Rapport IA 2025

Ce rapport est le fruit de semaines de recherche et d'une veille quotidienne sur l'IA générative. Le rapport partage les grandes tendances, les applications concrètes et des pistes de réflexion pour exploiter l'IA dans votre entreprise. Le rapport est publié par Side School, les bootcamps en ligne pour appliquer l’IA dans son métier. Découvrez à la fin comment ces formations peuvent vous accompagner dans cette transition.

Les applications et cas d’usage

Les 3 meilleurs applications IA

1. ChatGPT

2. V7 Go

3. Krea

Mentions spéciales

1. Heygen

2. Runway

3. Character AI

Panorama des outils

Les 3 grands chiffres IA à retenir

Le top 5 des nouveaux cas d’usage IA

Voir la vidéo de démonstration (6 minutes)

1. Transcription et comptes-rendus automatiques des rendez-vous avec Limitless. Temps gagné par semaine: 1h

2. Automatisation de sa boite email avec Lindy Temps gagné par semaine: 1h

3. Création de dashboards customisés avec Claude Artefacts Temps gagné par semaine: 2h

4. Les rapports automatiques sur sa concurrence avec V7 Go Temps gagné par semaine: 1h

5. Création de projets (ou GPTs) pour créer des propositions commerciales dans ChatGPT Temps gagné par semaine: 2h

Les secteurs les plus impactés par l’IA

En août de cette année, nous avons pris le temps d’analyser la base de données des métiers recensés (et tâches de ces métiers, disponibles sur O*NET Online, exemple ici), pour comprendre les industries les plus impactées par l’avènement de l’IA générative. Les industries de service liées à l’échange et l’analyse d’information et créations intellectuelles sont les plus impactées. On vous partage notre recherche et conclusions :

Voir la vidéo de l’analyse (4 min)

7 nouvelles applications IA “wow”

Voir la démonstration des outils (8 min)

Vous voulez impressionner votre famille ? L’effet wow ici est assuré. Nos meilleurs applis trouvées en 2024, des plus simples aux plus compliquées :

1. Suno : créez votre propre chanson avec un prompt.

2. NotebookLM : ajoutez des documents ou sites, et faites générer un podcast (en anglais)

3. Heygen : filmez une vidéo de vous en train de parler 2 minutes, puis générez des vidéos avec votre “clone virtuel”, avec votre voix ou dans une autre langue.

4. Krea (en mode “realtime”) : dessinez sur l’interface de gauche, et une image se génère inspirée de votre dessin apparaît à droite

5. Eleven Labs : ajoutez votre texte pour le faire lire avec une voix féérique, comique, ou qui semble réelle

6. Bolt app ou Val Town : créez des mini sites ou web apps rapidement avec un prompt

7. Replicate (avec le modèle flux-dev-lora-trainer) : ajoutez une dizaine de photos de vous, entrainez un modèle (pour environ 2 euros), puis générez des images de vous dans des contextes différents (environ 6 centimes par génération).

8. (Bonus) Glif : Ajoutez le logo de votre projet sur n’importe quelle image disponible sur le web

Les 3 flops IA

Les objets IA qui ont floppé

Rabbit R1 ($199) : Le Rabbit R1, malgré son design innovant, a échoué à convaincre en raison d'un manque de fonctionnalités pratiques clairement définies et d'une utilité réelle pour l'utilisateur.

Humaine AI Pin ($499 + $24/mois) : Le Humane AI Pin a déçu en raison de son prix élevé, de sa performance limitée, de sa dépendance à la connexion internet, et d'une expérience utilisateur qui n'a pas justifié ses attentes et son coût.

Meta Ray-bans (359€) : Les Meta Ray-Bans n'ont pas rencontré le succès escompté car les fonctionnalités IA proposées ont été jugées gadget et manquaient de réelle valeur ajoutée pour justifier leur prix.

Les 4 automatisations à copier pour son entreprise

Ce sont les cas d’usage intégrés par les participants de nos bootcamps qui ont eu les plus meilleurs retours sur investissement

1. Analyse des factures sur V7

2. Créer son GPT pour envoyer des devis personnalisés

3. Récriture pour optimiser des centaines d’articles SEO avec V7 Go

4. Créer un GPT pour s'entraîner à vendre avec le mode audio avancé de ChatGPT

Une fois une opportunité de gain de coûts ou de temps identifiée, puis implémentée, l’adoption de ce nouveau cas d’usage au sein de l’entreprise est rarement assurée. Toute l’entreprise doit prendre “le réflexe IA”. Découvrez les bootcamps Side School pour se mettre à l’IA.

Les Coûts moyens des projets d’intégration de l’IA en entreprise

On a créé pour le rapport une calculatrice pour vous aider à mieux estimer les coûts:

Les tendances industrielles

Les grandes lignes

De la hype à la réalité
La vague de hype autour de l'IA a officiellement débuté le 30 novembre 2022, avec la sortie de ChatGPT, prenant un essor considérable tout au long de l'année 2023. En 2024 et 2025, nous assistons à l'application concrète des modèles d'IA générative, avec des entreprises, notamment les grandes, qui adoptent des technologies telles que le RAG (Génération Augmentée par Récupération) pour améliorer l'efficacité et optimiser leurs opérations.

Accélération de l’adoption de l’IA générative

L'adoption de l'IA générative s'accélère, tant au sein des entreprises que chez les jeunes générations. Les produits basés sur l'IA commencent également à prouver leur capacité à fidéliser leurs utilisateurs. Il y a quelques mois encore, ces outils peinaient à conserver des clientspayants une fois l'effet « wow » initial et les périodes d'essai passées.

Aujourd'hui, les acteurs les performers du secteur incluent OpenAI, Grammarly, Anthropic, Midjourney, Otter et ElevenLabs. À titre d'exemple, ChatGPT compte désormais 300 millions d'utilisateurs actifs chaque semaine.

Dans les entreprises et. Les produits IA commencent aussi à démontrer leur fidélité en entreprise. Les produits GenAI avaient du mal à retenir les clients payants au-delà de leur effet initial de « wow » et des périodes d’essai. Les meilleurs performeurs incluent OpenAI, Grammarly, Anthropic, Midjourney, Otter et ElevenLabs. ChatGPT a maintenant 300 millions d’utilisateurs hebdomadaires.

OpenAI toujours maître: Malgré la position de force d'OpenAI, de nombreuses entreprises rivalisent activement pour développer leurs propres modèles de langage de grande envergure (LLM). Ces approches concurrentes se manifestent à travers des axes stratégiques variés : certains se concentrent sur l'optimisation des performances de modèles open-source, d'autres explorent des architectures innovantes pour des fonctionnalités plus spécialisées. Une dynamique compétitive se dégage de ces recherches, dont les résultats se traduisent par une augmentation de l’accessibilité et de la diversité des outils d'IA pour les entreprises. Cette course à l’innovation est essentielle pour briser le monopole et garantir la pérennité du secteur de l’IA.

Classement des modèles d’IA génératifs par LiveBench :

Les dés sont relancés chaque semaine. Les plus grandes entreprises tech se battent pour construire le dernier modèle “SOTA” (”State of the Art”).

o1 par OpenAI : Le premier modèle qui “raisonne” L’essor de ces modèles, capables de raisonner et d’apprendre, ouvre la voie à de nombreuses applications dans le monde professionnel. Les entreprises peuvent ainsi automatiser des tâches complexes, améliorer la prise de décision et personnaliser l’expérience client de manière plus sophistiquée. Les nouveaux modèles de raisonnement ouvrent notamment la possibilité de résoudre des problèmes mathématiques, scientifiques et de programmation à plusieurs niveaux où les grands modèles de langage (LLM) ont historiquement rencontré des difficultés.

Maxim Lott, un enthousiaste de l’IA, a fait résoudre les tests de QI en ligne de Mensa à plusieurs modèles IA. La nouvelle version o1 d’OpenAI a un QI de 121, c’est à dire plus intelligent que 92% de la population moyenne. Là où les modèles précédents et concurrents sont en dessous de la moyenne :

Un test intéressant, mais à prendre avec des pincettes : “l’intelligence” d’un modèle artificiel est entraînée sur le type de questions de ce genre de tests.

Le modèle o1 remet surtout en cause la compétence de “prompt engineering”. Les modèles qui apparaissent “comprennent” plus aisément des requêtes avancées, et ne nécessitent plus tant d’allers-retours pour améliorer la qualité des réponses générées.

Les 5 niveaux d’IA d’OpenAI révélés

OpenAI a défini cette année cinq niveaux d’intelligence artificielle afin d’évaluer ses progrès vers le développement de systèmes dépassant les capacités humaines, et en a informé ses employés lors d’une réunion interne (qui aurait “fuité”, selon Bloomberg). Actuellement, l’entreprise se situe au deuxième niveau (celui des simples raisonneurs) et est sur le point d’atteindre le troisième, les “Agents”. Cette classification, inspirée par d’autres travaux de recherche, va d’une IA capable de conversation basique jusqu’à des systèmes pouvant accomplir le travail d’une organisation entière, illustrant la vision d’OpenAI de créer une AGI (intelligence artificielle générale) avancée.

Les grands changements dans l’emploi

1. Impact de l’IA sur le freelancing (chute des revenus mesurées sur Fiverr) : Les freelances ont connu une baisse de revenus d'environ 5% depuis le lancement de ChatGPT (source: Université de Washington, NYU). Les rédacteurs freelances sont particulièrement touchés, avec certains rapportant des baisses drastiques de leurs revenus, passant de 3000$ à 1000$ par mois. Cette baisse est attribuée à la capacité de l'IA à effectuer des tâches auparavant réservées aux humains, comme la rédaction, la traduction et la conception de sites web.

2. Recrutements utilisant l’IA : L'utilisation de l'IA pour le screening des CV et la rédaction de lettres de motivation est en pleine expansion, transformant le processus de recrutement. Nous allons vers la fin de la lettre de motivation, trop facilement générable ?
   L'AI Act (abordé en dessous) aura un impact significatif sur l'utilisation de l'IA dans le recrutement : les systèmes d'IA utilisés pour le recrutement sont classés comme "à haut risque". Les candidats auront le droit notamment d'obtenir une intervention humaine dans le processus de recrutement. Interdiction aussi des systèmes d'IA évaluant des caractéristiques personnelles sensibles (ethnicité, orientation politique ou sexuelle, etc.) (source : Benjamin Greze pour CIO).

3. Nouveaux rôles hybrides combinant expertise métier et compétences en IA : Cette évolution répond à la complexité grandissante des enjeux d'innovation et de transformation numérique des entreprises. Ces professionnels sont capables de :
   1. Comprendre les enjeux technologiques.
   2. Dialoguer avec des équipes techniques.
   3. Proposer des solutions adaptées aux projets de transformation digitale.

“Comment me préparer à l’IA ?” C’est une question que l’on reçoit tous les jours. Au delà de la veille et adoption des nouveaux outils, nous encourageons les participants de nos bootcamps à développer leur capacités de questionnement :

1. Pour mieux questionner l’IA.

2. Questionner le réel (informations fausses générées par l’IA, deep fakes) et…

3. Questionner son métier (veille en restant à jour, upskilling interne).

Le développement de ces nouvelles compétences accompagne, chez Side School, la montée en puissance des collaborateurs sur les principaux outils d’IA générative.

Vous souhaitez en discuter ? Prenons rendez-vous ensemble.  

Les nouveautés “insiders”

• NVIDIA toujours vainqueur du cycle actuel.
  Selon le décompte de l’année dernière, NVIDIA était utilisé 19 fois plus que tous ses pairs réunis dans les articles de recherche en IA. Cette année, cet avantage s’est réduit à 11 fois, en partie grâce à la croissance de 522 % des articles utilisant des TPU (l’écart est maintenant de 34 fois avec NVIDIA). Nous notons également la croissance de 353 % de l’utilisation de l’Ascend 910 de Huawei, la croissance de 61 % des nouveaux concurrents dans les puces IA de grande envergure et la nouvelle apparition des puces d’Apple. (Source : Compute Index State of AI report)
  
  
  

• Les clusters doublant de taille
  La véritable croissance des clusters GPU à grande échelle provient des H100. Le plus grand reste celui de Meta avec 350 k H100, suivi par le cluster de 100 k d’Al et celui de Tesla avec 35 k. Pendant ce temps, Lambda, Oracle et Google ont construit de grands clusters totalisant plus de 72 k H100. Des entreprises telles que Hugging Face, DeepL, Recursion, Photoroom et Magic ont construit une capacité H100 de plus de 10 k. De plus, les premiers clusters GB200 entrent en service (par exemple, 10 752 au Centre Suisse de Supercalcul). (Source : Air Street Capital)
  
  
  

• Coûts des LLM coupés par 100
  100x moins cher maintenant pour les tokens comparé à 2024 (GPT-4 ($60 par millions de tokens) vs GPT-4o-mini ($0.6 par millions de tokens)). (Source : Air Street Capital)
  
  
  

• L’investissement dans les startups IA continue son envolée
  Porté par les énormes levées d’IA générative telles que les levées de fonds de 6 milliards de dollars d’OpenAI, le marché privé américain continue de dominer. L’investissement total dans les entreprises d’IA a atteint près de 100 milliards de dollars. (Source : Air Street Capital) Mais où sont les revenus ? De nombreuses start-ups les plus en vue travaillant sur l’IA générative lèvent des fonds records, souvent avec des multiples de revenus à trois chiffres. Bien que cela puisse indiquer la confiance des investisseurs dans les rendements futurs, cela fixe un niveau élevé, car beaucoup de ces entreprises n’ont actuellement pas de voie identifiée vers la rentabilité. Cependant, ce n’est pas le cas pour tout le monde, car les plus grands fournisseurs de modèles voient leurs revenus commencer à augmenter.
  
  
  

Les changements de régulation IA macros

Le top 10 des personnalités IA

Chercheurs

1. Fei-Fei Li : @drfeifei est une chercheuse reconnue pour ses travaux en computer vision, c’est elle qui a construit la base de donnée imageNet qui est devenue pionnière pour la recherche en IA par réseaux neuronaux.

2. Andrew NG : @AndrewYNg est un informaticien et co-fondateur de Coursera qui est surtout connu pour ses cours sur le deep learning.

3. Ilya Sutskever : @ilyasut est un chercheur en intelligence artificielle, connu pour son rôle chez OpenAI, qu’il a quitté cette année. Cela a provoqué la question virale “What did Ilya see?” qui fait allusion à sa peur du contrôle de l’IA au sein d’OpenAI.

4. Andrej Karpathy : @karpathy un chercheur en intelligence artificielle, et il a également travaillé sur le développement de véhicules autonomes chez Tesla, et la création du programme llm.c.

5. Yann LeCun : @ylecun est connu pour son scepticisme envers les progrès de l'IA générative, et est ambassadeur de l’IA chez Meta.

Entrepreneurs

1. Sam Altman : @sama est un entrepreneur clé du développement de l'IA avec notamment le lancement de ChatGPT.

2. Jensen Huang : @jensenhuang est le PDG de Nvidia, une entreprise qui fabrique les puces indispensables à l’IA.

3. Demis Hassabis : @demishassabis est le PDG et co-fondateur de DeepMind (appartenant à Google), entreprise de recherche sur l’IA et notamment à l’origine de AlphaGo. Un pionnier dans le domaine de l’IA générative.

4. Elon Musk : @elonmusk en plus de ses autres activités, est un acteur important dans le développement de l’IA via sa société xAI, mais est aussi connu pour ses critiques face à aux risques de l’IA.

5. Dario Amodei : @darioAmodei est le co-fondateur d'Anthropic, une entreprise de recherche en IA concurrente d’OpenAI. Il est considéré comme un acteur clé dans le développement de modèles d’IA éthique.

Le top des évènements et communautés IA

1. Pause IA : Une initiative visant à sensibiliser aux risques de l'IA et appelant à un moratoire sur les développements dangereux, avec une présence active en ligne et des rendez-vous à Paris très stimulants. Événements chaque mois pour un public avec des connaissances avancées en IA.

2. Evenements OpenAI : Des conférences en ligne organisées par OpenAI pour partager leurs dernières avancées technologiques et recherches. C’est les évènements qui ont remplacés chez les geeks l'effervescence des keynotes d’Apple. Évènements chaque 3 mois pour un public avec des connaissances moyennes en IA.

3. Workshops publics de Side School (Promotion) : Des ateliers ouverts au public, organisés par Side School, pour vulgariser et enseigner les usages de l’IA au travail, en français. Évènements chaque deux semaines pour grand public.

4. Centre pour la Sécurité de l’IA : Un centre de recherche et d'expertise en sécurité de l'IA qui pourrait organise les Mercred’IA à Paris pour sensibiliser aux risques. Événements chaque mois pour un public avec des connaissances avancées en IA.

5. NeurIPS (anciennement NIPS) : la conférence internationale pour chercheurs, organisée depuis 1987, pour découvrir les avancées en machine learning. Vous pouvez suivre les dernières recherches partagées à cette conférence sur cette newsletter. Événements chaque année pour un public avec des connaissances expertes en IA.

Les prédictions IA

Ces prédictions ont été construites sur la base des avancées des technologies IA de 2025. Comme pour toute prédiction, nous vous encourageons à les prendre avec précaution, même si, pour mémoire, l'essentiel de nos prédictions 2025 (agents, GPT-5, percée de l'open source) s'est réalisé.

Hiver 2026

Les agents sortent de la fenêtre de chat. Anthropic lance Claude Cowork (janvier 2026) : après Claude Code pour les développeurs, un agent capable d'exécuter de vraies tâches de bureau pour tous — trier des dossiers, remplir des tableurs, préparer des rapports. OpenAI et Google poussent leurs équivalents. L'IA ne se contente plus de répondre : elle fait le travail, et vous le relisez.

Les navigateurs IA se généralisent. ChatGPT Atlas (OpenAI), Comet (Perplexity) et Gemini intégré à Chrome transforment le navigateur en agent : il lit, compare, remplit des formulaires et réserve à votre place. Cette nouvelle façon d'interagir avec le web devient courante en 2026 — et soulève une question de sécurité inédite, l'« injection de prompt » (des instructions malveillantes cachées dans des pages web), qui devient un sujet grand public.

La mémoire devient le vrai champ de bataille. Activée par défaut chez OpenAI, Google et Anthropic, la mémoire transforme les assistants génériques en assistants qui vous connaissent : vos préférences, vos projets en cours, votre style. En pratique, l'écart se creuse entre ceux qui utilisent l'IA « à froid » et ceux qui ont construit un contexte avec elle.

L'AI Act remis en cause — et reporté. La Commission européenne propose (paquet « omnibus numérique », novembre 2025) de décaler les obligations les plus lourdes du règlement. Le Parlement vote le report en mars 2026 à une écrasante majorité ; les obligations « haut risque » glissent d'août 2026 à décembre 2027. Pendant ce temps, le sommet mondial de New Delhi (février 2026) met l'accent sur l'adoption plus que sur les garde-fous. L'équilibre innovation/régulation, au cœur des débats de 2025, penche désormais nettement côté innovation.

Le CES consacre l'« IA physique ». À Las Vegas, les robots humanoïdes (Figure, Tesla, UBTech…) et la nouvelle plateforme de puces Vera Rubin de NVIDIA volent la vedette aux chatbots. Le message de l'industrie : la prochaine vague d'IA percevra, raisonnera et agira dans le monde réel.

Printemps 2026

Coup de théâtre : OpenAI arrête Sora. Six mois après un lancement record, OpenAI annonce en mars la fermeture de son générateur vidéo, invoquant notamment les coûts de calcul. La vidéo IA ne ralentit pas pour autant : Veo 3.1 (Google, intégré à Gemini et YouTube), Kling 3.0 et Seedance 2.0 atteignent une qualité « prête pour la production » à quelques centimes la seconde. Leçon pour les entreprises : ne jamais construire un processus sur un seul outil.

L'open source ne court plus derrière. GLM-5.1 (Z.ai, avril 2026, licence MIT) atteint environ 95 % des performances des meilleurs modèles fermés en code — entraîné, selon son éditeur, sur des puces Huawei, sans GPU NVIDIA, et proposé à une fraction du prix. En pratique : des modèles de niveau frontière deviennent déployables sur ses propres serveurs, ce qui change l'équation souveraineté/coûts pour les entreprises européennes.

Les humanoïdes entrent à l'usine — y compris en France. Renault annonce le déploiement de 350 robots humanoïdes, développés avec le français Wandercraft, déjà à l'œuvre sur les lignes de Douai. Tesla convertit une partie de son usine de Fremont à la production d'Optimus, Figure équipe BMW, les chinois Agibot et Unitree livrent par milliers. Pas encore chez vous — mais dans la logistique et l'automobile, c'est commencé.

GPT-5.5 plutôt que GPT-6 : l'ère des incréments. GPT-5.4 en mars, GPT-5.5 en avril, Gemini 3.1, Claude Opus 4.6 puis 4.7… Les laboratoires sortent un modèle par mois, et les sauts spectaculaires laissent place à des progrès réguliers. Conséquence pratique : il n'y a plus « un meilleur modèle », mais un meilleur modèle par usage (rédaction, code, analyse, vidéo) — et des prix qui baissent à chaque sortie.

Été 2026

La nouvelle génération de modèles frontière arrive. Anthropic ouvre le bal avec sa famille Claude 5 ; OpenAI prépare GPT-6, centré sur la mémoire à long terme et entraîné sur le gigantesque cluster Stargate ; Google suivra. La vraie nouveauté attendue n'est plus le score aux benchmarks, mais la fiabilité : des agents capables de travailler plusieurs heures d'affilée sans supervision.

Les contenus IA devront s'annoncer. Contrairement au volet « haut risque », les obligations de transparence de l'AI Act (étiquetage des contenus générés, signalement des deepfakes) entrent en application courant 2026. Le marquage invisible (watermarking) et les standards de provenance se généralisent chez les grands fournisseurs. En pratique : si vous publiez des contenus générés, préparez-vous à le mentionner.

L'énergie devient LE sujet de l'IA. Les investissements dans les data centers se chiffrent en centaines de milliards de dollars, et l'électricité devient le principal goulot d'étranglement — au point d'alimenter un débat de plus en plus vif sur une possible « bulle IA ». NVIDIA promet jusqu'à cinq fois plus d'efficacité avec Vera Rubin, mais les gains sont, comme toujours, rattrapés par l'explosion des usages.

NVIDIA toujours devant — plus vraiment seul. Notre prédiction « NVIDIA indétrônable » de 2025 tient encore : environ 80 % du marché des puces IA pour data centers. Mais la plateforme Vera Rubin (disponible au second semestre) affronte désormais AMD, les puces maison de Google, Amazon et Microsoft, et les Huawei Ascend côté chinois. Le mot « indétrônable » commence à s'user.

Automne 2026

Le commerce agentique décolle. Vos agents comparent, négocient et achètent pour vous : les protocoles de paiement entre agents, lancés par OpenAI, Google et les réseaux bancaires fin 2025, arrivent à maturité juste à temps pour les fêtes. Pour les marques, c'est un basculement : il ne faut plus seulement séduire Google, mais convaincre les agents — le référencement pour les IA (GEO) s'ajoute au SEO.

Premier grand test électoral de l'ère vidéo-IA. Les élections de mi-mandat américaines (novembre 2026) se jouent dans un paysage où n'importe qui peut produire une vidéo indiscernable du réel pour quelques euros. Vagues de contenus synthétiques, standards de provenance mis à l'épreuve : la formation à l'esprit critique devient un enjeu stratégique — en entreprise aussi.

Les « employés virtuels » passent du test à l'organisation. Après les pilotes de 2025 — et leurs désillusions : une étude du MIT estimait que 95 % d'entre eux ne produisaient aucun retour mesurable — les entreprises structurent : équipes mixtes humains + agents, rôles d'« orchestrateurs », retour sur investissement suivi comme pour n'importe quel collaborateur. Les PME françaises s'y mettent vraiment, à commencer par l'administratif, le support client et le marketing.

Les outils sur lesquels garder un œil en 2026

Claude Cowork (Anthropic) : l'agent de bureau pour non-développeurs — il manipule fichiers, tableurs et documents pour exécuter des tâches complètes. Le pendant « bureau » de Claude Code, devenu standard chez les développeurs.

ChatGPT Atlas et les navigateurs IA (Comet de Perplexity, Gemini dans Chrome) : le navigateur qui lit, compare et agit à votre place — probablement la nouvelle interface par défaut de l'IA grand public.

Lovable : créer une application ou un site web complet sans écrire une ligne de code. La licorne européenne du « vibe coding » a transformé notre prédiction 2025 (« un entrepreneur non technique perce grâce à l'IA ») en phénomène de masse.

n8n : « si Zapier et ChatGPT avaient un enfant », version 2026 — l'outil de référence pour orchestrer agents et automatisations, avec un atout décisif : il s'installe sur vos propres serveurs.

Mistral AI : le champion européen. Ses modèles open-weight, déployables en souverain (avec OVHcloud ou Scaleway), en font l'option de référence pour les secteurs sensibles — défense, santé, secteur public.

Les 3 grands défis de l'IA en entreprise pour 2026

Passer des pilotes à la production. 2025 a été l'année des expérimentations, 2026 doit être celle des résultats. Cela suppose de choisir des processus complets (pas des démonstrations), de brancher l'IA sur ses données internes — le RAG est devenu l'architecture standard des applications métier — et de mesurer le retour comme pour tout investissement.

Pousser à l'adoption. Encourager l'adoption de l'IA implique de développer une véritable culture interne du changement, où chaque collaborateur apprend à exploiter les outils intelligents mis à sa disposition. Nouveauté 2026 : il faut aussi répondre à l'inquiétude des équipes sur l'emploi — et à une obligation légale, puisque l'AI Act impose depuis février 2025 un niveau suffisant de « maîtrise de l'IA » à toute organisation qui en déploie.

Garder la main sur ses données. Entre modèles open-weight crédibles (Mistral, GLM, DeepSeek), outils auto-hébergeables et offres souveraines, l'IA « on-premise » n'est plus un compromis sur la performance. Pour les données sensibles, c'est l'option qui réconcilie conformité (RGPD, AI Act) et compétitivité.

Les questions de l'IA 2026

En 2026, les entreprises françaises devront composer avec trois grands enjeux liés à l'IA. Chacun mériterait un rapport entier ; en voici l'essentiel :

Impact environnemental : la construction de data centers s'accélère sur tous les continents, et l'électricité devient la contrainte numéro un du secteur. Même si le coût d'une requête continue d'être divisé par dix chaque année, l'explosion des usages — agents qui tournent en continu, génération vidéo — tire la consommation globale vers le haut. La sobriété des usages devient un critère de choix des outils.

Souveraineté et données sensibles : le report du volet « haut risque » de l'AI Act à décembre 2027 et l'assouplissement annoncé du RGPD pour l'entraînement des modèles donnent de l'air aux entreprises, mais ne règlent pas la question de fond : la dépendance aux infrastructures américaines, et désormais chinoises. Cloud souverain, modèles ouverts et déploiements on-premise progressent en réponse.

Impact sur l'emploi : c'est la question de 2026. Selon une enquête Mercer publiée en mai 2026, 99 % des dirigeants anticipent que l'IA conduira à des suppressions de postes dans les deux ans, et les premiers signaux touchent surtout les postes juniors. La réponse qui fait consensus : former massivement, en interne, plutôt que subir. Les questions éthiques de 2025 — biais, explicabilité des décisions — restent, elles, largement ouvertes.

Se former à l'IA en 2026

L'année 2026 sera définie par l'IA. Ce n'est plus seulement un effet de mode ; c'est la nouvelle réalité du fonctionnement des entreprises. Mais naviguer dans ce paysage présente des défis clés qui, s'ils ne sont pas relevés, peuvent laisser votre entreprise à la traîne :

Défi n°1 : Trouver les bons cas d'usage de l'IA. Avez-vous du mal à voir comment l'IA peut réellement profiter à vos opérations quotidiennes ? Il ne suffit pas de savoir que l'IA existe. Vous avez besoin d'applications pratiques qui génèrent des résultats concrets.

Défi n°2 : Stimuler l'adoption de l'IA. Vous avez peut-être les outils, mais comment mobiliser votre équipe ? La résistance aux nouvelles technologies, la peur de l'inconnu et le manque de compréhension peuvent tous ralentir les progrès.

Défi n°3 : Choisir le bon format pour se former à l'IA. Les formations en présentiel sont souvent trop chronophages et peu quantifiables. Les bibliothèques de vidéos tutos sur l'IA, quant à elles, ne changent pas profondément les usages. Les enjeux de l'IA étant urgents et importants, il faut trouver une meilleure manière de se former.

Défi n°4 : Exploiter les agents IA pour l'automatisation. Savez-vous tirer parti des agents IA pour automatiser les tâches répétitives et améliorer significativement l'efficacité de vos opérations ? Ces derniers permettent d'atteindre des niveaux d'automatisation inédits, libérant ainsi du temps pour des activités à plus forte valeur ajoutée. L'automatisation par l'IA devient la norme. Y êtes-vous prêts ?

Les outils sur lesquels garder un oeil en 2025

• Operator d’OpenAI, qui devrait sortir en Janvier, et devrait proposer une interface simple pour interfacer avec le web et son ordinateur.

• Lindy (et alternatives on-premise comme Langflow) : “si Zapier et ChatGPT avaient un enfant”. Ces outils pour créer des agents sur une interface web sont les plus poussés actuellement, et ont de l’avance sur la concurrence.

• Recraft : nouvel outil prometteur pour la génération et retouche d’images, centré sur les tâches des graphistes

• Agents sur Copilot : annoncées en automne, les prochaines versions des agents sur Copilot (qui sont aujourd’hui à l’image des GPT sur ChatGPT) permettront de prendre des actions directement sur la suite Microsoft.

• Gemini 2.0 : Google rattrape son retard et tente de battre OpenAI en proposant ses modèles à faibles ou nuls coûts pour rivaliser avec son concurrent.

Les 3 grands défis de l’IA en entreprise pour 2025

1. Trouver les cas d’usage, en prenant en compte les automatisations rendues possibles par les agents. Identifier les cas d’usage pertinents suppose une exploration minutieuse du potentiel des agents autonomes, capables d’optimiser et d’automatiser n’importe quel processus métier. Leur flexibilité permet d’imaginer des scénarios d’innovation inédits, du support client multilingue 24/7 à la maintenance prédictive des infrastructures critiques.

2. Pousser à l’adoption : Encourager l’adoption de l’IA implique de développer une véritable culture interne du changement, où chaque collaborateur apprend à exploiter les outils intelligents mis à sa disposition. À travers la formation, la transparence et l’accompagnement, on crée un effet domino d’innovation et de confiance, accélérant naturellement la transition technologique.

3. Mise en place de systèmes d’IA “on-premise” (sur ses propres serveurs). Implanter des solutions d’IA au sein d’infrastructures internes offre un contrôle accru sur la sécurité, la confidentialité et la souveraineté des données. Cette approche permet d’adapter les ressources et les performances aux besoins réels, créant ainsi un écosystème intelligent sur mesure, réactif et robuste face aux défis futurs.

Les questions de l’IA 2025

En 2025, les entreprises françaises devront composer avec trois grands enjeux liés à l’IA. Chacun de ces enjeux nécessite un rapport entier pour les aborder correctement. En voici cependant les principaux enjeux :

1. Impact environnemental : La consommation énergétique de Google a augmentée de 50% cette année pour l'entraînement de ses nouveaux modèles IA. Une requête à un chatbot IA consomme beaucoup plus qu’une requête web classique. Et même si ces coûts sont divisés par 10 chaque année, nous avançons inexorablement vers un usage toujours plus élevé de gros data centers. 

2. Gestion des données sensibles : Le renforcement des cadres réglementaires et l’attente de transparence exigeront des entreprises une meilleure sécurisation de leurs données et une conformité stricte aux lois sur la protection des données (type RGPD). À moins que l’UE change de stratégie  pour aider  la compétitivité des entreprises européennes… Les processus internes devront s’adapter pour garantir confidentialité et traçabilité, favorisant ainsi, partiellement, la confiance des consommateurs et des autorités.

3. Question éthique : Les entreprises seront poussées à prévenir les biais algorithmiques et à rendre les décisions de l’IA explicables. Mais les systèmes actuels restent encore tout à fait imprédictibles… Les discussions sur la gouvernance de ces systèmes continueront à croître. Anne Alombert, maîtresse de conférences en philosophie française contemporaine à l’Université Paris 8, exprime ces questions éthiques très bien. 

Se former à l’IA en 2026

L'année 2026 sera définie par l'IA. Ce n'est plus seulement un effet de mode ; c'est la nouvelle réalité du fonctionnement des entreprises. Mais naviguer dans ce paysage présente des défis clés qui, s'ils ne sont pas relevés, peuvent laisser votre entreprise à la traîne :

Défi n°1 : Trouver les bons cas d'usage de l'IA. Avez-vous du mal à voir comment l'IA peut réellement profiter à vos opérations quotidiennes ? Il ne suffit pas de savoir que l'IA existe. Vous avez besoin d'applications pratiques qui génèrent des résultats concrets.

Défi n°2 : Stimuler l'adoption de l'IA. Vous avez peut-être les outils, mais comment mobiliser votre équipe ? La résistance aux nouvelles technologies, la peur de l'inconnu et le manque de compréhension peuvent tous ralentir les progrès.

Défi n°3 : Choisir le bon format pour se former à l’IA. Les formations en présentiel sont souvent trop chronophage et peu quantifiables. Les bibliothèques de vidéos tutos sur l’IA, quant à elles, ne changent pas profondément les usages. Les enjeux de l’IA étant urgents et importants, il faut trouver une meilleure manière de se former. 

Défi n°4 : Exploiter les agents IA pour l'automatisation. Savez-vous tirer parti des agents IA pour automatiser les tâches répétitives et améliorer significativement l’efficacité de vos opérations ? Ces derniers permettent d’atteindre des niveaux d’automatisation inédits, libérant ainsi du temps pour des activités à plus forte valeur ajoutée. L'automatisation par l’IA deviendra bientôt la norme pour tous. Y êtes-vous prêts ? 

Side School : Transformez votre équipe avec nos bootcamps IA

Les bootcamps de Side School sont conçus pour relever ces défis de front, en fournissant les connaissances et les compétences pratiques dont votre équipe a besoin pour réussir dans le monde de l'IA en 2026. Voici ce que vous allez acquérir :

1. Maîtrisez les outils d'IA pratiques : Apprenez quels outils d'IA vont changer votre entreprise, et comment les utiliser pour des résultats tangibles. Il ne s'agira pas seulement de théories, mais d'outils concrets implémentés dans votre équipe.

2. Développez un état d'esprit "AI-First": Adoptez de nouvelles habitudes et réflexes pour intégrer l'IA et soyez à l'aise avec le nouveau "réflexe IA". Vous ne vous sentirez plus dépassé et vous serez prêt à relever tous les défis qui se présenteront à vous.

3. Restez à la pointe de la technologie: Ne vous sentez plus laissé pour compte, restez constamment à la pointe des dernières avancées en matière d'IA. Nos bootcamps garantissent une amélioration constante de vos connaissances.

Nos bootcamps incluent :

• Quatre semaines de formation en ligne

• Un investissement abordable de 1650€ HT par participant

• Des ateliers pratiques, des challenges concrets, un accès à un groupe de pairs, une plateforme dédiée, et des outils offerts

Passez à l'étape suivante : Ne laissez pas la révolution de l'IA vous dépasser. Donnez à votre équipe les compétences nécessaires pour optimiser ses process en 2025. Rejoignez Side School et commencez à transformer votre entreprise dès aujourd'hui. Découvrez Side School

Découvrir les témoignages

Conclusions

• L'IA en 2026 : De la hype à l'application concrète. On observe une adoption croissante de l'IA générative dans les entreprises, avec des cas d'usage bien définis et des outils de plus en plus performants, mais une compréhension encore générale limitée.

• L'année a été marquée par des avancées majeures. Les progrès scientifiques, d’innovations et applicatifs continuent d'apparaître à une vitesse déconcertante.

• Une incompréhension encore générale sur le fonctionnement de l’IA générative, et notamment sur les conséquences et risques de l’IA liés au données, à la sécurité, et à la désinformation.

• L'importance grandissante des "agents IA" et de l'automatisation. L'automatisation par l'IA n'est plus un concept, mais une réalité qui impacte le quotidien des entreprises. Les agents IA qui arrivent vont être capables de prendre des décisions et des actions, et ouvrent de nouvelles perspectives de productivité.

• Face à cette évolution, il est primordial de se former et de s’adapter. Le marché du travail est en pleine mutation, et il est crucial de développer ses compétences en IA, pour rester pertinent et ne pas être dépassé par la technologie.

  
  

“Rapport IA 2026”, publié par Side School.
Écrit par Ben Issen. Relu par Zineb Salamat et Olivier Martin.