Les 3 technologies de l’avenir que les dirigeants intelligents observent

1. L’IA agentique

L’IA agentique marque un tournant. Nous passons d’outils qui réagissent en fonction des données à des systèmes qui peuvent penser, s’adapter et agir de manière autonome. C’est important, en particulier pour les entreprises qui cherchent à étendre la prise de décision et à aligner les systèmes sur le raisonnement humain, rapidement et à grande échelle.

Ce qui se passe aujourd’hui, c’est que l’IA, avec des outils tels que les les grands modèles de langage (LLM)apprend à raisonner en temps réel. Elle combine des données, évalue différentes voies et prend des décisions qui imitent la façon dont les gens pensent, sans la fatigue cognitive. Il s’agit de systèmes d’IA qui utilisent de nouvelles techniques telles que les LLM comme critiques pour s’autocorriger, des modèles de raisonnement qui permettent des étapes logiques, et des processus avancés de mémoire et de récupération qui donnent à l’IA un contexte à travers les interactions. Il s’agit là d’une avancée majeure en termes de fonction et d’utilité.

Ce type d’IA est déjà déployé dans des plateformes expérimentales et se déploie plus rapidement que la plupart des entreprises ne peuvent l’assimiler. Que vous fassiez de la logistique, gériez une main-d’œuvre internationale ou fabriquiez des produits de consommation, l’IA agentique ne se contentera pas d’automatiser. Elle commencera à collaborer.

Soyons clairs sur ce que cela signifie pour les dirigeants. L’autonomie en matière de logiciels n’est pas synonyme d’externalisation de la prise de décision. Les dirigeants doivent comprendre rapidement les capacités et les risques. Cette technologie influencera tout, de la vitesse de résolution des problèmes des clients aux prévisions stratégiques. Les conseils d’administration s’attendront à moins d’angles morts. Vous aurez des systèmes alimentés par l’IA qui proposeront quotidiennement des options, certaines bonnes, d’autres mauvaises, mais contrairement aux personnes, ils apprendront instantanément à partir du retour d’information.

Ce qui compte aujourd’hui, c’est la manière dont vous intégrez la surveillance dans les systèmes avant qu’ils ne soient généralisés. Les entreprises qui attendent d’avoir des feuilles de route parfaites pour l’état final seront dépassées par celles qui expérimentent par étapes dès maintenant.

Brian Hopkins, vice-président des technologies émergentes et analyste principal chez Forrester, met l’accent sur cette évolution. Selon lui, l’IA agentique combine « des modèles de raisonnement, des LLM en tant que critiques, des méthodes de recherche avancées et de nouvelles techniques d’ingénierie des modèles », et le résultat est une IA capable d’une plus grande autonomie avec une cohérence des performances qui répond aux normes de l’entreprise.

À ce stade, les entreprises intelligentes investissent dans ces capacités. Vous avez besoin de l’infrastructure, des outils de conformité et, surtout, des capacités internes pour travailler avec ces systèmes en évolution. Ce que nous voyons aujourd’hui est le début d’un changement à long terme dans la façon dont les organisations fonctionnent. L’IA agentique fera partie des principaux cadres de décision.

2. Données synthétiques

Les données synthétiques sont en train de devenir un atout fondamental pour la construction et l’extension de l’IA. Dans toutes les grandes entreprises, les données ont toujours été un facteur stratégique, mais aujourd’hui, la façon dont ces données sont générées a autant de poids que la façon dont elles sont utilisées. La génération d’ensembles de données artificielles qui imitent avec précision les scénarios du monde réel permet aux équipes d’entraîner, de tester et d’optimiser les modèles sans porter atteinte à la vie privée ni attendre l’apparition de données propres et étiquetées.

Les entreprises utilisent déjà des données synthétiques pour améliorer les performances de leurs modèles d’IA, en particulier ceux qui alimentent les systèmes agentiques et les architectures d’apprentissage automatique à grande échelle. Cela permet aux modèles d’accéder aux cas limites, d’équilibrer les ensembles de données pour réduire les biais et d’apprendre à partir de volumes d’informations qui sont trop sensibles ou trop rares pour être disponibles autrement. Pour que l’IA gagne en précision et en ampleur, en particulier dans les flux de travail critiques, elle a besoin de données flexibles, évolutives et gérées en fonction des risques. Les données synthétiques remplissent ces trois conditions.

Les secteurs où le risque ou la sensibilité des données est élevé, comme les services financiers, les assurances, les soins de santé et les administrations publiques, adoptent déjà les données synthétiques pour mieux les contrôler. Dans ces secteurs, les erreurs coûtent plus cher et la surveillance est plus stricte. Les cadres réglementaires exigent la conformité, la traçabilité et la réduction de l’exposition. Les données synthétiques répondent à la fois aux attentes légales et aux performances opérationnelles. Elles permettent à l’IA d’être plus intelligente sans être plus risquée.

Pour les cadres, la voie est claire mais a besoin d’être structurée. Les données synthétiques ne sont pas un élément que l’on peut ajouter au hasard. Vous avez besoin de modèles de gouvernance, de pipelines de génération personnalisés, de mécanismes de contrôle spécifiques au domaine et d’environnements de test qui simulent la complexité réelle. Et vous avez besoin de personnes, et pas seulement d’outils, capables de comprendre où ces données créent un effet de levier dans les domaines de l’IA, de l’analyse et de la conception de produits.

Avec l’essor de l’IA agentique, les données synthétiques sont devenues ce qui donne à vos systèmes le volume de données, la variance et la sécurité dont ils ont besoin pour évoluer. Pour les entreprises prêtes à passer rapidement à l’IA, il s’agit d’un point d’investissement critique.

3. Robots humanoïdes

Nous commençons à voir des signes concrets indiquant que les robots humanoïdes sortent des laboratoires de recherche pour entrer dans une phase d’utilisation commerciale viable. Les systèmes sur lesquels reposent ces robots deviennent évolutifs et la pile technologique, des capteurs au raisonnement visuel et linguistique piloté par l’IA, est enfin optimisée pour le déploiement.

Considérez ce qui a changé. Le coût des composants de base, des actionneurs robotiques, des capteurs et des systèmes d’alimentation, a chuté. Cela a rendu le prototypage et la fabrication beaucoup plus efficaces. Parallèlement, les progrès de l’IA, notamment en matière de perception et de prise de décision, ont considérablement amélioré ce que ces machines peuvent faire sur le terrain. Elles ne se contentent pas d’exécuter des routines préprogrammées. Elles naviguent dans des environnements dynamiques, communiquent en langage naturel et réagissent aux données en fonction du contexte.

Brian Hopkins, vice-président des technologies émergentes et analyste principal chez Forrester, explique que les robots humanoïdes sont désormais capables de travailler aux côtés des humains, tant dans le secteur industriel que dans celui de la consommation. Il souligne que 2025 est le point de basculement, où l’intégration réelle dans la main-d’œuvre commence à passer de la théorie à la mise en œuvre.

Les principales industries, la fabrication, la logistique, le commerce de détail et les soins de santé, se préparent à ce que les robots viennent renforcer les fonctions qui reposent sur la continuité, la précision et les tâches répétitives. Au cours des 5 à 10 prochaines années, des millions de robots destinés aux entreprises feront leur entrée sur le marché du travail mondial. Ces systèmes augmentent la capacité globale. Il s’agit d’une reconfiguration économique. La planification de la main-d’œuvre, les budgets de recyclage et les mesures opérationnelles vont évoluer autour de la collaboration homme-machine.

Au niveau du conseil d’administration, cette évolution soulève de sérieuses questions : Quelle est la stratégie à long terme en matière de ressources humaines ? Où les êtres humains apportent-ils le plus de valeur ? Quelle surveillance réglementaire s’appliquera aux systèmes semblables à ceux des employés qui fonctionnent dans les espaces publics ?

Nous entrons dans une période de transition où les dirigeants doivent identifier les bons cas d’utilisation et concevoir des modèles opérationnels qui intègrent le travail robotisé sans interrompre les flux de travail de l’équipe, les protocoles de sécurité ou l’expérience du client. Si vous ne vous préparez pas à ce changement, vous n’en souffrirez peut-être pas au premier trimestre, mais vous en souffrirez dès le prochain cycle de planification.

Le travail de base doit commencer maintenant, sécuriser l’infrastructure, piloter dans des environnements contrôlés et faire correspondre chaque déploiement à une valeur commerciale mesurable. Il s’agit d’être prêt lorsque ces plateformes atteindront un niveau de productivité fiable.

La catégorisation des technologies émergentes aide les organisations à investir

Pour tout dirigeant qui prend des décisions en matière d’investissement technologique, la clarté du calendrier est essentielle. Vous devez savoir quelles sont les technologies qui peuvent être déployées dès maintenant, celles qui nécessitent une expérimentation structurée et celles qui redéfiniront les opérations dans cinq à dix ans. La segmentation stratégique des technologies émergentes de Forrester, à court terme (1 à 2 ans), à moyen terme (2 à 5 ans) et à long terme (5 ans et plus), offre aux entreprises ce cadre pratique pour planifier les budgets, les ressources et l’exécution.

Dans la catégorie du court terme, l’IA agentique, les données synthétiques et la sécurité de l’IdO génèrent déjà une valeur mesurable et peuvent être priorisées immédiatement. Ce sont des technologies qui offrent un retour sur investissement clair dans les 24 mois, à condition qu’il y ait une préparation opérationnelle. Elles ne requièrent pas une réflexion de type « blue-sky », mais une application décisive.

Les technologies à moyen terme, notamment l’intelligence de pointe, la mobilité autonome et la sécurité quantique, sont prometteuses mais se heurtent à des problèmes d’intégration et de mise à l’échelle. Ces technologies sont sur le point d’arriver à maturité, mais la plupart des organisations ne sont pas équipées pour les déployer sans repenser l’infrastructure de base ou surmonter les normes réglementaires non résolues. Les dirigeants doivent surveiller ces domaines tout en investissant dans des capacités internes qui porteront leurs fruits lorsque les obstacles au déploiement seront moins importants.

Les paris à long terme, comme les robots humanoïdes, ne sont plus spéculatifs. Ils progressent plus vite que prévu, mais il leur faudra encore plusieurs années pour générer des rendements continus de niveau entreprise. L’erreur serait de les écarter complètement ou de surinvestir maintenant. Ce qu’il faut, c’est une anticipation structurée : aligner les équipes de R&D, évaluer les premiers cas d’utilisation et préparer à l’avance la main-d’œuvre et les cadres juridiques.

Cette vision temporelle aide également les entreprises à équilibrer l’innovation et le risque. S’engager à fond dans des technologies non éprouvées mobilise les équipes et les budgets. L « éviter complètement limite le potentiel de croissance. Grâce à des regroupements clairement définis, les dirigeants peuvent orienter les investissements en fonction de l » état de préparation, et non de l’engouement, et aller de l’avant avec une stratégie claire en matière de portefeuille technologique.

Les modèles économiques évoluent et le rythme des technologies s’accélère. Des systèmes dont le déploiement prenait autrefois une décennie arrivent aujourd’hui à maturité en un seul cycle de produit. Cette fenêtre comprimée signifie que l’établissement des priorités ne peut pas être réactif. Elle doit être basée sur des opportunités pondérées, soutenues par des délais d’exécution qui correspondent aux conditions du monde réel.

Pour les organisations qui cherchent à rester compétitives, l’approche de Forrester fournit une structure disciplinée pour agir rapidement là où la valeur est prouvée et réfléchir plus longuement là où la patience stratégique est nécessaire. La clé est de savoir où se situe chaque technologie sur cette courbe et d’aligner les équipes pour qu’elles agissent en conséquence.

Principaux faits marquants

• Donner la priorité à l’IA agentique pour une autonomie évolutive : L’IA agentique combine des modèles de raisonnement, des critiques basées sur le LLM et des méthodes de recherche avancées pour créer des systèmes qui prennent des décisions complexes de manière autonome. Les dirigeants devraient investir dès maintenant dans des programmes pilotes afin de mettre en place les capacités internes nécessaires à ces systèmes.
• Exploitez les données synthétiques pour améliorer les performances de l’IA et la conformité : Les données synthétiques réduisent les biais, améliorent la précision des modèles et soutiennent la confidentialité dans les secteurs sensibles tels que la finance, la santé et le gouvernement. Les dirigeants devraient intégrer des données synthétiques dans les pipelines de formation à l’IA afin d’accélérer un déploiement sûr.
• Préparez-vous à ce que les robots humanoïdes occupent des fonctions opérationnelles : La baisse du coût du matériel et les avancées majeures en matière de raisonnement IA ont rapproché les robots humanoïdes de l’intégration au sein de la main-d « œuvre. Les organisations doivent évaluer leurs stratégies en matière de main-d » œuvre et leurs cadres réglementaires afin de rester à l’avant-garde de cette évolution.
• Utilisez les calendriers d’adoption des technologies pour aligner votre stratégie d’investissement : Les catégories de technologies à court, moyen et long terme de Forrester offrent une feuille de route pratique pour équilibrer le retour sur investissement et l’innovation. Les dirigeants doivent échelonner leurs investissements en conséquence, en se concentrant dès maintenant sur les technologies à fort impact et à court terme, tout en se préparant aux bouleversements à long terme.