a16z prévoit pour 2026 : Les trois grandes transformations de l'IA à l'ère de la pile de données moderne

Au cours de la dernière année, l’industrie de l’IA a connu un tournant fondamental. Elle opère désormais un changement de cap, passant d’une amélioration des performances d’un seul modèle à une refonte complète des systèmes. Le rapport « Big Ideas » publié chaque décembre par a16z analyse chaque année les principales tendances pour 2026, avec quatre équipes d’investissement. Au cœur de ces tendances se trouve l’évolution de l’IA, qui n’est plus simplement un outil, mais une composante intégrée à l’ensemble des opérations des entreprises.

Innovation infrastructurelle : la mise en place des bases de l’ère des agents IA

La transformation infrastructurelle de 2026 commencera non pas de l’extérieur, mais de l’intérieur des entreprises.

Les systèmes backend traditionnels étaient conçus selon un modèle 1:1, où une action utilisateur générait une réponse unique du système. Mais avec l’arrivée des agents IA, la donne change radicalement. Une seule requête peut déclencher des milliers de sous-tâches, requêtes à des bases de données, appels API en chaîne. Ces processus se déploient de manière récursive en millisecondes, donnant l’impression d’une attaque DDoS pour les anciens rate limiters.

Comme le souligne Jennifer Lee, organiser le « chaos » des données multimodales non structurées devient une opportunité clé pour la prochaine génération d’entreprises. Dans un monde où 80 % des connaissances d’une entreprise sont non structurées, la fraîcheur, la structuration et la fiabilité des données se dégradent constamment. Les hallucinations des systèmes RAG et les erreurs coûteuses des agents intelligents deviennent plus fréquentes.

Par ailleurs, le secteur de la cybersécurité souffre d’une pénurie de talents critique. Entre 2013 et 2021, la pénurie mondiale de professionnels est passée de moins d’un million à 3 millions. Mais si l’IA peut automatiser les tâches répétitives et redondantes, ce cercle vicieux peut être brisé. Les équipes de sécurité pourront se concentrer sur leur cœur de métier : traquer les attaquants et construire des systèmes.

Fusion profonde entre données et IA : l’avènement du Modern Data Stack 2.0

Au cours de l’année écoulée, le « Modern Data Stack » a renforcé sa tendance à l’intégration. La fusion de Fivetran et dbt, ou l’expansion de Databricks, illustrent la transition de services modulaires vers des plateformes intégrées groupées.

Cependant, la réalisation d’une architecture de données véritablement native IA en est encore à ses débuts. Selon Jason Cui, les priorités pour 2026 sont les suivantes :

Comment dépasser le stockage structuré traditionnel pour assurer un flux continu de données vers des bases de données vectorielles. La capacité des agents IA à résoudre le « problème de contexte » dépendra toujours d’un accès constant à une sémantique de données et à des définitions métier précises. Comment les outils BI traditionnels et les feuilles de calcul évolueront-ils grâce à l’intelligence et à l’automatisation ?

L’intégration du Modern Data Stack et de l’IA n’est pas qu’une évolution technique, c’est un changement de paradigme dans l’extraction d’insights à partir des données. Les ingénieurs n’auront plus besoin de scruter Grafana, l’IA SRE analysera automatiquement la télémétrie et enverra ses résultats sur Slack. Ces changements accéléreront la prise de décision data-driven à l’échelle de l’entreprise.

Automatisation des logiciels d’entreprise : l’évolution de l’IA verticale

La véritable révolution des logiciels d’entreprise naît du déclin progressif du rôle central des systèmes de gestion des enregistrements. L’IA permet désormais de lire, écrire et inférer directement à partir des données opérationnelles, transformant des systèmes comme ITSM ou CRM d’une base de données passive en moteurs de workflows autonomes.

Les entreprises verticales en santé, juridique, immobilier, avec un ARR dépassant déjà 100 millions de dollars, sont en avance, tout comme celles du secteur financier et comptable. La progression est claire.

Jusqu’en 2025, l’accent était mis sur la « récupération d’informations ». Hebbia analysait les états financiers, EliseAI diagnostiquait des problèmes de maintenance.

En 2026, le « mode multijoueur » sera débloqué. Dans un secteur où plusieurs parties prenantes (acheteurs, vendeurs, locataires, consultants, fournisseurs) collaborent avec des droits et exigences de conformité différents, une IA multijoueur devient indispensable. Une IA capable d’analyser des contrats, de communiquer avec le CFO, et une IA de maintenance qui comprend les ordres du terrain. Grâce à cette auto-optimisation, la qualité des transactions s’améliorera, et les coûts de transition exploseront. Ce réseau d’interactions deviendra la « fosse » manquante dans l’écosystème des applications IA.

Démocratisation de la créativité : l’avènement d’un monde génératif

La révolution créative portée par l’IA marque le passage d’une consommation passive à une création active.

Comme le souligne Justin Moore, si la génération de sons, musiques, images et vidéos existe déjà, le contrôle au niveau du directeur reste difficile. En 2026, les utilisateurs pourront entrer des références dans tous types de contenus pour co-créer de nouvelles œuvres ou modifier des scènes existantes. Des outils comme Kling O1 ou Runway Aleph ouvriront la voie, avec des innovations à la fois au niveau des modèles et des applications.

Par ailleurs, la vidéo évoluera d’un média passif à un « environnement immersif ». Comme le note Yoko Lee, la technologie de modélisation du monde par l’IA permettra de générer des mondes 3D complets à partir de textes, que l’utilisateur pourra explorer comme dans un jeu. Cela servira à la formation robotique, au développement de jeux, à la conception de prototypes, et à la formation à l’AGI de demain.

Ce qui mérite aussi d’être souligné, c’est le changement de cible de l’optimisation de contenu : de l’humain vers l’« agent intelligent ». Jusqu’ici, les entreprises ont optimisé pour le classement Google, les listes Amazon, la visibilité des articles. Mais en 2026, la conception des applications privilégiera la lisibilité machine. Les équipes commerciales n’auront plus besoin de consulter leur CRM, car un agent intelligent résumera automatiquement les patterns et insights.

Personnalisation dans la santé et l’éducation

2026 sera « votre année ». Les produits ne seront plus fabriqués en masse pour le « consommateur moyen », mais sur mesure pour « vous ».

Dans l’éducation, des enseignants IA offriront un accompagnement adapté au rythme et aux intérêts de chaque élève. Des centaines de projets IA ont déjà été lancés en partenariat avec l’Université d’Arizona et OpenAI, et l’Université d’État de New York intègre l’IA dans ses programmes de formation générale.

En 2026, une véritable université IA native verra le jour. Cours, mentorat, recherche, gestion du campus seront ajustés en temps réel grâce aux retours. Les professeurs deviendront des « concepteurs de systèmes d’apprentissage », et les étudiants seront évalués selon une « reconnaissance IA » axée sur leur utilisation de l’IA.

Dans la santé, un nouveau groupe d’utilisateurs, les « Healthy MAU » (actifs mensuels mais non malades), jouera un rôle central. La médecine a traditionnellement ciblé trois types : MAU malades, DAU malades, YAU sains. Mais avec la transition vers la prévention, la croissance des services médicaux pour la population la plus large, qui surveille régulièrement sa santé, sera rapide. La réduction des coûts de soins grâce à l’IA et l’émergence d’assurances préventives feront du « Healthy MAU » la clientèle la plus prometteuse pour la prochaine génération de healthtechs.

Conclusion : du système à l’environnement

L’analyse des quatre équipes d’investissement de a16z montre un point commun évident : 2026 sera le tournant où l’IA passera du stade d’outil à celui de système, puis d’environnement. L’évolution du Modern Data Stack, la construction d’infrastructures basées sur des agents, l’automatisation des applications verticales, et la démocratisation des environnements créatifs — tout cela façonnera une nouvelle économie numérique où humains et agents intelligents coexisteront.

La compétitivité des entreprises dépendra moins de la performance des modèles les plus récents que de leur capacité à construire et exploiter efficacement des systèmes intégrant données et IA. La fusion du Modern Data Stack et de l’IA sera la clé de l’industrialisation future.