L’intelligence artificielle entre aujourd’hui dans une nouvelle phase. Jusqu’ici, la majorité des organisations se concentraient sur l’expérimentation, les pilotes et quelques cas d’usage isolés. Mais 2026 marque un véritable tournant : les systèmes d’IA évoluent d’outils d’aide à la décision vers des agents capables d’agir de manière autonome, dans un cadre strictement défini.
Selon notre NTT DATA Global AI Report 2026, les entreprises qui adoptent cette évolution se distinguent clairement : elles ont 2,5 fois plus de chances d’enregistrer une croissance supérieure de leur chiffre d’affaires.
Une performance qui ne doit rien au hasard, mais aux choix stratégiques qu’elles posent dès aujourd’hui.
Voici les six décisions qui, selon moi, définiront la prochaine étape de la transformation des entreprises.
1. L’IA agentique : passer de la prédiction à l’exécution
Jusqu’à récemment, l’IA servait principalement à repérer des schémas ou à prédire des résultats. L’IA agentique franchit un cap : elle peut désormais agir, de façon autonome, dans un cadre maîtrisé.
Depuis des années, les entreprises utilisent l’IA pour détecter des fraudes. En 2026, les agents IA seront capables de mettre en pause une transaction, d’ajuster automatiquement des règles de risque, ou encore de déclencher des actions de suivi – sans intervention humaine immédiate.
L’enjeu n’est pas de remplacer l’humain. L’autonomie repose toujours sur une gouvernance solide, une supervision rigoureuse et des objectifs clairs.
L’impact, lui, est immédiat : plus de rapidité, une meilleure qualité et moins d’interventions manuelles.
2. Adopter une approche véritablement de bout en bout
Beaucoup d’organisations automatisent encore des tâches isolées, car elles semblent plus simples ou plus accessibles. Pourtant, la véritable valeur apparaît lorsque l’on analyse l’ensemble de la chaîne décisionnelle.
Les meilleures opportunités se situent souvent dans :
- les décisions récurrentes à faible risque,
- les processus à fort volume,
- les flux d’information complexes.
Ce sont précisément ces décisions et ces processus qui tirent le meilleur parti de l’échelle et de la vitesse permises par l’IA.
D’après nos recherches, 85 % des organisations leaders en IA utilisent déjà ces technologies dans les opérations back-office et mid-office — là où les gains d’efficacité sont les plus importants.
3. L’expertise humaine reste au cœur de la performance
L’idée que l’IA remplacerait les collaborateurs persiste encore. En réalité, c’est l’inverse : les organisations qui industrialisent l’IA renforcent le rôle des experts seniors.
L’IA apporte : vitesse, capacité d’échelle, maîtrise de la complexité.
L’humain apporte : contexte, responsabilité, discernement éthique.
Les solutions les plus robustes émergent lorsque l’expertise humaine et l’IA se complètent, permettant d’améliorer significativement la qualité décisionnelle.
4. La technologie est simple. La transformation est humaine.
Le principal défi n’est pas l’implémentation technique : c’est l’évolution des modes de travail.
D’un point de vue technique, un système d’IA peut être déployé en quelques semaines.
Mais l’adoption, la confiance et l’évolution des comportements exigent beaucoup plus de temps.
Les organisations qui créent de la valeur durable investissent autant dans la gestion du changement, la formation et le leadership que dans la technologie elle-même.
Si les collaborateurs ne modifient pas leur manière de décider, de collaborer ou d’utiliser l’IA, la transformation restera superficielle.
C’est pourquoi l’IA ne doit jamais être considérée comme un simple projet d’innovation, mais comme un pilier d’un programme de transformation d’entreprise.
5. La qualité de la donnée : le véritable point de blocage
On attribue souvent les échecs de l’IA aux modèles. En réalité, la donnée est la première source de difficulté. Jeux de données fragmentés, absence de gouvernance, rôles mal définis : autant de freins au passage à l’échelle.
La responsabilité de la donnée bascule aujourd’hui de l’IT vers les experts métier, car eux seuls peuvent en apprécier la précision, la cohérence et la valeur opérationnelle.
Une gouvernance exigeante est indispensable pour garantir qualité, fiabilité et confiance.
Sans cela, l’IA ne peut tout simplement pas se déployer à grande échelle.
6. Intégrer la gouvernance Data & IA au cœur du modèle opérationnel
La gouvernance est trop souvent perçue comme un frein. Les organisations les plus avancées adoptent l’approche inverse : elles intègrent la gouvernance directement dans leur modèle opérationnel.
Lorsqu’elle fait partie des processus, des plateformes et des flux décisionnels, l’IA peut être déployée rapidement et en toute sécurité, sans devoir valider chaque cas d’usage individuellement.
Des responsabilités claires, des contrôles automatisés et une surveillance continue créent les conditions d’une scalabilité rapide et maîtrisée.
La gouvernance devient alors un accélérateur, et non une contrainte.
En conclusion
En 2026, la réussite ne dépendra pas d’avoir les modèles les plus sophistiqués. Elle dépendra de :
- la force du leadership,
- la qualité de la donnée,
- une gouvernance intégrée,
- et la capacité à adopter l’IA à grande échelle.
Les organisations qui posent ces choix dès aujourd’hui seront les leaders de demain.
« En 2026, le succès ne sera pas défini par les modèles, mais par les personnes, la qualité de la donnée, la gouvernance et la capacité à intégrer l’IA à grande échelle. » - Bart Moens, Head of Data & Analytics Benelux & France, NTT DATA.