L’intelligence artificielle étend progressivement ses capacités bien au-delà du traitement des données textuelles. Les modèles les plus récents sont désormais capables de raisonner à partir de données quantitatives, de comprendre et d’interpréter la parole, mais aussi de modéliser des environnements physiques, ouvrant ainsi la voie à de nouvelles applications dans les domaines de la prévision, de l’automatisation et de la simulation. Ces technologies permettent à l’IA de dépasser les approches centrées sur le texte pour intégrer des fonctions avancées de raisonnement quantitatif, d’interaction conversationnelle et de simulation. Elles offrent ainsi aux entreprises de nouvelles possibilités pour améliorer leurs capacités de prévision, leurs interactions avec les systèmes intelligents et leurs processus décisionnels.

• Grands modèles quantitatifs : Gartner prévoit que, d’ici 2030, les grands modèles quantitatifs remplaceront les grands modèles de langage (large language models ou LLM) dans 25 % des tâches de prévision stratégique et de modélisation d’exploitation, permettant ainsi aux entreprises d’améliorer la prise de décision et la précision de leurs prévisions.

• Modèles de raisonnement vocal : selon Gartner, les interactions vocales en entreprise devraient connaître une transformation majeure au cours des prochaines années. D’ici 2030, plus de 70 % d’entre elles pourraient être prises en charge de manière autonome par des modèles capables de raisonner à partir de la parole, permettant ainsi aux entreprises de développer des flux de travail plus élaborés reposant sur les échanges vocaux et de faire évoluer leurs modes de prise de décision.

• Modèles de représentation et de simulation du monde : en permettant aux machines de comprendre le monde physique qui les entoure et de simuler différents scénarios pour en anticiper les conséquences, ces modèles ouvrent la voie à des systèmes capables d’évaluer les résultats possibles de leurs actions avant même de les entreprendre.

Alors que les entreprises confient progressivement à des agents digitaux autonomes des responsabilités toujours plus étendues, de la génération de code à l’exécution de tâches et à la prise de décision, la question de leur gouvernance devient centrale. Cette évolution impose de dépasser la simple mise à disposition de modèles d’intelligence artificielle : pour développer l’autonomie à grande échelle, les entreprises doivent se doter de mécanismes permettant de superviser et de maîtriser le fonctionnement des systèmes dans leur globalité. Ces technologies apportent aux entreprises les moyens de contrôle et de supervision indispensables pour accélérer le déploiement de systèmes autonomes à grande échelle, tout en maîtrisant les risques associés.

• Plateformes de contexte IA : pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA agentique, la manière dont les données sont structurées et interprétées devient un enjeu déterminant. Gartner prévoit ainsi que les entreprises qui privilégient la dimension sémantique de leurs données lors de leur préparation pour l’IA pourront améliorer jusqu’à 80 % la précision de leurs systèmes d’IA agentique et réduire les coûts jusqu’à 60 %. Dans cette perspective, les plateformes de contexte IA apparaissent comme l’un des fondements essentiels au développement et au déploiement des systèmes autonomes.

Face aux incertitudes géopolitiques, aux contraintes qui pèsent sur les infrastructures et au rythme toujours plus soutenu des innovations technologiques, les DSI doivent aussi se préparer à un avenir où la capacité d’adaptation constituera un atout essentiel. C’est tout l’enjeu de l’agilité durable : permettre aux entreprises de conserver leur souplesse et leur liberté d’action dans un environnement en constante évolution. Pour développer cette résilience sur le long terme, elles doivent privilégier des technologies conçues pour accompagner le changement sans compromettre leur capacité à faire évoluer leurs choix et leurs infrastructures, notamment :

• Technologies souveraines (SovTech) : Gartner prévoit que, d’ici 2030, plus de 75 % des entreprises implantées en dehors des États-Unis auront adopté des stratégies en matière de souveraineté digitale, faisant des technologies souveraines une composante stratégique indispensable pour garantir la résilience à long terme des organisations et la continuité de leurs activités.

• Applications à durée de vie limitée ou éphémères : ces applications permettent de constituer des portefeuilles logiciels évolutifs, dont les différentes composantes sont conçues pour être adaptées ou mises hors service en fonction de l’évolution des besoins commerciaux des entreprises.

• Le biocalcul en tant que service ou l’informatique biologique à la demande (WaaS ou Wetware as a service) : alors que les technologies informatiques traditionnelles pourraient se heurter à des limites croissantes en matière de puissance de calcul et de consommation énergétique, cette approche explore le potentiel des systèmes biologiques comme nouvelle voie pour répondre aux besoins informatiques de demain.

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