Comment six dynamiques autour des données vont façonner l’IA en 2026

Les systèmes traditionnels de gestion des risques évoluent au lieu de devenir obsolètes

Les pipelines de données statiques ont fait leur temps. La génération améliorée par récupération (RAG)introduite pour aider les modèles de langage à extraire des connaissances externes, a bien fonctionné dans des cas d’utilisation restreints, lorsque les informations nécessaires étaient structurées ou statiques. Mais à mesure que les exigences en matière d’IA évoluent, il devient de plus en plus difficile de s’appuyer sur un système qui récupère des données à partir d’un seul point dans le temps ou d’une seule source. Cela ne signifie pas pour autant que RAG est terminé. Il est en train d’être reconstruit.

Les fournisseurs reconnaissent la nécessité d’aller au-delà du RAG traditionnel. En 2025, les entreprises ont introduit de nouvelles méthodes, telles que GraphRAG et l’analyse agentique de documents de Snowflake. Ces outils ne nécessitent pas de données propres et structurées et peuvent accéder à des milliers de sources simultanément. Nous entrons ainsi dans un espace où les requêtes complexes en temps réel sur des types de données variés sont non seulement réalisables, mais aussi efficaces.

Ainsi, l’idée originale de RAG est peut-être devenue basique, mais nous assistons à des itérations fortes plutôt qu’à un abandon total. Pour les entreprises, cela signifie que les RAG ont encore de la valeur, mais qu’elles doivent être adaptées au bon cas d’utilisation. Si vous avez affaire à des bases de connaissances statiques, les RAG améliorés fonctionnent bien. Pour tout ce qui est plus dynamique ou interconnecté, recherchez des solutions qui utilisent des architectures RAG étendues ou des modèles hybrides comme la mémoire contextuelle.

Si vous supervisez le déploiement de l’IA à grande échelle, ne vous débarrassez pas de RAG simplement parce qu’il vous semble vieux. Ces systèmes RAG améliorés peuvent encore fournir une extraction très performante avec une latence bien inférieure à celle d’agents plus complexes. Adaptez les capacités à vos besoins en données réelles et à vos contraintes opérationnelles. Certains outils anciens sont encore utiles lorsqu’ils sont correctement mis à jour.

La mémoire contextuelle apparaît comme une composante essentielle des systèmes d’IA agentique

Les grands modèles de langage vont au-delà des simples robots de questions-réponses. Pour devenir des outils utiles au sein des organisations, des agents qui évoluent, s’adaptent et s’améliorent, ces systèmes ont besoin de mémoire. Plus précisément, de mémoire contextuelle. C’est ce qui permet à l’IA de se souvenir des interactions passées, de suivre son état dans le temps et d’adapter ses actions en fonction du retour d’information. Il ne s’agit pas d’une fonction supplémentaire, mais d’un élément fondamental.

En 2025, plusieurs systèmes ont été mis en ligne et ont poussé la mémoire contextuelle vers une utilisation réelle en entreprise. Des noms comme Hindsight, A-MEM, General Agentic Memory (GAM), LangMem et Memobase ont dominé cet espace. Tous sont capables de donner à l’IA une mémoire à long terme. Il ne s’agit pas seulement de se souvenir de ce qu’un utilisateur a dit il y a une minute, mais de conserver le contexte pendant des mois, ce qui permet d’assurer la continuité des flux de travail et d’améliorer l’aide à la décision.

Concrètement, cela signifie que la mémoire contextuelle deviendra la norme. En 2026, si votre système d’IA ne dispose pas d’une couche de mémoire, il ne sera pas en mesure de mener des cas d’utilisation agentique sérieux. Nous ne parlons pas de robots futuristes, mais d’assistants capables de gérer des flux d’accueil, des suivis de clients et des processus opérationnels par lots sans perdre leur cohérence.

Pour les dirigeants, cela modifie la façon dont vous envisagez l’intégration de l’IA dans vos produits ou vos activités. Les systèmes agentiques nécessitent plus qu’une inférence rapide. Ils ont besoin d’une infrastructure qui suit le comportement à long terme, en apprenant au fur et à mesure. Si vous ne construisez pas avec une architecture qui privilégie la mémoire, vous atteindrez rapidement les limites de la mise à l’échelle.

Les bases de données vectorielles conçues à cet effet verront leurs cas d’utilisation se réduire en 2026

À un moment donné, les bases de données vectorielles semblaient être le fondement de l’IA générative. Elles aidaient les modèles de langage à récupérer les informations pertinentes en convertissant le texte en vecteurs, un format que l’IA comprend. Des acteurs spécialisés comme Pinecone et Milvus ont ouvert la voie. Mais 2025 a montré que la valeur des vecteurs n’est pas confinée à des systèmes spécialisés. Au contraire, les vecteurs sont en train de devenir un type de données essentiel dans les bases de données à usage général.

Les principales plates-formes ont réagi rapidement. Oracle a ajouté la prise en charge des vecteurs. L’ensemble de la suite de bases de données de Google l’a intégré. Amazon S3, connu davantage pour le stockage d’objets que pour la recherche, permet désormais aux entreprises de stocker directement des vecteurs. Cela signifie que les entreprises n’ont plus besoin de déployer et de gérer des bases de données vectorielles séparées, à moins qu’elles n’aient besoin d’un avantage en termes de performances qu’elles ne peuvent pas obtenir ailleurs.

Ce qui se passe actuellement, c’est le passage d’une utilité étroite à une capacité intégrée. Les bases de données polyvalentes absorbent les fonctions vectorielles, ce qui rend les bases de données vectorielles dédiées moins critiques, à moins que vous ne recherchiez des performances extrêmes ou une indexation spécialisée. Dans les scénarios quotidiens, les systèmes standard sont souvent suffisants.

Si vous utilisez des systèmes d’IA à l’échelle de l’entreprise, réévaluez votre pile. Les bases de données vectorielles dédiées présentent encore des avantages en termes de précision et de vitesse de recherche, mais uniquement dans les cas exceptionnels. En les conservant, vous risquez de maintenir une complexité et des coûts inutiles. Vérifiez si vos charges de travail peuvent être exécutées efficacement sur les bases de données déjà présentes dans votre infrastructure de base. La plupart d’entre elles peuvent gérer le stockage et la recherche vectorielle suffisamment bien pour les systèmes de production.

PostgreSQL connaît une résurgence en tant que backend de choix pour l’IA générative

PostgreSQL aura 40 ans en 2026. Il existe depuis longtemps, mais il n’est pas en train de disparaître, il est en train de monter en flèche. En 2025, il est apparu clairement que PostgreSQL était la cible des investissements les plus importants. Snowflake a acquis Crunchy Data pour 250 millions de dollars. Databricks a dépensé 1 milliard de dollars pour acquérir Neon. Supabase a levé 100 millions de dollars pour une valorisation de 5 milliards de dollars. Personne n’investit autant d’argent dans la technologie si elle n’est pas capable de s’adapter et de gagner.

Le modèle open-source de PostgreSQL, son profil de performance et son écosystème de développeurs sont tous solides. Les systèmes de GenAI ont besoin de bases de données fiables et flexibles pour répondre aux demandes de données en temps réel, de requêtes rapides et de mises à jour dynamiques. PostgreSQL répond à toutes ces exigences. Plus important encore, il donne aux équipes le contrôle sans les enfermer dans les contraintes rigides des fournisseurs.

C’est également la base de données de choix pour les flux de codage basés sur les vibrationsoù les développeurs évoluent rapidement et intègrent l’IA dans l’ensemble de la pile d’applications. Neon et Supabase s’appuient fortement sur ces bases, et leur attrait croissant auprès des entreprises montre qu’il ne s’agit pas d’un simple battage médiatique.

Si vous êtes à la tête d’une infrastructure ou d’une planification de transformation numérique, PostgreSQL mérite un examen approfondi. Il a fait ses preuves, il est flexible et il bénéficie d’un soutien majeur en matière de R&D de la part d’acteurs technologiques sérieux. L’écosystème des fournisseurs est solide. Les références en matière de performances tiennent la route. Plus important encore, vos équipes d’ingénieurs savent probablement déjà comment l’utiliser. Cela réduit les frictions liées au déploiement et accélère l’innovation. Ce n’est pas seulement ancien, c’est actuel et, très probablement, à l’épreuve du temps.

La réadaptation des problèmes de données « résolus » est en train de devenir un domaine d’innovation permanent.

Beaucoup de gens pensent que les problèmes fondamentaux liés aux données, comme l’analyse de documents non structurés ou la traduction du langage naturel en langage SQL, sont résolus. Mais 2025 a prouvé que ce n’était pas le cas. Bien que la technologie de base existe depuis des années, il est encore difficile de la faire évoluer, de la faire fonctionner de manière fiable dans des environnements réels et de produire des résultats cohérents à partir de données désordonnées du monde réel.

Les fournisseurs retravaillent activement ces pipelines. Databricks propose désormais un analyseur PDF avancé conçu pour gérer l’échelle et le bruit. Mistral effectue un travail similaire pour améliorer les performances et la fiabilité des interfaces en langage naturel. Ces avancées se produisent parce que les outils actuels ne sont tout simplement pas assez robustes pour les environnements d’entreprise exigeants. Il s’agit moins d’invention que d’exécution, en faisant en sorte que les capacités fondamentales soient à la hauteur des exigences de l’entreprise.

En 2026, les percées se poursuivront dans des domaines que beaucoup considéraient comme manipulés. Pour les entreprises qui déploient déjà l’IA, ces outils actualisés pourraient améliorer considérablement la fiabilité et les performances. Pour celles qui créent de nouveaux flux de travail d’IA, l’intégration de nouvelles couches d’analyse et de traduction des requêtes pourrait éliminer les frictions opérationnelles avant qu’elles ne commencent.

Si vous supervisez la stratégie en matière de produits, de données ou d’IA, revoyez vos hypothèses sur les capacités existantes. Regardez sous la surface, de nombreux outils « résolus » cèdent sous la pression, en particulier lorsqu’ils sont confrontés à des cas limites, à des ensembles de données multilingues ou à un formatage incohérent. De nouveaux outils qui améliorent les capacités de base pourraient permettre d’accélérer le déploiement des cas d’utilisation et de réduire les taux d’erreur dans l’ensemble de vos systèmes.

Les acquisitions et les investissements continus dans les infrastructures de données façonnent le paysage de l’IA agentique.

2025 a été une année importante pour les mouvements de capitaux dans le monde des données. Meta a investi 14,3 milliards de dollars dans Scale AI pour renforcer ses capacités d’étiquetage des données. IBM a accepté d’acquérir le fournisseur de flux de données Confluent pour 11 milliards de dollars. Salesforce a racheté Informatica pour 8 milliards de dollars. Il ne s’agit pas de transactions opportunistes, mais de paris à long terme sur l’infrastructure, directement liés à l’avenir de l’IA agentique.

Les agents d’IA, en particulier ceux qui fonctionnent de manière autonome, doivent avoir accès à des données fiables, de haute qualité et en temps réel. Cela signifie que les systèmes qui alimentent l’IA doivent être modernisés en permanence. La vague de fusions-acquisitions à laquelle nous assistons est une réponse directe à ce besoin. Les grands fournisseurs réalisent que les systèmes intelligents ne se limitent pas à la taille des modèles. Il s’agit de la pile de données qui les alimente.

La consolidation se poursuivra en 2026. Elle entraînera une intégration verticale plus étroite entre les outils, ce qui améliorera peut-être la facilité d’utilisation, mais augmentera également le risque de verrouillage des fournisseurs. Dans le même temps, cette activité financière accélérera la maturité des plateformes, offrant aux entreprises des boîtes à outils plus complètes provenant de partenaires uniques.

En tant que cadre supérieur chargé d’élaborer des programmes d’IA à long terme, surveillez de près ces mouvements. Les acquisitions signalent les priorités technologiques et révèlent les fragilités du paysage des fournisseurs. Basez votre architecture sur des systèmes bénéficiant d’un soutien solide, d’une orientation claire et d’une flexibilité d’intégration. Les outils que vous choisirez cette année pourraient déterminer si vos programmes d’IA se développeront ou stagneront au cours des deux prochaines années. Ne vous contentez pas de planifier les déploiements, planifiez aussi la résilience de l’infrastructure.

Principaux enseignements pour les décideurs

• Les systèmes RAG évolutifs restent stratégiquement utiles : Les dirigeants devraient réévaluer la génération améliorée de récupération, non pas comme une technologie dépassée, mais comme une infrastructure évolutive. Les variantes améliorées de RAG, comme GraphRAG, sont mieux adaptées à la recherche dynamique de données multisources dans des environnements d’entreprise à contexte élevé.
• La mémoire contextuelle est désormais fondamentale pour les systèmes agentiques : Les dirigeants qui déploient l’IA adaptative doivent donner la priorité aux systèmes dotés d’une mémoire contextuelle à long terme. Des solutions telles que A-MEM et LangMem sont désormais essentielles pour permettre aux agents d’IA de conserver leur état, d’apprendre au fil du temps et de fonctionner efficacement à grande échelle.
• Les bases de données polyvalentes absorbent les capacités vectorielles : Les DSI devraient revoir les piles de données et éliminer les systèmes vectoriels inutiles. Les plateformes multimodales telles qu’Oracle, Google et Amazon S3 offrent désormais un support vectoriel intégré qui répond à la plupart des besoins des entreprises avec une complexité moindre.
• PostgreSQL est un standard croissant pour les bases de données prêtes pour l’IA : Les décideurs doivent reconnaître que PostgreSQL est un investissement open-source de haute performance qui bénéficie d’un solide soutien de la part des entreprises. Les initiatives majeures de sociétés telles que Snowflake et Databricks confirment son rôle à long terme dans l’infrastructure de l’IA.
• Les outils de base doivent encore faire l’objet d’innovations pour être mis à l’échelle : Ne pensez pas que l’analyse syntaxique et le passage du langage naturel au langage SQL sont résolus, car de nombreux outils ont encore du mal à s’adapter aux conditions de l’entreprise. Les dirigeants doivent régulièrement vérifier les composants de base et se tenir au courant des nouvelles versions qui offrent une plus grande fiabilité et une meilleure évolutivité.
• Les investissements dans l’infrastructure de données sont le signe d’une valeur à long terme de l’IA : Les acquisitions importantes réalisées par Meta, IBM et Salesforce mettent en évidence la direction que prend la valeur stratégique de l’IA. Les dirigeants doivent construire en gardant à l’esprit l’adaptabilité et la flexibilité des fournisseurs, sachant que c’est l’infrastructure, et pas seulement les modèles, qui guide le succès de l’IA.