a16z prédit qu'en 2026, l'IA restructurera les industries, les applications et les organisations (Partie 2)

Titre original : Big Ideas 2026 : Partie 2
Auteur original : a16z New Media
Traduction : Peggy, BlockBeats

Note de l'éditeur : Si la percée de l'IA l'année dernière a redéfini la « capacité du modèle », les tendances actuelles remodèlent la « logique d'application » et les « frontières de l'industrie ». En 2026, l'IA n'est plus un simple outil passif, mais est activement intégrée dans chaque flux de travail, devenant un système d'exploitation invisible qui pilote des mises à niveau complètes dans l'industrie, la finance, la consommation et la collaboration en entreprise.

Dans la série annuelle « Big Ideas 2026 », dans la partie 2, les équipes American Dynamism et Apps d'a16z estiment que le mot-clé pour 2026 est « reconstruction » : reconstruire l'infrastructure, reconstruire la logique de distribution et reconstruire la frontière de la collaboration homme-machine. Ceux qui sauront saisir ces tendances en premier définiront la prochaine décennie.

Voici l'article original :

Hier, nous avons publié le premier volet de la série « Big Ideas », couvrant ce que nos équipes infrastructure, croissance, sciences de la vie et santé, et Speedrun pensent que les startups aborderont en 2026.

Lecture associée : « a16z prédit quatre tendances majeures en 2026 (Partie 1) »

Aujourd'hui, nous vous présentons la deuxième partie de cette série, incluant les perspectives des équipes American Dynamism et Apps. Restez à l'écoute, car demain nous partagerons la créativité de l'équipe crypto.

Équipe American Dynamism

David Ulevitch : Construire une base industrielle nativement IA

Les États-Unis reconstruisent les secteurs économiques qui constituent réellement la force nationale. L'énergie, la fabrication, la logistique et l'infrastructure sont à nouveau au centre des préoccupations, et la transformation la plus significative est l'émergence d'une base industrielle véritablement nativement IA et centrée sur le logiciel. Ces entreprises partent de la simulation, de la conception automatisée et des opérations pilotées par l'IA. Elles ne transforment pas le passé, elles construisent l'avenir.

Cela apporte d'énormes opportunités : systèmes énergétiques avancés, fabrication robotique lourde, minage de cryptomonnaie de nouvelle génération, catalyse biologique et enzymatique (produisant des précurseurs chimiques clés requis par diverses industries), etc. L'IA peut concevoir des réacteurs plus propres, optimiser l'extraction des ressources, concevoir des enzymes plus efficaces et coordonner des essaims de machines autonomes avec une perspicacité inégalée par les opérateurs traditionnels.

La même transformation se produit également en dehors des usines. Des capteurs autonomes, des drones et des modèles d'IA modernes peuvent désormais surveiller en continu des systèmes clés tels que les ports, les chemins de fer, les lignes électriques, les pipelines, les bases militaires, les centres de données, qui étaient autrefois difficiles à gérer de manière exhaustive.

Le monde réel exige de nouveaux logiciels. Les entrepreneurs capables de les construire façonneront un siècle de prospérité américaine. Si vous êtes une telle personne, parlons-en.

Erin Price-Wright : La renaissance des usines américaines

Le premier grand siècle de l'Amérique a été bâti sur la puissance industrielle, mais nous avons perdu une grande partie de cette force, en partie à cause de la délocalisation, en partie à cause de l'échec global de la société à construire de manière durable. Mais maintenant, les engrenages rouillés tournent à nouveau, et nous assistons à la renaissance des usines américaines centrées sur le logiciel et l'IA.

D'ici 2026, je pense que nous verrons des entreprises relever les défis de l'énergie, du minage de cryptomonnaie, de la construction et de la fabrication avec une « mentalité d'usine ». Cela signifie : déploiement modulaire de l'IA et de la technologie autonome, collaboration avec des travailleurs qualifiés pour faire fonctionner des processus complexes et personnalisés comme des chaînes de montage. Par exemple : traiter rapidement et de manière itérative les réglementations et approbations complexes ; accélérer les cycles de conception tout en tenant compte de la fabricabilité dès le départ ; meilleure gestion de la coordination de projets à grande échelle ; déploiement de la technologie autonome pour accélérer les tâches difficiles ou dangereuses pour les humains.

En appliquant l'idée vieille d'un siècle d'Henry Ford de planifier l'évolutivité et la répétabilité dès le premier jour et en superposant la dernière technologie d'IA, nous parviendrons bientôt à la production de masse de réacteurs nucléaires, à répondre aux demandes de logement, à construire rapidement des centres de données et à inaugurer un nouvel âge d'or industriel. Pour citer Elon Musk : « L'usine elle-même est le produit. »

Zabie Elmgren : La prochaine vague d'observabilité sera dans le monde physique, pas dans le monde numérique

Au cours de la dernière décennie, l'observabilité logicielle a changé la façon dont nous surveillons les systèmes numériques, rendant les bases de code et les serveurs transparents grâce aux journaux, aux métriques et au traçage. La même révolution est sur le point de se produire dans le monde physique.

Les villes américaines ont déployé plus d'un milliard de caméras et de capteurs IoT, et l'observabilité physique (compréhension en temps réel du fonctionnement des villes, du réseau électrique et d'autres infrastructures) devient urgente et réalisable. Cette nouvelle couche perceptive stimulera également la prochaine frontière de la robotique et de la technologie autonome, permettant aux machines de s'appuyer sur un réseau universel qui présente le monde physique aussi observable que le code.

Bien sûr, cette transformation comporte des risques réels : des outils capables de détecter des incendies de forêt ou de prévenir des accidents sur les chantiers de construction pourraient également donner naissance à des cauchemars dystopiques. Les gagnants de la prochaine vague seront ceux qui gagneront la confiance du public en construisant des systèmes natifs IA, interopérables et préservant la vie privée, qui rendent la société plus transparente plutôt que moins libre. Quiconque pourra construire ce réseau de confiance définira l'observabilité de la prochaine décennie.

Ryan McEntush : La pile de l'industrie électrotechnique fera avancer le monde

La prochaine révolution industrielle ne se produit pas seulement dans l'usine, mais à l'intérieur des machines qui alimentent l'usine.

Le logiciel a changé notre façon de penser, de concevoir et de communiquer. Maintenant, il change notre façon de nous déplacer, de construire et de produire. Les avancées dans l'électrification, les matériaux et l'IA convergent pour apporter un véritable contrôle logiciel au monde physique. Les machines acquièrent la capacité de percevoir, d'apprendre et d'agir de manière autonome.

C'est l'essor de la pile de l'industrie électrotechnique, une technologie complète pilotant les véhicules électriques, les drones, les centres de données et la fabrication moderne. Elle connecte les atomes propulsant le monde avec les bits les commandant : minéraux raffinés en composants, énergie stockée dans des batteries, puissance contrôlée par l'électronique de puissance, mouvement transmis par des moteurs de précision, le tout coordonné par logiciel. C'est la fondation invisible derrière la percée de l'automatisation physique ; elle détermine que le logiciel peut non seulement appeler une voiture, mais aussi la conduire lui-même.

Cependant, la capacité de construire cette pile, du raffinage des matériaux critiques à la fabrication de puces avancées, s'érode. Si les États-Unis veulent mener le prochain âge industriel, ils doivent maîtriser le matériel qui le sous-tend. Les nations qui dominent la pile de l'industrie électrotechnique définiront l'avenir des technologies industrielles et militaires.

Le logiciel a dévoré le monde, et maintenant il va propulser le monde.

Oliver Hsu : Les laboratoires autonomes accélèrent la découverte scientifique

À mesure que les capacités de modélisation progressent dans les domaines multimodaux et que les capacités opérationnelles robotiques continuent de s'améliorer, les équipes accéléreront la poursuite de la découverte scientifique autonome. Ces technologies parallèles donneront naissance à des laboratoires autonomes capables d'une exploration scientifique en boucle fermée, de la génération d'hypothèses à la conception et à l'exécution d'expériences, jusqu'à l'inférence, l'analyse des résultats et les orientations de recherche futures itératives. Les équipes construisant ces laboratoires seront interdisciplinaires, intégrant l'expertise de l'IA, de la robotique, des sciences physiques et de la vie, de la fabrication, des opérations, et plus encore, réalisant une expérimentation continue interdisciplinaire grâce à des « laboratoires sans personnel » pour débloquer une nouvelle ère de découverte scientifique.

Will Bitsky : La cyberguerre des données dans les industries clés

D'ici 2025, la marque de l'ère de l'IA sera les contraintes de puissance de calcul et la construction de centres de données ; cependant, en 2026, elle sera définie par les contraintes de données et le front de la prochaine cyberguerre des données : dans nos industries clés.

Ces industries clés restent des sources de données non structurées et inexploitées. Chaque répartition de camion, relevé de compteur, opération de maintenance, cycle de production, assemblage et tir d'essai servent de matériau pour l'entraînement des modèles. Pourtant, la collecte de données, l'étiquetage et l'entraînement des modèles ne sont pas un langage courant dans le domaine industriel.

La demande pour ces données est insatiable. Des entreprises comme Scale, Mercor et des laboratoires de recherche en IA collectent inlassablement des données de processus (pas seulement « ce qui a été fait » mais aussi « comment cela a été fait ») et paient un prix élevé pour chaque unité de « données de sueur ».

Les entreprises industrielles disposant d'infrastructures physiques et d'une main-d'œuvre existantes ont un avantage comparatif dans la collecte de données et commenceront à en tirer parti. Leurs opérations généreront des données incommensurables qui peuvent être capturées à un coût marginal presque nul, utilisées pour entraîner des modèles propriétaires ou concédées sous licence à des tiers.

Nous pouvons également nous attendre à l'émergence de startups pour fournir une assistance. Ces startups fourniront une pile de coordination : outils logiciels pour la collecte, l'annotation et l'octroi de licences de données ; matériel de capteurs et SDK ; environnements d'apprentissage par renforcement et pipelines d'entraînement ; et finalement, même leurs propres machines intelligentes.

Équipe Applications

David Haber : Modèles commerciaux améliorés par l'IA

Les meilleures startups d'IA ne se contentent pas d'automatiser les tâches, elles amplifient l'avantage économique pour le client. Par exemple, dans le domaine juridique des agents de risque, les cabinets d'avocats ne gagnent de l'argent que lorsqu'ils gagnent des procès. Des entreprises comme Eve utilisent des données de résultats propriétaires pour prédire les taux de succès des dossiers, aidant les cabinets d'avocats à sélectionner de meilleurs dossiers, à servir plus de clients et à améliorer les taux de réussite.

L'IA améliore le modèle commercial lui-même. Elle réduit non seulement les coûts, mais génère également plus de revenus. D'ici 2026, nous verrons cette logique s'étendre à toutes les industries, les systèmes d'IA approfondissant l'alignement avec les incitations des clients, créant des avantages composés que les logiciels traditionnels ne peuvent atteindre.

Anish Acharya : ChatGPT devient un App Store d'IA

Les cycles de produits de consommation nécessitent trois conditions : nouvelle technologie, nouveaux comportements des consommateurs et nouveaux canaux de distribution.

Jusqu'à récemment, la vague de l'IA répondait aux deux premières conditions mais manquait de nouveaux canaux de distribution natifs. La plupart des produits reposaient sur des réseaux existants (comme X) ou le bouche-à-oreille.

Avec la sortie du SDK OpenAI Apps, le support d'Apple pour les mini-applications et l'introduction par ChatGPT de capacités de messagerie de groupe, les développeurs grand public peuvent désormais atteindre directement les 9 milliards d'utilisateurs de ChatGPT et stimuler la croissance via des réseaux comme Wabi. En tant que pièce finale du puzzle du cycle des produits de consommation, ce nouveau canal de distribution déclenchera une ruée vers l'or technologique grand public une fois par décennie en 2026. Ignorez-le à vos risques et périls.

Olivia Moore : Les agents vocaux commencent à occuper l'espace

Au cours des 18 derniers mois, le concept d'agents vocaux IA gérant des interactions réelles pour les entreprises est passé de la science-fiction à la réalité. Des milliers d'entreprises, des PME aux grandes entreprises, utilisent l'IA vocale pour planifier des rendez-vous, effectuer des réservations, mener des enquêtes, recueillir des informations, et plus encore. Ces agents aident les entreprises à réduire leurs coûts, à augmenter leurs revenus et à libérer les employés humains pour effectuer un travail à plus haute valeur ajoutée et plus agréable.

Cependant, comme ce domaine en est encore à ses débuts, de nombreuses entreprises sont encore bloquées dans la phase de « point de contact priorité voix », n'offrant qu'un ou quelques types d'appels comme solution. J'ai hâte de voir les agents vocaux s'étendre pour gérer des flux de travail complets (potentiellement multimodaux) et même gérer l'ensemble du cycle de relation client.

Cela peut impliquer une intégration plus profonde des agents dans les systèmes d'entreprise et leur donner la liberté de gérer des interactions plus complexes. Avec l'amélioration continue des modèles sous-jacents, les agents peuvent désormais invoquer des outils et opérer à travers les systèmes, il n'y a aucune raison pour que chaque entreprise ne gère pas un produit d'IA priorité voix, optimisant les aspects critiques de leur activité.

Marc Andrusko : Pas d'invite, des applications proactives à l'horizon

2026 marquera l'adieu général aux info-bulles. La prochaine vague d'applications d'IA n'aura aucune saisie d'invite visible du tout : elles observeront vos actions et suggéreront de manière proactive des actions pour votre examen. Votre IDE proposera une refactorisation avant que vous ne parliez ; votre CRM rédigera automatiquement un e-mail de suivi après la fin de votre appel ; votre outil de conception générera des variantes pendant que vous travaillez. L'interface de chat n'est qu'une roue de support ; maintenant, l'IA sera un échafaudage invisible à travers chaque flux de travail, déclenché par l'intention plutôt que par la commande.

Angela Strange : L'IA prête à véritablement mettre à niveau l'infrastructure bancaire et d'assurance

De nombreuses banques et compagnies d'assurance ont déjà superposé des capacités d'IA sur des systèmes hérités, tels que le traitement de documents et les agents vocaux, mais l'IA ne transformera véritablement les services financiers que lorsque nous reconstruirons leur infrastructure sous-jacente.

D'ici 2026, le risque de ne pas mettre à niveau pour tirer pleinement parti de l'IA l'emportera sur le risque d'échec, et nous verrons de grandes institutions financières laisser expirer les anciens contrats de fournisseurs et commencer à mettre en œuvre des alternatives mises à jour et natives IA. Ces entreprises ne seront plus contraintes par les frontières de classification passées, mais deviendront des plateformes qui centralisent, standardisent et enrichissent les données sous-jacentes provenant à la fois des systèmes hérités et des sources externes.

Quel sera le résultat ?

Les flux de travail seront considérablement rationalisés et permettront un traitement parallèle, ne nécessitant plus de sauts entre les systèmes et les interfaces. Par exemple, vous pourriez visualiser et traiter des centaines de tâches en parallèle dans un système hypothécaire, avec des agents gérant même des tâches plus subalternes.

Les silos traditionnels fusionneront pour former de nouvelles catégories plus larges. Par exemple, les données de KYC client, d'intégration et de surveillance de transition peuvent être intégrées dans une plateforme de risque unique.

Les gagnants de ces nouvelles catégories seront dix fois plus grands que les anciens géants : la catégorie est plus grande et le marché du logiciel dévore la main-d'œuvre. L'avenir des services financiers n'est pas d'appliquer l'IA aux anciens systèmes, mais de construire un nouveau système d'exploitation basé sur l'IA.

Joe Schmidt : Le modèle de pré-déploiement apportant l'IA à 99 % des entreprises

L'IA est la percée technologique la plus excitante de notre génération. Cependant, jusqu'à présent, la plupart des avantages pour les startups ont été concentrés dans les 1 % d'entreprises de la Silicon Valley, que ce soit littéralement dans la Bay Area ou son réseau étendu. C'est également raisonnable : les entrepreneurs veulent vendre aux entreprises qu'ils connaissent, faciles à atteindre, que ce soit en conduisant au bureau ou par des connexions VC au conseil d'administration.

D'ici 2026, cette situation s'inversera. Les entreprises réaliseront que la grande majorité des opportunités d'IA existent en dehors de la Silicon Valley, et nous verrons de nouveaux entrepreneurs adopter un modèle de pré-déploiement pour découvrir des opportunités cachées dans les grandes industries traditionnelles. Ces opportunités sont énormes dans les industries traditionnelles de conseil et de service (telles que les sociétés d'intégration et de mise en œuvre de systèmes) et les industries à évolution lente comme la fabrication.

Seema Amble : L'IA créant de nouvelles couches d'orchestration et de rôles dans le Fortune 500

D'ici 2026, les entreprises passeront davantage des outils d'IA isolés aux systèmes multi-agents qui doivent fonctionner comme des équipes numériques coordonnées. À mesure que les agents commencent à gérer des flux de travail complexes et interdépendants (tels que la planification, l'analyse et l'exécution), les organisations doivent repenser les structures de travail et le flux de contexte entre les systèmes. Nous avons déjà vu des entreprises comme AskLio et HappyRobot déployer des agents tout au long du processus, pas seulement pour une seule tâche.

Le Fortune 500 ressentira ce changement le plus profondément : ils possèdent les pools de données isolés les plus profonds, les connaissances institutionnelles et la complexité opérationnelle, dont une grande partie existe dans les cerveaux humains. Transformer ce contexte en une structure sous-jacente partagée par des travailleurs autonomes débloquera des décisions plus rapides, des cycles compressés et permettra d'atteindre des processus de bout en bout ne dépendant plus de la micro-gestion humaine.

Ce changement obligera également les dirigeants à repenser les rôles et les logiciels. De nouvelles fonctions émergeront, telles que les concepteurs de flux de travail IA, les superviseurs d'agents et les responsables de la gouvernance chargés d'orchestrer et d'auditer la main-d'œuvre numérique. En s'appuyant sur les systèmes d'enregistrement existants, les entreprises auront besoin de systèmes de coordination : pour gérer les interactions multi-agents, arbitrer le contexte et assurer la fiabilité des flux de travail autonomes. Les humains se concentreront sur la gestion des cas limites et les plus complexes. L'essor des systèmes multi-agents n'est pas juste une autre étape de l'automatisation, mais une reconfiguration de la façon dont les entreprises fonctionnent, prennent des décisions et créent de la valeur.

Bryan Kim : L'IA grand public passant de « Aide-moi » à « Vois-moi » en 2026

2026 sera l'année où les produits d'IA grand public passeront de la productivité à la connectivité. L'IA ne vous aidera plus seulement à accomplir votre travail, mais vous aidera à vous voir plus clairement et à construire des relations plus solides.

Bien sûr, c'est difficile. De nombreux produits d'IA sociale ont déjà été lancés et ont échoué. Mais grâce aux fenêtres de contexte multimodales et à la diminution des coûts d'inférence, les produits d'IA peuvent désormais apprendre de toute la texture de votre vie, pas seulement de ce que vous dites à un chatbot. Imaginez : des albums photo montrant de vrais moments émotionnels, des modes de messagerie 1:1 et de chat de groupe changeant en fonction des participants, des habitudes quotidiennes s'ajustant sous le stress.

Une fois que ces produits seront lancés, ils feront partie de notre vie quotidienne. Dans l'ensemble, les produits « vois-moi » ont de meilleurs mécanismes de rétention que les produits « aide-moi ». Les produits « aide-moi » monétisent par une forte volonté de payer pour des tâches discrètes et optimisent la rétention des abonnements ; les produits « vois-moi » monétisent par un engagement continu dans la vie quotidienne : une volonté de payer plus faible, mais des modèles d'utilisation plus collants.

Les gens échangent déjà continuellement des données contre de la valeur : la question est de savoir si ce qu'ils obtiennent en vaut la peine. Et bientôt, cela deviendra une réalité.

Kimberly Tan : Les nouvelles primitives de modèle débloquent des formes d'entreprise sans précédent

En 2026, nous verrons émerger des entreprises qui ne pouvaient pas exister dans le passé et maintenant, grâce aux percées dans la modélisation comme l'inférence, la multimodalité et l'opération informatique. Jusqu'à présent, de nombreuses industries (comme le droit ou le support client) utilisaient simplement des capacités d'inférence améliorées pour améliorer les produits existants. Mais nous commençons à peine à voir des entreprises dont les capacités de produit principales sont entièrement pilotées par ces nouvelles primitives de modèle.

L'avancée des capacités d'inférence peut débloquer de nouvelles fonctionnalités, telles que l'évaluation de réclamations financières complexes ou la gestion de recherches académiques ou analytiques denses (par exemple, l'arbitrage de litiges de facturation). Les modèles multimodaux permettent d'extraire des données vidéo potentielles d'industries ancrées dans le monde physique (par exemple, les caméras sur les sites de fabrication). Et les capacités d'opération informatique permettent l'automatisation dans de vastes industries longtemps verrouillées par des logiciels de bureau, des API médiocres et des flux de travail fragmentés.

James da Costa : Les startups d'IA vendant à d'autres startups d'IA et passant à l'échelle

Nous sommes dans un moment sans précédent de création d'entreprise pilotée par le cycle actuel des produits d'IA. Cependant, contrairement à avant, les géants existants ne « dorment » pas, car ils adoptent aussi activement l'IA. Alors, comment les startups peuvent-elles réussir ?

L'un des moyens les plus puissants et sous-estimés par lesquels les startups gagnent des droits de distribution est de servir les entreprises à leur stade de création : les entreprises en champ libre (entreprises toutes nouvelles). Si vous pouvez les attirer au stade de la création et grandir avec elles, à mesure que les clients passent à l'échelle, vous deviendrez également une grande entreprise. Des entreprises comme Stripe, Deel, Mercury et Ramp ont suivi cette stratégie. En fait, lorsque Stripe a été fondée, beaucoup de ses clients did-4610">n'existaient pas encore.

En 2026, nous verrons ces startups axées sur le champ libre passer à l'échelle à travers une gamme de catégories de logiciels d'entreprise. La clé est simple : construire un meilleur produit et se concentrer sur de nouveaux clients non redevables aux titulaires existants.

Restez à l'écoute car demain nous partagerons les perspectives de l'équipe crypto.

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