Tendances de l’IA en 2026 : entre souveraineté, économie des agents et tournant réglementaire

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• Les agents d’IA connaissent une percée. Ils sont utilisés de manière productive, mais posent de nouvelles exigences aux entreprises en matière de stabilité, d’exploitation et de gouvernance. 
• L’IA souveraine passe au premier plan : l’indépendance technologique devient un facteur d’implantation stratégique, notamment parce que la Suisse et l’Europe accusent un retard en matière de puissance de calcul et de modèles d’IA. 
• L’IA physique et la gouvernance de l’IA gagnent en importance : la robotique pilotée par IA transforme la production et la logistique, tandis que des stratégies, des rôles et des réglementations clairs sont déterminants pour réussir la mise en œuvre de l’IA.

Zurich, le 19 mars 2026 – L’intelligence artificielle (IA) connaît une évolution fulgurante sur les plans technologique, économique et géopolitique. Alors que les entreprises misent de plus en plus sur l’IA, les questions de réglementation, d’attrait du site et d’indépendance technologique se font de plus en plus pressantes. C’est dans ce contexte qu’EY Suisse identifie les principales tendances de l’IA qui marqueront l’année 2026 et qui seront présentées en détail le 24 mars, lors de l’EY National AI Conference 2026, à Zurich.

La révolution des agents : performants, mais pas encore tout à fait prêts

Les agents d’IA ne sont plus depuis longtemps de simples expérimentations. Selon le CEO Outlook 2026 d’EY, la plupart des CEO (97 %) déclarent que leurs initiatives en matière d’IA répondent aux attentes, voire les dépassent. C’est dans le domaine du développement de logiciels que cette évolution est la plus manifeste : fin 2025 déjà, près de la moitié des codes de programmation sur la plateforme Github étaient écrits à l’aide d’outils d’IA. Les agents d’IA rédigent des tests, corrigent des erreurs et effectuent des tâches complexes pendant des heures ou des jours sans la moindre intervention humaine.

Néanmoins, ce qui peut paraître convaincant lors d’une démonstration n’est pas synonyme d’exploitation fiable dans un environnement de production. Pour les agents d’IA basés sur des grands modèles de langage (LLM), le résultat de tâches pourtant identiques peut varier considérablement. Lorsque plusieurs agents d’IA sont intégrés dans un processus, les erreurs éventuelles se multiplient, ce qui rend difficile le développement de systèmes multi-agents complexes.

Une orchestration structurée des agents d’IA permet de relever ces défis. Pour la plupart des entreprises, la principale charge de travail ne réside pas tant dans le modèle d’IA lui-même, mais dans les conditions qui l’accompagnent, comme la sécurité, les environnements de test, la gestion des incidents et la mise en place de processus de déploiement stables. L’utilisation productive d’agents d’IA nécessite donc des structures organisationnelles et techniques similaires à celles que l’on connaît dans le développement de logiciels, avec des environnements de test et de production ainsi que des processus de développement bien séparés. Alors que la technologie ne cesse d’évoluer, de nombreuses entreprises n’ont pas encore l’expérience opérationnelle nécessaire pour exploiter de tels systèmes de manière fiable et sûre.

IA souveraine : l’indépendance technologique devient un facteur d’implantation

L’« IA souveraine » décrit les efforts déployés par les États et les régions économiques pour mettre en place leurs propres modèles d’IA, infrastructures de données et capacités de calcul afin de réduire leur dépendance vis-à-vis de fournisseurs étrangers.

Adrian Ott, Chief AI Officer chez EY Suisse, déclare à ce sujet : « Aujourd’hui, une grande partie des entreprises suisses qui utilisent l’IA de manière productive s’appuient sur les modèles de grands fournisseurs américains. L’intelligence artificielle, qui aide à prendre des décisions commerciales en Suisse, a donc souvent été entraînée, réglementée et exploitée en dehors de notre pays. »

Que se passera-t-il si l’accès aux modèles d’IA les plus performants est subitement bloqué pour des raisons politiques ? Bien sûr, il existe quelques modèles européens et suisses. Mais pour les applications particulièrement exigeantes, ceux-ci restent pour l’instant à la traîne par rapport aux leaders américains. De plus, pour le développement de nouveaux modèles, l’Europe ne détient actuellement que 5 à 10 % de la puissance de calcul mondiale consacrée à l’IA, alors que les États-Unis en contrôlent 60 à 75 %.

Selon le Global Economic Outlook 2026, les interventions en matière de politique commerciale et les incertitudes géopolitiques figurent toujours parmi les principaux risques pesant sur la croissance. Pour la Suisse, la souveraineté numérique est essentielle. Ainsi, pour les entreprises, les questions suivantes deviennent cruciales : où les données sont-elles traitées ? Qui contrôle les modèles sous-jacents ? Et dans quelle mesure leurs architectures d’IA peuvent-elles résister aux changements géopolitiques et réglementaires ? 

IA physique : la révolution silencieuse dans l’atelier de fabrication

Alors que le débat public porte essentiellement sur les chatbots et les applications basées sur le texte, l’IA physique gagne en importance et constitue l’une des grandes tendances de l’IA en 2026. Il s’agit de l’utilisation de l’IA pour piloter des robots et des machines.

L’un des principaux moteurs de cette évolution est l’entraînement de robots dans des environnements numériques entièrement simulés. À l’aide de « jumeaux numériques », des millions d’heures de processus de travail sont reproduites dans des environnements virtuels basés sur des simulations, dans lesquels des systèmes apprennent à gérer les irrégularités et les situations inattendues avant que ces connaissances ne soient transférées dans le monde physique.

Pour les entreprises, la question n’est donc pas tant de savoir si l’IA physique va transformer la fabrication et la logistique, mais plutôt à quelle vitesse cette évolution se fera et qui y est bien préparé. Les entreprises qui utilisent déjà des robots pilotés par l’IA physique recueillent des données opérationnelles précieuses, notamment des informations sur les sources d’erreur, les tolérances et les cas limites. À mesure que la technologie avance en maturité, ces expériences peuvent représenter un avantage concurrentiel majeur.

En effet, un robot qui a travaillé plus d’un millier d’heures dans l’industrie n’est pas seulement une main-d’œuvre mécanique : c’est aussi le fournisseur d’un vaste ensemble de données d’entraînement. Or les concurrents ne peuvent guère reproduire ce dernier sans accès direct à des environnements de production réels.

Adrian Ott déclare à ce sujet : « À l’heure actuelle, l’IA physique intéresse moins le public que l’IA générative. Pourtant, elle transformera durablement les secteurs les plus importants et, par conséquent, l’économie mondiale. »

Adaptive AI Strategy : la stratégie, la gouvernance et la réglementation deviennent des facteurs de différenciation

Si la plupart des entreprises s’intéressent déjà de près à l’intelligence artificielle, il leur manque encore souvent les bases organisationnelles nécessaires pour bien l’utiliser. L’expérience tirée de nombreux projets d’EY menés dans divers secteurs montre que les principaux défis ne résident pas tant dans la technologie elle-même que dans la structure : absence de stratégies d’IA, responsabilités mal définies et cadres de gouvernance ayant été conçus pour un rythme d’innovation plus lent.

Parallèlement, l’environnement réglementaire évolue rapidement. Les gouvernements introduisent de nouveaux cadres ou précisent les lois et réglementations existantes afin de répondre aux questions de transparence, de responsabilité et de protection des données. La Suisse adopte une approche sectorielle axée sur la connectivité internationale et tente de concilier innovation et sécurité juridique. Pour les entreprises opérant à l’international, il en résulte des règles de plus en plus complexes, qui varient en fonction du marché et du secteur. Dans le secteur financier suisse par exemple, cette dynamique est déjà clairement perceptible. Selon le Baromètre des banques EY 2026, 78 % des banques travaillent activement à l’introduction de l’IA. Les années précédentes, elles n’étaient encore que la moitié environ à le faire (53 %).

Dans le même temps, la protection des données, les exigences réglementaires et la résilience opérationnelle figurent toujours parmi les principaux défis. À cet égard, la différence n’est pas tant de savoir si les entreprises utilisent ou non l’IA, mais si elles disposent des structures de gouvernance nécessaires pour déployer l’IA de manière responsable, évolutive et adaptable. Il s’agit notamment de rôles et de responsabilités clairement définis pour les décisions en matière d’IA, de mécanismes de contrôle robustes capables de suivre le rythme de l’évolution des modèles et des cas d’application, ainsi que de décisions transparentes concernant les architectures de données et de modèles permettant à la fois une surveillance interne et un contrôle réglementaire. Adrian Ott explique : « La gouvernance de l’IA a pour mission essentielle d’anticiper les évolutions réglementaires et d’adapter en permanence les processus internes avant qu’ils ne deviennent un risque. »

Les tendances 2026 en matière d’IA seront présentées et abordées en détail le 24 mars, lors de l’EY National AI Conference 2026 au Stage One d’Oerlikon, dans le cadre de présentations, de panels d’affaires et de sessions en petits groupes. Vous pouvez vous inscrire ici.  

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