Entreprises, préparez-vous à l’essor du cloud natif IA

Les fournisseurs de cloud natifs de l’IA redéfinissent le paysage du cloud.

L’IA impose une remise à zéro brutale de la façon dont nous envisageons le cloud. Le modèle traditionnel, dans lequel les fournisseurs à grande échelle dominent avec des services génériques, commence à montrer ses limites. D’ici à 2026, les fournisseurs de « néocloud » natifs de l’IA devraient générer un chiffre d’affaires de 20 milliards de dollars. Il ne s’agit pas simplement de startups qui tentent de rivaliser en termes de coûts. Ils construisent des plateformes cloud spécifiquement conçues pour l’IA générative, le traitement du signal et la prise de décision intelligente.

Ce qui se passe ici n’est pas un changement de côté. Il s’agit d’une réécriture de l’architecture de base. Les Neoclouds gagnent rapidement du terrain parce qu’ils permettent un contrôle plus étroit des charges de travail d’IA, un réglage plus rapide des modèles et un traitement sécurisé des données propriétaires, ce que les entreprises commencent à exiger de manière plus agressive. Les hyperscalers, qui dominent encore aujourd’hui, ne restent pas inactifs. Ils réagissent en proposant leurs propres capacités d’IA, des systèmes agentiques capables de gérer des demandes complexes avec un minimum de supervision.

Mais il faut trouver un équilibre. Le passage à une infrastructure native de l’IA exerce une pression sur le matériel cloud hérité. Forrester prévoit au moins deux pannes majeures de plusieurs jours en 2026 à cause de cela. Il ne s’agit pas seulement de problèmes techniques. Ce sont des signaux d’alarme pour tous ceux qui exécutent des systèmes critiques sur une infrastructure cloud vieillissante. Les entreprises qui ne se sont pas encore modernisées devront rattraper leur retard.

Forrester s’attend à ce qu’au moins 15 % des entreprises s’orientent vers l’IA privée, une IA construite et hébergée avec un contrôle interne, et non une dépendance au cloud public. Ce n’est pas de la paranoïa. Il s’agit d’une gouvernance et d’un positionnement intelligents des données. Les décideurs devraient lire cela attentivement : la confidentialité, la souveraineté et l’indépendance de l’infrastructure rejoignent la performance et le coût en tant que priorités du cloud au niveau du conseil d’administration.

Lee Sustar, analyste principal chez Forrester, l’a clairement résumé : « L’essor du cloud natif de l’IA entraîne des investissements commerciaux massifs et remodèle l’informatique d’entreprise. » Il s’agit d’une évolution simultanée des dépenses, de l’architecture et de la stratégie. Les entreprises intelligentes n’attendront pas 2026 pour corriger le tir.

Les logiciels d’entreprise évoluent avec les travailleurs numériques et l’automatisation croissante

La plupart des logiciels d’entreprise partent encore du principe que ce sont les humains qui réfléchissent. Cela est sur le point de changer. En 2026, les applications d’entreprise commenceront à gérer davantage de tâches de manière autonome, sans qu’il soit nécessaire de faire appel à l’initiative ou à l’examen d’un humain. Les travailleurs numériques, essentiellement des agents d’IA autonomes intégrés au logiciel, géreront les flux de travail, les contrôles des politiques et la gestion des exceptions directement au sein de plateformes telles que les systèmes ERP et RH.

Ce n’est pas de la science-fiction. Cela se produit progressivement. Forrester prévoit que plus de 20 % des flux de travail des applications d’entreprise seront automatisés par l’IA d’ici 2026. Dans le même temps, les cinq principales plateformes de gestion du capital humain (HCM) incluront des fonctionnalités permettant une supervision numérique des humains. Pensez à la présence, au suivi des performances, à la planification, le tout géré ou assisté par des agents d’IA au lieu de superviseurs humains. La moitié des fournisseurs d’ERP proposeront également des modules de gouvernance autonome, créant ainsi des logiciels qui autoréguleront les processus à l’aide d’objectifs définis et de garde-fous éthiques.

Il ne s’agit pas de remplacer les personnes, mais de les libérer de l’administration interminable qui ralentit les entreprises. Cette nouvelle couche d’intégration de la main-d’œuvre numérique permet d’alléger les modèles opérationnels et de resserrer les flux d’informations. Mais les dirigeants doivent voir plus loin que le déploiement. Il s’agit de restructurer le mode de fonctionnement de l’entreprise, car lorsque votre logiciel peut penser, agir et vérifier de manière indépendante, votre équipe doit elle aussi travailler différemment.

Linda Ivy-Rosser, vice-présidente et directrice de recherche chez Forrester, a bien décrit ce changement d’état d’esprit : « Les applications d’entreprise ne se contenteront plus d’offrir des outils numériques aux employés, mais s’adapteront pleinement à une main-d’œuvre numérique. Il ne s’agit pas d’une mise à jour de l’interface utilisateur. Il s’agit d’une réécriture des opérations du personnel. Et les dirigeants qui s’adapteront rapidement établiront la base de performance que tous les autres poursuivront.

L’IA domine le développement logiciel et remodèle le cycle de développement logiciel (SDLC)

L’IA est sur le point d’envahir complètement la façon dont les logiciels d’entreprise sont conçus. Forrester prévoit qu’en 2026, le développement de logiciels sera le premier cas d’utilisation de l’IA dans l’entreprise. Ce n’est pas parce que l’IA aide à écrire un meilleur code, c’est parce qu’elle permet d’accélérer, de contextualiser et de mettre à l’échelle l’ensemble du cycle de vie du développement logiciel (SDLC). cycle de vie du développement logiciel (SDLC).

Cela commence par ce que Forrester appelle le « vibe coding ». Les développeurs utiliseront le langage naturel et les indices contextuels pour guider la production de code, en pensant à décrire l’intention et à laisser l’IA générer des modules complets. Mais cela ne s’arrête pas là. D’ici à la fin de l’année 2026, cette technique se transformera en « vibe engineering », où les mêmes principes seront appliqués aux tests, au déploiement, à la documentation et au débogage. L’IA ne sera plus un assistant. Elle sera intégrée à chaque phase de la construction d’un produit, offrant une automatisation de bout en bout avec une optimisation juste à temps.

Cela apporte à la fois de l’efficacité et de la complexité. La demande de développement basé sur l’IA crée un marché du travail tendu. Forrester prévoit qu’il faudra deux fois plus de temps qu’aujourd’hui pour pourvoir les postes de développeurs. Les compétences évoluent rapidement. Les développeurs doivent comprendre comment encadrer les modèles d’IA, évaluer le code généré par l’IA et gérer des flux de travail hybrides où collaborent des personnes et des systèmes intelligents.

Diego Lo Giudice, vice-président et analyste principal chez Forrester, l’a bien dit : « Nous allons assister à la montée en puissance de la gouvernance de l’ingénierie et à l’intégration plus poussée de l’IA dans l’ensemble du cycle de vie du développement logiciel, et pas seulement dans le codage. » Il ne s’agit pas de remplacer les ingénieurs. Il s’agit d’augmenter chaque partie de l’environnement de développement avec une intelligence en couches qui réagit, apprend et évolue, plus rapidement que les processus conventionnels ne pourront jamais le faire.

Pour les dirigeants, c’est le moment d’investir dans des plateformes de développement natives de l’IA, des programmes de recyclage et des équipes de produits conçues pour l’apprentissage continu. Les entreprises qui y parviendront ne se contenteront pas de construire plus rapidement, elles créeront des logiciels qui s’adapteront en temps réel, créant ainsi de véritables avantages commerciaux.

L’infrastructure informatique est confrontée à des perturbations dans un contexte d’accélération des demandes en matière d’IA.

À mesure que l’IA d’entreprise gagne en maturité, l’infrastructure informatique va être mise à rude épreuve. C’est déjà le cas. De plus en plus d’entreprises exécutent des charges de travail d’IA qui poussent les performances de calcul, de stockage et de réseau vers de nouveaux seuils. Forrester constate un changement structurel : les organisations ramènent 50 % des charges de serveur sur site, en investissant dans une infrastructure sur mesure pour prendre en charge l’évolutivité de l’IA, le contrôle des données et les applications sensibles à la latence.

Cela reflète une préoccupation plus large où l’on demande aux DSI et aux responsables de l’infrastructure de fournir à la fois de la résilience et de la précision à l’échelle. Le cloud public a encore un rôle à jouer, mais ce n’est plus la solution par défaut pour l’IA haute performance. C’est pourquoi les « usines d’IA privées » – des environnements dédiés au développement interne de l’IA – devraient atteindre 20 % d’adoption parmi les entreprises d’ici 2026, selon Forrester.

Même avec un matériel local plus solide, les risques persistent. Les systèmes d’IA ont des comportements intrinsèquement imprévisibles lorsqu’ils sont déployés en production. Forrester prévoit qu’au moins une panne informatique majeure en 2026 sera évitée de manière autonome par un système d’IA agentique, une IA qui détecte les anomalies en temps réel et prend des mesures correctives sans intervention humaine. C’est le type d’autonomie dont l’infrastructure a besoin pour gérer des volumes croissants de décisions distribuées.

La sécurité évolue également. Les charges de travail d’IA nécessitent une intégration plus étroite entre les outils de réseau et de sécurité, ce qui explique pourquoi Forrester s’attend à ce que la moitié des fournisseurs d’outils de sécurité actuels s’orientent vers l’espace LAN sécurisé. C’est une indication claire de la direction que prend la demande du marché, vers des environnements intégrés et conscients de l’IA qui sont sécurisés dès la conception, et non pas comme des accessoires.

Michele Pelino, vice-président et analyste principal chez Forrester, a souligné : « En 2026, nous assisterons à des bouleversements importants dus à l’appétit accéléré pour tout ce qui touche à l’IA. » Les dirigeants doivent être en avance sur cette courbe. Les investissements dans l’infrastructure, l’architecture des données et les stratégies des fournisseurs doivent désormais être filtrés à travers un objectif clair : comment accélérer la capacité de l’entreprise à former et à exploiter l’IA sans défaillance, friction ou fatigue chez les ingénieurs ? S’il n’est pas possible de faire évoluer l’IA, c’est qu’il est dépassé.

L’automatisation et la robotique au service de l’orchestration pilotée par l’IA

D’ici 2026, l’automatisation et la robotique passeront de tâches étroitement définies à des modèles d’exécution plus adaptatifs et dirigés par l’IA. Forrester voit ce marché converger : l’automatisation des processus robotiques (RPA), les plateformes d’intégration (iPaaS) et la gestion des processus métier (BPM) fusionnent dans des systèmes unifiés alimentés par l’IA. Ces plateformes peuvent orchestrer les décisions et les actions au sein des unités d’affaires, et pas seulement répéter des instructions basées sur des scripts.

L’utilisation stratégique de la robotique devrait être à l’origine de 20 % des nouveaux cas d’utilisation dans les entreprises d’ici à 2026. Cela inclut la robotique intégrée dans les entrepôts, les systèmes de traitement des commandes pilotés par l’IA et l’automatisation contextuelle au sein des plateformes ERP ou CRM. Mais l’adoption d’une fonctionnalité agentique complète, où les systèmes d’IA lancent et adaptent les opérations de manière indépendante, restera prudente. Moins de 15 % des entreprises activeront ces capacités. Cela reflète un état d’esprit clair : les entreprises veulent la transformation, mais pas au détriment de la fiabilité ou du contrôle.

De nombreuses entreprises sont également confrontées à l’échec ou au blocage de leurs projets d’IA. projets d’IA échoués ou bloqués à l’intérieur des efforts d’automatisation. C’est là qu’intervient l’intelligence des processus, des outils qui observent les moteurs d’automatisation et interviennent lorsque les flux de travail s’interrompent. Forrester s’attend à ce que ces outils sauvent environ 30 % des déploiements d’IA qui ont échoué en identifiant les goulets d’étranglement, en corrigeant les désalignements logiques et en optimisant les performances. Ils fonctionnent presque comme des systèmes de rétroaction internes qui renforcent la résilience de l’IA au fil du temps.

L’orientation est claire : les entreprises passent d’une automatisation déterministe à des modèles adaptatifs. Leslie Joseph, analyste principal chez Forrester, explique bien cette évolution du marché : « L’espace d’automatisation des entreprises évolue vers des flux de travail adaptatifs, pilotés par l’IA, alors que l’accent est mis sur l’autonomie cognitive plutôt que sur l’autonomie déterministe. Cela signifie que les plateformes doivent apprendre et s’adapter, tout en continuant à fonctionner dans des cadres de gouvernance pratiques.

Les dirigeants devraient considérer cette situation comme une occasion de faire progresser leurs modèles d’exploitation. Le risque d’attendre n’est pas de perdre tout de suite face à un concurrent, mais de se retrouver avec une dette technologique qui prendra des années à se résorber. L’automatisation adaptative deviendra la référence, et les dirigeants qui adoptent l’expérimentation structurée avec des contrôles stricts gagneront en vitesse d’exécution sans renoncer à l’auditabilité ou à la cohérence.

Principaux enseignements pour les dirigeants

• Les clouds natifs de l’IA sont en train de remodeler les investissements dans le cloud : Les entreprises devraient commencer à transférer certaines charges de travail vers des fournisseurs de cloud natifs de l’IA pour rester compétitives, car Forrester prévoit 20 milliards de dollars de revenus pour ces fournisseurs d’ici 2026 et une demande croissante d’IA privée pour protéger les données stratégiques.
• Les travailleurs numériques redéfiniront les fonctionnalités des logiciels d’entreprise : Les dirigeants devraient évaluer les plateformes d’entreprise en fonction de leur potentiel d’intégration de l’IA, car plus de 20 % des flux de travail seront automatisés et les plateformes HCM et ERP de premier plan intégreront des fonctionnalités de gouvernance autonome et de gestion des employés numériques d’ici 2026.
• L’IA sera le fer de lance de l’innovation en matière de développement logiciel : Les entreprises doivent investir dans des environnements de développement améliorés par l’IA et dans des programmes de recyclage dès maintenant, alors que l’IA devient le principal cas d’utilisation des entreprises et que les délais d’embauche des développeurs doublent en raison de l’évolution des compétences vers la prise en charge de l' »ingénierie vibratoire » et des cycles de développement durable assistés par l’IA.
• Les modèles d’infrastructure et de sécurité doivent s’adapter aux exigences de l’IA : Les DSI devraient donner la priorité aux architectures hybrides et aux infrastructures résilientes à l’IA, les serveurs sur site devant atteindre 50 % de part de marché et les agents d’IA devant prévenir de manière autonome les perturbations critiques d’ici 2026.
• L’automatisation va évoluer vers une orchestration pilotée par l’IA : Les dirigeants devraient adopter une approche prudente mais proactive de l’automatisation agentique, en veillant à ce que la gouvernance soit en place à mesure que l’IA génère des flux de travail plus intelligents et sauve 30 % des projets d’IA qui échouent grâce à des outils d’intelligence des processus.