la création d'applications.
Cela incitera les développeurs à créer des agents spécialisés dans des tâches spécifiques, qui pourront travailler ensemble pour fournir des solutions complètes et prêtes à être mises en production. Pour les ingénieurs logiciels, cela signifie que leur rôle ne consistera plus principalement à écrire du code, mais plutôt à orchestrer les systèmes, en guidant et en supervisant les workflows basés sur l'IA.
Kate Shaw, chef de produit senior, SnapLogic
La polarisation autour de l'utilisation de l'IA va s'accentuer
« La technologie évolue plus rapidement que la confiance, et cet écart croissant façonnera l'évolution de l'IA et révélera une fracture sociale quant à son adoption. Certains embrasseront son potentiel pour transformer le travail, tandis que d'autres résisteront à son emprise sur les rôles, les droits et le travail créatif des humains.
Il en résultera un fossé croissant entre l'accélération de l'IA et l'appréhension qu'elle suscite, et la manière dont nous gérerons cette tension déterminera si l'IA deviendra un outil de progrès ou une nouvelle source d'inégalité. »
Jeremiah Stone, directeur technique, SnapLogic
Les agents IA se généralisent, rendant la programmation de systèmes IA par l'ingénierie contextuelle une compétence très recherchée.
« En 2026, la création de systèmes Agentic évolutifs et prêts à la production prendra son essor. L'ingénierie contextuelle, qui consiste à créer des spécifications structurées et reproductibles sous forme abrégée servant de langage d'automatisation commun entre les humains et les modèles, sera la compétence phare des développeurs d'IA.
L'avenir de l'IA ne réside pas dans l'amélioration des invites. Il réside dans l'automatisation et l'amélioration des spécifications. L'agilité a tué la documentation ; l'IA la ramène à la vie, car c'est la clarté qui permet aux modèles de fonctionner dans des systèmes de production à grande échelle.
En 2026, les entreprises ne manqueront pas de développer l'IA, mais elles échoueront à l'orchestrer.
« D'ici 2026, les entreprises se heurteront à un obstacle en matière de gouvernance et d'orchestration de l'IA, car les premières productions d'IA seront mises à l'échelle sans gouvernance adéquate ni orchestration interentreprises. Les premières expériences et les premiers agents entreront en collision ou échoueront tout simplement à interagir, obligeant les entreprises à procéder à des réécritures itératives coûteuses pour rendre les systèmes fonctionnels, sécurisés et conformes.
Le plus difficile dans le domaine de l'IA n'est pas de faire fonctionner les modèles, mais de nettoyer le désordre qu'ils laissent derrière eux.
2026 est l'année du modèle linguistique réduit
« En 2026, les modèles d'IA les plus performants seront des modèles de petite taille intégrés les workflows systèmes existants afin de prendre en charge les workflows tâches qui nécessitaient auparavant une intervention humaine. Les entreprises qui ont testé les grands modèles linguistiques constatent qu'ils sont trop coûteux et trop lents pour être déployés efficacement.
Au contraire, ils découvrent que les modèles petits, rapides et spécialisés qui augmentent l'intelligence de l'entreprise offrent des rendements gérables et à fort impact. Cela donnera naissance à de nouveaux types d'outils et d'entreprises spécialisés dans des secteurs verticaux et des processus commerciaux spécifiques. Les modèles petits, spécialisés et rapides l'emportent sur les modèles grands et généralisés.
La renaissance de la réingénierie des processus métier
« En 2026, nous assisterons à une résurgence de la réingénierie des processus métier. Popularisée pour la première fois par Hammer et Champy dans leur ouvrage « Reengineering the Corporation », cette approche donne la priorité à une transformation radicale des processus métier en mettant l'accent sur leur refonte.
Les entreprises qui réussiront le mieux à déployer l'IA en 2026 réinventeront complètement les flux de valeur, transformant l'ensemble des fonctions et des processus plutôt que d'opérer des changements progressifs. Cela permettra aux dirigeants et aux équipes d'apporter des changements radicaux et à forte valeur ajoutée à la manière dont les résultats commerciaux sont obtenus.
La voie vers un impact durable de l'IA
Le succès de l'année à venir dépendra moins des nouveaux modèles que de la mise en œuvre de l'IA actuelle. Les entreprises doivent donner la priorité à la gouvernance et à l'orchestration afin de garantir que les agents spécialisés fonctionnent de manière sécurisée et à grande échelle.
Dans le même temps, les organisations doivent améliorer leurs compétences pour gagner en adaptabilité, en aidant les développeurs à devenir des orchestrateurs de systèmes capables de gérer les workflows complexes liés à l'IA. De plus, l'IA devrait catalyser la manière dont les entreprises abordent leurs chaînes de valeur de bout en bout grâce à la réingénierie des processus métier. Ces mesures permettront aux entreprises de dépasser le stade des expérimentations coûteuses pour atteindre un impact durable et à forte valeur ajoutée, ainsi qu'un écosystème florissant.
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