Verticale : Les dépenses mondiales en IA atteindront 2 500 milliards de dollars en 2026
BlockBeats News, 14 mars. La société de recherche internationale Gartner a publié ses dernières prévisions, prédisant que l'IA mondialedépenses totales atteindront 2 500 milliards de dollars en 2026, soit une augmentation de 44% par rapport à 2025. L’IA est en pleine transformation : la couche fondamentale connaît une rationalisation, tandis que la couche applicative assiste à une explosion de l’innovation. Gartner résume cela comme un « développement à double vitesse » — où les modèles fondamentaux sont en train de mûrir, et la couche application accélère l'innovation.
Gartner souligne qu'en 2026, l'IA générative est entrée dans le " creux de la désillusion " sur la courbe de maturité technologique. Ce n'est pas un échec technologique mais une correction nécessaire alors que le marché revient à la rationalité. Les recherches menées par l'équipe du projet NANDA du Massachusetts Institute of Technology montrent que 95 % des projets pilotes d'IA générative d'entreprise n'ont pas apporté de valeur commerciale mesurable, ce qui met en évidence de sérieux défis de mise en œuvre.
Les stratégies d'achat des entreprises évoluent vers le pragmatisme, penchant davantage pour l'obtention de capacités d'IA embarquées auprès des éditeurs de logiciels existants, signalant que l'IA devient une caractéristique standard des logiciels d'entreprise. Les achats pragmatiques n'ont pas entravé les investissements dans les infrastructures. Le rapport indique que les dépenses en infrastructures d’IA atteindront 1 36 000 milliards de dollars en 2026, soit une croissance d’environ 49 % par rapport à 2025.
La couche application connaît une explosion de l'innovation. Gartner prévoit que d'ici 2028, plus de la moitié des modèles d'IA générative utilisés par les entreprises seront des modèles spécifiques à un domaine, avec une forte dynamique déjà évidente en 2026.
L’IA agentive apparaît comme une tendance technologique de base en 2026. Contrairement à l'IA générative traditionnelle, les agents d'IA peuvent prendre des décisions, planifier et exécuter des tâches de manière autonome. Par exemple, dans l'optimisation des coûts dans le cloud, les agents d'IA peuvent surveiller et régler automatiquement en continu, faisant passer l'optimisation des coûts de la « visibilité post-événement » à « l'exécution continue ». Les systèmes multi-agents amplifient encore cette capacité.
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