L’IA ne cesse d’évoluer. Au-delà des LLM, de nouvelles architectures émergent, prêtes à transformer les applications et les usages dans tous les domaines. Ipanemads anticipe les tendances au niveau des technologies IA en 2026 pour accompagner les décideurs dans la transition : analyse des données, déploiement d’outils basés sur l’IA, monitoring des performances des systèmes. Pour 2026, voici 3 tendances technologiques à surveiller et à prévoir.
1. Multimodalité + RAG augmenté
En 2026, les IA peuvent voir des images, entendre des sons et lire des vidéos en même temps. Elles comprennent mieux les choses et nous répondent plus précisément. L’information étant partout, cette compétence est indispensable pour que l’IA soit utile.
Parallèlement, le RAG (Retrieval-Augmented Generation) se profile comme une technologie IA en 2026. En effet, au lieu de nous baser uniquement sur la « mémoire » du modèle, nous interrogeons des bases de données externes pour enrichir les réponses. L’idée est d’étendre le RAG aux modalités visuelles et auditives, c’est le RAG augmenté ou multimodal RAG, avec des systèmes de traitement complexes.
Cela signifie qu’en 2026, les IA qui peuvent prendre vos documents, vos images, vos conversations audio et vous donner des réponses ou des solutions seront plus la règle que l’exception.
Et en intégrant des approches de « Vibe Coding » comme le font certaines startups, on peut à la fois exploiter des flux de données de contenu non structuré et d’algorithmes de génération créative. Ces technologies ne sont pas uniquement pour les grandes entreprises, mais aussi pour des start-ups qui les utilisent pour des besoins particuliers.
2. Agents IA autonomes : de l’assistant au co-pilote
Les agents d’IA sont des assistants qui peuvent être entièrement autonomes. Tu choisis ce que tu veux faire, et ils font le reste : ils utilisent les bons outils, ils organisent le travail, ils avancent sans que tu aies à les surveiller.
Ils deviennent de plus en plus intelligents. Ils réfléchissent avant d’agir, ils s’organisent et apprennent à faire des choix Il ne s’agit pas de remplacer l’homme, mais de supprimer ce qui lui vole du temps ou de l’énergie pour qu’il se concentre sur l’essentiel.
Le modèle MA-RAG récent, qui divise le flux RAG en sous-agents (planification, extraction, synthèse), améliore la robustesse et la transparence des systèmes. De plus, des approches comme HM-RAG étendent cette idée en répartissant les tâches entre agents classés pour traiter des requêtes complexes et variées avec des réseaux de neurones avancés.
Autre tendance : les agents collaboratifs. Ici, différents « modules » ou assistants numériques travaillent ensemble, échangent des informations et prennent des décisions ensemble. L’IA n’est plus un outil, elle devient un collaborateur ou un manager co-actif, utilisant l’intelligence humaine pour renforcer son efficacité.
Ces agents prennent de l’importance, notamment dans les domaines de la sécurité et de la gestion identitaire. Par exemple, ils peuvent authentifier l’identité biométrique pour les voyages internationaux ou l’accès à des infrastructures. Ils s’adaptent en temps réel aux situations tout en restant exacts et fiables pour protéger les personnes et les systèmes.
3. RAG hybride, agents de confiance et contrôle des risques
Il y a de plus en plus de RAG et d’agents, ce qui pose des questions de fiabilité, de sécurité, de conformité et de gouvernance. Certains anticipent la fin du RAG centralisé au profit d’architectures agent-based plus sécurisées, avec des algorithmes éthiques pour minimiser les risques.
Aujourd’hui, certains projets combinent agents et RAG dans des architectures avec arbitrage de confiance : par exemple, une architecture basée sur les agents avec un orchestrateur ajustant les sources visuelles, en utilisant RAG pour corriger les biais. Autre piste : ARAG, qui applique le modèle agentique dans le domaine de la recommandation personnalisée, en contrôlant le flux entre agents et bases de données annotées.
Par ailleurs, l’éthique des données est un pilier des systèmes d’IA modernes En effet, les algorithmes doivent non seulement être précis, mais aussi respecter des protocoles de confidentialité rigoureux. Les dernières tendances montrent que les autorités utilisent des systèmes de cryptographie avancés pour protéger les bases d’identité, tout en assurant l’équité des algorithmes utilisés.
Vers un déploiement industriel
Les trois tendances ci-dessus convergeront dans les solutions d’entreprise :
- Multimodalité avec RAG amélioré pour rendre l’IA multi-sensorielle et améliorer la gestion des données;
- Des agents autonomes pour orchestrer des workflows complexes (identification, exécution, supervision) avec des algorithmes sophistiqués ;
- Structures hybrides supervisées pour répondre aux enjeux de confiance et de sécurité;
Ipanemads fait tout ça :
- Accompagnent dans la création d’architectures IA modulaires, sécurisées et évolutives.
- Analyse des données – Mise en place des outils
- Analyse des performances
- Gain de productivité – Diminution des risques
Avec l’IA , vous êtes sur le point de passer à la vitesse supérieure. Les agents IA sont des collaborateurs qui co-construisent des processus.
Conclusion
Plusieurs technologies IA en 2026 vont une fois de plus démontrer la puissance de l’IA dans nos vies. Pour les décideurs, il s’agit d’anticiper et de construire dès aujourd’hui cet avenir avec des données et des algorithmes sophistiqués. Avec ipanemads, cette transition est possible, pragmatique et transformatrice grâce à un travail de recherche et développement continu..
