a16z prévoit qu'en 2026, les quatre grandes tendances seront dévoilées en premier

Les avancées technologiques de l’IA ont déjà évolué du simple modèle de capacité vers une capacité systémique, le renouvellement industriel se concentrant également sur la redéfinition des infrastructures, des flux de travail et des modes d’interaction utilisateur. Quatre équipes d’investissement de a16z offrent des insights clés concernant 2026, en se concentrant sur quatre dimensions : infrastructure, croissance, santé et monde interactif. Cet article vient d’une publication de a16z, organisée, traduite et rédigée par BlockBeats. （Résumé antérieur : Rapport technologique majeur de l’ancien associé de a16z : Comment l’IA va-t-elle engloutir le monde ?） （Complément d’information : a16z annonce un nouveau fonds de 10 milliards de dollars, axé sur l’IA, la finance cryptée et la technologie de défense）

Résumé : Au cours de l’année écoulée, les avancées de l’IA ont évolué du simple modèle de capacité vers une capacité systémique : compréhension des longues séquences, maintien de la cohérence, exécution de tâches complexes, collaboration avec d’autres intelligences. La mise à niveau industrielle s’est donc déplacée d’une innovation ponctuelle vers une redéfinition des infrastructures, des flux de travail et des modes d’interaction utilisateur. Dans le rapport annuel « Big Ideas 2026 », les quatre équipes d’investissement de a16z proposent des insights clés pour 2026, en s’appuyant sur quatre dimensions : infrastructure, croissance, santé et monde interactif. Essentiellement, elles dessinent une tendance : l’IA n’est plus un simple outil, mais un environnement, un système, un agent d’action parallèle à l’humain. Voici les jugements de ces quatre équipes sur les changements structurels en 2026 : En tant qu’investisseurs, notre rôle est d’explorer chaque recoin de l’industrie technologique, de comprendre son contexte opérationnel et d’anticiper la prochaine évolution. Ainsi, chaque décembre, nous invitons les différentes équipes d’investissement à partager une « grande idée » qu’elles pensent que les entrepreneurs technologiques devront relever l’année suivante. Aujourd’hui, nous présentons les perspectives des équipes Infrastructure, Growth, Bio + Health et Speedrun. Les autres perspectives seront publiées demain, stay tuned.

Infrastructure Jennifer Li : Les startups dompteront le « chaos » des données multimodales Les données non structurées et multimodales ont toujours été le plus grand défi pour les entreprises, ainsi que le plus grand potentiel inexploité. Chaque entreprise est noyée sous des PDF, captures d’écran, vidéos, journaux, emails et autres « boues de données » semi-structurées. Les modèles deviennent de plus en plus intelligents, mais les inputs sont de plus en plus désordonnés — ce qui provoque des hallucinations dans les systèmes RAG, des erreurs subtiles et coûteuses, et maintient de nombreux flux de travail critiques dépendants d’un contrôle humain. Aujourd’hui, la vraie limite des entreprises d’IA est l’entropie des données : dans un monde non structuré contenant 80 % des connaissances d’une entreprise, la fraîcheur, la structure et la véracité se dégradent continuellement. C’est pourquoi dénouer le « chaos » des données non structurées devient une opportunité entrepreneuriale pour une génération. Les entreprises ont besoin d’une méthode continue pour nettoyer, structurer, vérifier et gouverner leurs données multimodales, afin que la charge de travail IA en aval puisse réellement fonctionner. Les cas d’usage sont omniprésents : analyse de contrats, onboarding utilisateur, gestion des sinistres, conformité, service client, achats, recherche en ingénierie, activation des ventes, pipelines analytiques, et tous les workflows intelligents dépendant de contextes fiables. Une startup plateforme capable d’extraire la structure, d’harmoniser les conflits, de réparer les pipelines de données, et de maintenir la fraîcheur et la recherche dans les données issues de documents, images et vidéos, deviendra la clé de la connaissance et des processus d’entreprise.

Joel de la Garza : L’IA va transformer le recrutement des équipes de cybersécurité Au cours des dix dernières années, le principal problème des CISO (Chief Information Security Officers) était le recrutement. Entre 2013 et 2021, le déficit mondial en postes de cybersécurité est passé de moins d’un million à 3 millions. La cause : les équipes de sécurité ont besoin de talents très spécialisés, mais ces derniers sont souvent confinés à des tâches de sécurité de premier niveau épuisantes, comme l’analyse de journaux, que peu sont prêts à faire. La racine du problème : les équipes de cybersécurité créent elles-mêmes cette difficulté. Elles achètent des outils de détection « universels » qui forcent à tout « examiner » — ce qui crée une pénurie artificielle de main-d’œuvre, un cercle vicieux. En 2026, l’IA brisera ce cercle, en automatisant la majorité des tâches répétitives et redondantes, réduisant significativement la pénurie de talents. Quiconque a travaillé dans une grande équipe de sécurité sait qu’une moitié du travail peut être entièrement automatisée ; le problème, c’est qu’en étant submergé par le travail chaque jour, on ne peut pas prendre le recul nécessaire pour décider quoi automatiser. Les outils véritablement natifs IA permettront aux équipes de sécurité de faire cela, leur permettant de se concentrer sur ce qu’elles veulent vraiment faire : traquer les attaquants, construire des systèmes, réparer des vulnérabilités.

Malika Aubakirova : L’infrastructure native aux intelligences deviendra la « norme » La plus grande secousse infrastructurelle de 2026 ne viendra pas de l’extérieur, mais de l’intérieur. Nous passons d’un flux « humain, lent, prévisible » à une charge de travail « intelligente, récursive, explosive, massive ». L’arrière-plan actuel des entreprises est conçu pour une interaction 1:1 « de l’action humaine à la réponse du système ». Ce modèle ne peut pas supporter un agent intelligent déclenchant 5000 sous-tâches, requérant des requêtes dans une base de données ou appelant des API internes en quelques millisecondes. Lorsqu’un agent intelligent tente de reconstruire une base de code ou de réparer des journaux de sécurité, il ne se comporte pas comme un utilisateur ; pour une base de données ou un limiteur traditionnel, cela ressemble à une attaque DDoS. Construire un système pour les charges de travail d’agents intelligents en 2026 nécessite une refonte du plan de contrôle. L’infrastructure « agent-native ( intelligence » devra émerger. La nouvelle génération doit considérer l’effet « effet de groupe » comme un état par défaut. Le démarrage à froid doit être raccourci, les fluctuations de latence doivent converger, et la limite de simultanéité doit augmenter d’un ordre de grandeur. Le véritable goulot d’étranglement sera la coordination elle-même : la gestion du routage, des verrouillages, de l’état et des stratégies dans l’exécution massivement parallèle. La plateforme capable de survivre à la vague d’appels d’outils sera l’ultime gagnante.

Justine Moore : Les outils créatifs évoluent vers le multimodal Nous disposons déjà des composants de base pour raconter des histoires avec l’IA : génération de sons, musiques, images et vidéos. Mais dès que le contenu dépasse une courte vidéo, il reste difficile, long, voire impossible d’obtenir un contrôle digne d’un réalisateur. Pourquoi ne pas permettre à un modèle de recevoir une vidéo de 30 secondes, avec des images et sons de référence, pour créer un nouveau personnage, et continuer à filmer la même scène ? Pourquoi ne pas laisser le modèle « refaire » sous un nouvel angle, ou faire correspondre les mouvements à une vidéo de référence ? 2026 sera l’année de la création multimodale IA en vrai. Les utilisateurs pourront fournir toute forme de contenu de référence, pour générer ensemble de nouvelles œuvres ou modifier des scènes existantes. Nous voyons déjà apparaître les premiers produits, comme Kling O1 et Runway Aleph, mais ce n’est que le début — les couches modèle et application ont besoin de nouvelles innovations. La création de contenu est une des « applications phares » de l’IA, et je prévois plusieurs succès pour différents groupes d’utilisateurs — des créateurs de memes aux réalisateurs hollywoodiens.

Jason Cui : La pile de données native à l’IA continuera d’itérer Au cours de l’année écoulée, la « pile de données moderne » s’est clairement intégrée. Les entreprises de données passent de modules de collecte, transformation, calcul à des plateformes unifiées et intégrées, comme la fusion Fivetran/dbt, l’expansion de Databricks. Malgré un écosystème plus mature, nous sommes encore au début de l’ère des architectures de données véritablement natives à l’IA.