Trois ans après l’explosion de l’IA générative, les entreprises cherchent encore le retour sur investissement. Pourtant, les investisseurs restent confiants sur l’adoption de l’IA en entreprise et visent désormais 2026 comme l’année du décollage réel.
L’IA promet une transformation profonde du logiciel d’entreprise, mais dans les faits, l’adoption reste inégale et souvent décevante. Une réalité bien connue des investisseurs, qui continuent pourtant de parier sur un déclic imminent. D’après leurs analyses, 2026 pourrait enfin marquer le passage d’une IA exploratoire à une IA véritablement opérationnelle.
Beaucoup d’IA testées, peu de valeur mesurée jusqu’ici
Quelques années après le lancement de ChatGPT par OpenAI, l’enthousiasme pour l’IA en entreprise reste intact mais les résultats concrets tardent encore. Selon une étude du MIT publiée en août, 95 % des entreprises n’obtiennent aucun retour sur investissement significatif lié à l’IA, MIT Technology Review. Pourtant, les directions informatiques ont multiplié les essais, parfois avec plusieurs outils pour un même usage.
Cette phase d’exploration massive a souvent créé de la confusion interne, sans bénéfices mesurables à court terme. Les investisseurs observent surtout un empilement de solutions peu intégrées. Cette situation explique une forme de scepticisme croissant, mais aussi une volonté de repartir sur des bases plus solides.
2026, année de rationalisation et de maturité
Malgré ces limites, 24 investisseurs interrogés par TechCrunch estiment que 2026 marquera un tournant décisif. Kirby Winfield, associé fondateur d’Ascend, évoque la fin des expérimentations dispersées au profit de choix plus réfléchis. Désormais, les entreprises souhaitent réduire le nombre de fournisseurs IA et concentrer leurs budgets.
Andrew Ferguson, chez Databricks Ventures, anticipe une rationalisation rapide des outils redondants. Cette approche vise une meilleure lisibilité des coûts et des gains. Les investisseurs parlent d’une transition entre infrastructure et valeur applicative réelle. Autrement dit, l’IA ne sera plus testée pour innover, mais déployée pour produire des résultats concrets.
Des modèles spécialisés plutôt que des solutions universelles
Autre signal fort, la croyance dans les modèles généralistes s’effrite progressivement. Plusieurs investisseurs soulignent que les LLM universelsne répondent pas aux besoins spécifiques des entreprises.
Molly Alter, associée chez Northzone, observe une montée en puissance des modèles verticaux adaptés à des flux métiers précis. Ces solutions ciblées exploitent des données homogènes et renforcent les avantages concurrentiels. Jake Flomenberg, chez Wing Venture Capital, rappelle qu’un simple gain de performance modèle disparaît rapidement. L’ancrage métier reste donc primordial. En 2026, la valeur viendra davantage de l’intégration et des données que de la prouesse technologique brute.
Agents IA, données et intégration profonde dans les flux métiers
Enfin, les agents IA représentent l’un des axes les plus scrutés pour 2026. Plusieurs investisseurs estiment toutefois que leur adoption restera progressive. Nnamdi Okike, cofondateur de 645 Ventures, évoque encore des obstacles techniques et réglementaires.
D’autres anticipent une convergence vers des agents unifiés, partageant contexte et mémoire. Rajeev Dham, chez Sapphire, parle d’un agent universel capable de décloisonner les organisations. Cette évolution repose sur une intégration profonde aux données internes. À terme, l’IA deviendrait une infrastructure invisible, mais essentielle, intégrée au cœur des flux métiers quotidiens.
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