La blockchain est à peine mentionnée alors que l'IA domine les prévisions de tendances du CES 2026

Source : CryptoNewsNet Titre Original : La blockchain à peine mentionnée alors que l’IA domine les prévisions de tendances du CES 2026 Lien Original : La blockchain n’a été évoquée que brièvement lors d’une conférence du Consumer Electronics Show (CES) axée sur les prévisions de tendances technologiques, l’intelligence artificielle dominant la discussion sur l’avenir de la technologie grand public et des entreprises.

La conférence sur les tendances du CES 2026 à surveiller, tenue lundi, a présenté Brian Comiskey, directeur principal de l’innovation et des tendances à la Consumer Technology Association (CTA). Comiskey a décrit les années 2020 comme une décennie de « transformation intelligente », principalement impulsée par les avancées en IA.

« C’est une vague d’innovation provoquée par la montée de l’intelligence artificielle et ses capacités croissantes, qui modifie le fonctionnement des entreprises, les fonctions des travailleurs et la vie des consommateurs », a déclaré Comiskey.

La blockchain n’a été mentionnée qu’en passant vers la fin de la discussion, décrite comme offrant des « couches de sécurité inviolables », sans explication ou développement supplémentaire.

Plateformes intelligentes

Malgré l’incertitude économique persistante, y compris les pressions inflationnistes et les tarifs douaniers, la CTA prévoit que le chiffre d’affaires de l’industrie technologique grand public aux États-Unis atteindra $565 milliard de dollars en 2026, ce qui indique une demande continue des consommateurs pour de nouvelles technologies.

Il a esquissé un avenir où les appareils hardware fonctionneront de plus en plus comme des systèmes adaptatifs. « Nous allons voir une transformation intelligente entraîner un changement fondamental », a-t-il déclaré. « Les appareils et le matériel que nous connaissons et aimons deviennent des plateformes intelligentes conçues pour offrir des expériences profondément personnalisées et adaptatives. »

Les voitures subissent une transformation similaire, a indiqué Comiskey, qui affirme qu’elles évoluent vers des « écosystèmes définis par logiciel », avec des mises à jour over-the-air, du matériel modulaire et des systèmes d’exploitation ouverts.

« Les voitures ne sont plus seulement des machines », a-t-il dit. « Les consommateurs attendent désormais que leurs voitures s’adaptent à eux, et non l’inverse. »

Il a mis en avant les profils de conducteurs alimentés par l’IA, la maintenance prédictive et les partenariats entre constructeurs automobiles, entreprises technologiques et plateformes de contenu comme éléments centraux de cette évolution.

Santé et maisons intelligentes

Dans le domaine de la santé, Comiskey a prévu une utilisation accrue des technologies de surveillance continue. Il a indiqué que les outils de santé mentale passent du « suivi passif au soutien proactif », avec des startups utilisant des biomarqueurs vocaux pour détecter précocement les signes de dépression et d’anxiété. Il a également cité l’IA conversationnelle pour la thérapie cognitivo-comportementale, la surveillance du sommeil biométrique et les plateformes de nutrition personnalisée.

Le panel s’est également concentré sur l’évolution de la maison intelligente, que Comiskey a décrite comme devenant à la fois plus personnalisée et plus intégrée à la surveillance de la santé.

Les systèmes domestiques connectés, a-t-il dit, sont de plus en plus conçus pour anticiper les besoins des utilisateurs en apprenant leurs routines quotidiennes et préférences, en ajustant automatiquement l’éclairage, le climat et le divertissement. Des appareils tels que les miroirs intelligents, détecteurs de fumée et sonnettes sont positionnés comme des outils de santé, de sécurité et de productivité.

La session a également abordé les changements dans les modèles économiques rendus possibles par ces technologies. Comiskey a déclaré que la « monétisation hybride » devient la norme, combinant abonnements, publicité, options premium, pourboires et flux de revenus axés sur les créateurs.

« Cette flexibilité permet aux plateformes d’atteindre un public plus large tout en offrant aux créateurs plus de moyens de monétiser », a-t-il dit, bien que cela laisse aussi entendre que les clients seront amenés à payer davantage pour des services qu’ils pouvaient autrefois payer directement avant que les services par abonnement ne deviennent la norme.

Comiskey a également présenté des données suggérant que l’adoption de l’IA en milieu de travail est désormais répandue. Selon une étude de la CTA couvrant les marchés européen, sud-coréen et américain, la sensibilisation à l’IA dépassait 90 % dans toutes les régions sondées. Plus de 40 % des travailleurs dans chaque pays ont déclaré utiliser l’IA au travail, les États-Unis étant en tête avec près de 63 %.

« Nos données montrent que l’IA évolue d’un aspect expérimental à quelque chose d’essentiel pour l’entreprise et les travailleurs », a déclaré Comiskey, ajoutant que les travailleurs américains utilisant l’IA ont déclaré économiser en moyenne 8,7 heures par semaine.

Perspectives mitigées

Malgré l’optimisme de Comiskey, au-delà du CES, l’IA a rencontré un accueil mitigé, avec des questions sur la façon dont les travailleurs et les consommateurs réagissent à la déploiement massif de l’IA. Certains employés ont critiqué les outils d’IA en milieu de travail comme inefficaces, qualifiant ce qu’ils produisent de « travail de mauvaise qualité » et arguant que la correction des erreurs générées par l’IA peut augmenter la charge de travail plutôt que la réduire.

Une étude de juillet menée par le MIT Research Lab a révélé qu’en dépit d’un investissement d’entreprises compris entre 30 et 40 milliards de dollars dans l’IA générative, 95 % des organisations interrogées n’ont pas rapporté de retour sur investissement mesurable.

L’utilisation de l’IA pour prédire les actions et comportements humains soulève également des questions de confidentialité et de protection des données.

« La majorité des organisations se trouvent du mauvais côté du GenAI Divide », conclut le rapport du MIT. « L’adoption est élevée, mais la disruption est faible. »