Pourquoi l'IA façonne 2026 alors que la blockchain lutte pour rester pertinente

L’électronique grand public connaît une transformation massive à l’approche de 2026, mais le récit est presque entièrement dominé par l’intelligence artificielle. Lors du débat sur les tendances du CES de cette année, Brian Comiskey de la Consumer Technology Association a dressé un tableau vif d’une décennie d’« transformation intelligente »—une période où l’IA ne se contente pas d’assister, mais redéfinit fondamentalement le fonctionnement du matériel, des logiciels et des industries entières.

La projection ? Le chiffre d’affaires de la technologie grand public aux États-Unis atteindrait $565 milliard en 2026. Une croissance substantielle, alimentée presque entièrement par l’adoption de l’IA. Pourtant, dans cette vision du futur, la blockchain—autrefois présentée comme une technologie fondamentale—n’a guère été mentionnée.

Le lieu de travail est déjà natif de l’IA

Les indicateurs d’adoption racontent l’histoire : plus de 90 % de sensibilisation à l’IA en Europe, en Corée du Sud et aux États-Unis. Plus impressionnant encore, près de 63 % des travailleurs américains déclarent utiliser activement l’IA dans leur emploi. Il ne s’agit pas de petits programmes pilotes—ce sont des outils de travail grand public.

Le discours est convaincant : les travailleurs américains utilisant l’IA affirment économiser en moyenne 8,7 heures par semaine. C’est à peu près une journée de travail complète de productivité retrouvée. Pour les entreprises, cela justifie des investissements massifs—entre 30 et 40 milliards de dollars par an uniquement dans l’IA générative.

Mais c’est ici que la réalité rejoint l’optimisme. Une étude du MIT Research Lab a révélé que 95 % des organisations investissant massivement dans l’IA générative ont rapporté un retour sur investissement nul ou mesurable. Les travailleurs utilisent ces outils, mais la disruption organisationnelle reste faible. Certains employés ont même inventé un terme pour la production : « workslop »— soulignant que corriger les erreurs de l’IA crée parfois plus de travail qu’elle n’en élimine.

Les plateformes intelligentes redéfinissent le matériel

La transformation ne se limite pas au logiciel. Les lunettes intelligentes et les casques de réalité augmentée ou virtuelle passent du concept à une utilisation industrielle—optimisation des entrepôts, chirurgie à distance, diagnostics médicaux. La distinction est cruciale : il ne s’agit pas de nouveautés pour le grand public, mais d’outils de niveau entreprise résolvant de véritables problèmes opérationnels.

Les véhicules connaissent peut-être le changement le plus spectaculaire. Les voitures modernes deviennent des « écosystèmes définis par logiciel » avec des mises à jour over-the-air, des composants modulaires et des systèmes d’exploitation ouverts. Cela signifie que les voitures s’adaptent aux conducteurs via des profils alimentés par l’IA et la maintenance prédictive, et non l’inverse. Nvidia a récemment annoncé des modèles d’IA ouverts spécifiquement pour le développement de véhicules autonomes, ce qui indique la direction de toute l’industrie automobile.

La santé et les environnements domestiques deviennent personnalisés

Dans le domaine de la santé, la surveillance continue passe d’une observation passive à une intervention proactive. Les biomarqueurs vocaux détectent désormais les premiers signes de dépression et d’anxiété. L’IA conversationnelle gère la thérapie cognitivo-comportementale. Les biométriques du sommeil et les plateformes de nutrition personnalisée deviennent la norme.

Les maisons intelligentes suivent le même schéma—intégration accrue avec la surveillance de la santé, apprentissage des routines quotidiennes et ajustement automatique de l’éclairage, du climat et du divertissement. Des dispositifs comme les miroirs intelligents et les détecteurs de fumée sont repositionnés en tant qu’outils de bien-être plutôt que simples utilitaires.

Le problème de la blockchain : théâtre de la sécurité sans stratégie

Voici la partie inconfortable. La blockchain n’a reçu qu’une seule référence, dismissive, lors du panorama complet des tendances de Comiskey. Elle a été décrite comme offrant des « couches de sécurité inviolables » puis… rien. Aucune précision. Aucune vision d’intégration avec des plateformes intelligentes, des systèmes pilotés par l’IA ou l’ensemble des technologies transformatrices qui façonneront 2026.

Cela importe car l’IA dans la blockchain a du potentiel—que ce soit pour la vérification de contrats intelligents, la formation de modèles distribués ou la gouvernance décentralisée des données dans les systèmes d’IA. Pourtant, la conversation n’a pas lieu au CES, dans la planification d’entreprise, ni parmi les décideurs qui allouent des milliards dans les budgets technologiques.

Le vrai problème n’est pas que la blockchain manque de propriétés de sécurité. C’est qu’elle n’a pas encore articulé un cas d’usage convaincant dans un futur dominé par l’IA. Lorsque les entreprises doivent choisir entre des gains immédiats de productivité IA (8.7 heures par travailleur par semaine) et des applications blockchain spéculatives, le choix est évident.

Ce qui reste non résolu

Les données du MIT sont instructives : l’adoption est élevée, mais la disruption est faible. Les entreprises déploient largement l’IA, mais en tirent peu de valeur tangible. Les travailleurs utilisent ces outils sans transformation organisationnelle claire. Cela suggère que le paysage technologique de 2026 ressemblera davantage à une amélioration incrémentale qu’à une révolution.

Pour la blockchain, l’implication est claire. Elle n’est pas rejetée—elle n’est tout simplement pas dans la conversation. À mesure que l’IA prend en charge de plus en plus les tâches de vérification, de sécurité et de coordination, la proposition de valeur spécifique des registres décentralisés reste non prouvée dans les cycles d’adoption technologique grand public.

La question pour 2026 n’est pas de savoir si l’IA et la blockchain peuvent coexister. C’est si les défenseurs de la blockchain peuvent articuler pourquoi leur technologie importe dans un monde où l’IA gère déjà les problèmes que la blockchain était conçue pour résoudre.