La transformation de l'IA en 2026 : comment les équipes d'investissement de a16z perçoivent le passage des outils aux agents, avec la vision de Justine Moore sur les frontières créatives

Alors que l’intelligence artificielle mûrit au-delà des applications d’outils isolés, les changements structurels à venir dans l’infrastructure technologique, les flux de travail d’entreprise et la production créative sont profonds et interconnectés. Dans son rapport annuel “Big Ideas 2026”, les équipes d’investissement d’Andreessen Horowitz décrivent comment l’IA se repositionne fondamentalement — non pas comme une utilité répondant aux commandes humaines, mais comme un système autonome collaborant avec les humains, anticipant les besoins et remodelant des industries entières. Justine Moore et ses collègues des équipes infrastructure, croissance, santé et médias interactifs dressent un tableau de 2026 où l’architecture supportant les charges de travail IA, les outils utilisés par les professionnels créatifs, et la façon dont les entreprises opèrent subissent toutes une transformation simultanée.

Entropie des données et opportunité des données non structurées

La base des systèmes IA fiables réside dans la maîtrise de ce que Jennifer Li identifie comme le défi central pour l’IA d’entreprise : l’entropie des données. Chaque organisation est submergée par des informations multimodales non structurées — PDFs, vidéos, logs, emails, et ensembles de données semi-structurés contenant 80 % du savoir institutionnel d’une entreprise, mais restant largement inaccessibles aux systèmes intelligents. Ce “boue de données” crée un cercle vicieux où les systèmes RAG hallucinent, les agents commettent des erreurs coûteuses, et les flux de travail critiques restent dépendants de validations manuelles humaines.

Les entreprises reconnaissent désormais que l’extraction de structure à partir de ce chaos n’est pas seulement un défi technique, mais un avantage concurrentiel. Les startups axées sur l’intelligence documentaire, le traitement d’images et l’analyse vidéo, capables de nettoyer, valider et gouverner en continu des données multimodales, débloqueront le “royaume” de la connaissance d’entreprise. Les applications couvrent l’analyse de contrats, la conformité, le service client, les achats, et de plus en plus, les flux de travail pilotés par des agents nécessitant un contexte fiable pour fonctionner efficacement.

Remodeler la cybersécurité par l’automatisation

La pénurie mondiale de talents en cybersécurité — qui est passée de moins d’un million en 2013 à 3 millions en 2021 — ne provient pas d’un manque de talents, mais d’un décalage dans les flux de travail. Les équipes de sécurité ont créé leur propre fardeau : déployer des outils de détection indifférenciés, puis devoir examiner manuellement et “censurer” tout, créant ainsi un cycle de rareté artificielle.

En 2026, l’IA inversera cette dynamique. En automatisant le travail répétitif de niveau 1 en sécurité — analyser les logs, identifier des motifs, exécuter des tâches routinières — l’IA libère les professionnels de la sécurité pour faire ce pour quoi ils sont entrés dans le domaine : traquer les attaquants, construire des systèmes sécurisés, et corriger les vulnérabilités. Cette automatisation ne vise pas à remplacer les personnes ; elle vise à les libérer de la monotonie.

Infrastructure native aux agents : se préparer à la horde tonitruante

Malika Aubakirova met en lumière le bouleversement infrastructurel que 2026 apportera : les backends d’entreprise conçus pour un trafic “humain, à faible concurrence” ne peuvent pas gérer des charges de travail “d’agents, récursives, explosives”. Lorsqu’un seul agent cible une tâche, il peut engendrer 5 000 sous-tâches, requêtes à la base de données et appels API en millisecondes — ressemblant à une attaque DDoS pour des systèmes traditionnels conçus pour des interactions à rythme humain.

La solution nécessite une refonte du plan de contrôle lui-même. L’infrastructure native aux agents doit accepter par défaut les effets de horde tonitruante, réduire drastiquement les démarrages à froid, diminuer les fluctuations de latence, et augmenter les limites de concurrence par des ordres de grandeur. Le vrai goulot d’étranglement devient la coordination : routage, contrôle des verrouillages, gestion d’état, et application des politiques à travers une exécution massivement parallèle. Les plateformes capables de survivre à cette déferlante émergeront victorieuses.

La multimodalité créative de Justine Moore : la convergence de la vidéo, du personnage et de la cohérence

Parmi les changements les plus transformatifs, la vision de Justine Moore pour des outils créatifs atteignant une véritable multimodalité. Bien que les éléments constitutifs de la narration IA — sons génératifs, musique, images et vidéos — existent déjà, ils restent fragmentés. Un créateur alimentant un clip vidéo de 30 secondes à un modèle IA devrait pouvoir introduire de nouveaux personnages, faire correspondre des mouvements à du matériel de référence, et re-filmer des scènes sous différents angles — tout en maintenant cohérence, causalité et physique cohérente tout au long.

Justine Moore identifie 2026 comme le point d’inflexion où l’IA permet une création multimodale fluide. Des produits comme Kling O1 et Runway Aleph représentent des solutions de première génération, mais la véritable révolution nécessite une innovation à la fois au niveau des modèles et des applications. La création de contenu représente l’une des “applications phares” de l’IA, et Justine Moore prévoit l’émergence de plusieurs produits révolutionnaires — des créateurs de mèmes utilisant des montages rapides aux réalisateurs hollywoodiens orchestrant des productions complexes. La capacité à travailler de manière fluide entre texte, image, vidéo et son redéfinira non seulement la façon dont les créateurs travaillent, mais aussi ce qui est créativement possible.

L’évolution de la pile de données native à l’IA

Alors que la pile de données moderne s’est consolidée autour de plateformes unifiées — comme la fusion de Fivetran et dbt, l’expansion de Databricks — nous sommes encore au début d’une véritable architecture de données native à l’IA. Jason Cui identifie trois frontières critiques : comment les flux de données continuent au-delà du stockage structuré traditionnel vers des bases de données vectorielles haute performance ; comment les agents IA résolvent le “problème de contexte” en maintenant une compréhension cohérente à travers plusieurs systèmes via un accès continu à la sémantique correcte des données ; et comment les outils BI traditionnels et les tableurs évoluent à mesure que les flux de travail deviennent plus intelligents et automatisés.

L’intégration de l’infrastructure de données et de l’infrastructure IA est irréversible, créant des systèmes où données et agents sont profondément imbriqués plutôt que cloisonnés.

Vidéo interactive : du contenu passif aux environnements explorables

Yoko Li prévoit de faire passer la vidéo au-delà du visionnage passif. En 2026, la vidéo devient un lieu dans lequel on “marche” — des environnements qui comprennent le temps, se souviennent des états précédents, réagissent à nos actions, et maintiennent une cohérence physique. Les personnages, objets et lois physiques persistent à travers des interactions prolongées, créant un sens de causalité où les actions ont un impact réel.

Cette transformation permet à la vidéo de devenir un médium de construction : robots entraînés dans des environnements simulés, mécaniques de jeu évolutifs, designers prototypant des expériences, et agents IA apprenant par interaction directe. L’environnement “vivant” généré par les modèles vidéo réduit l’écart entre perception et action de manière auparavant impossible.

La déclin de la domination des systèmes de tenue de registres

Dans le logiciel d’entreprise, Sarah Wang prévoit un changement sismique : le rôle central des systèmes de tenue de registres commencera enfin à vaciller. L’IA comble le “lien” entre “intention” et “exécution”, lisant, écrivant et inférant directement les données opérationnelles. Les systèmes ITSM et CRM se transforment d’outils passifs en moteurs de flux de travail autonomes capables de prévoir, coordonner et exécuter des processus de bout en bout. La couche d’interface devient la couche d’agents intelligents, tandis que les enregistrements système traditionnels reculent dans un “stockage persistant bon marché”. La domination stratégique se transfère à celui qui contrôle l’environnement d’exécution intelligent.

L’ascension de l’IA verticale : de l’information à la collaboration multi-agents

Alex Immerman suit la trajectoire de l’IA verticale dans le droit, la santé et l’immobilier — secteurs où des entreprises ont déjà dépassé 100 millions de dollars de revenus récurrents annuels. La première révolution portait sur l’acquisition d’informations : extraction et résumé des données. La vague 2025 a apporté des capacités d’inférence. En 2026, le “mode multijoueur” s’ouvre : les logiciels verticaux possèdent naturellement des interfaces et des données spécifiques à l’industrie, tandis que le travail dans ces industries implique intrinsèquement plusieurs parties prenantes avec des permissions, processus et exigences de conformité différentes.

L’IA multijoueur coordonne automatiquement entre les parties, maintient le contexte, synchronise les changements, oriente vers des experts fonctionnels, et permet à une IA adversariale de négocier dans des limites. Lorsque la collaboration entre plusieurs agents et humains améliore la qualité des transactions, les coûts de transition explosent, créant la “douve” que les applications IA ont longtemps manquée.

Redéfinir pour les machines, pas pour les humains

Stephenie Zhang remet en question une hypothèse fondamentale : les applications futures ne seront plus optimisées pour la perception humaine. À mesure que les gens interagiront via des agents intelligents, l’optimisation du contenu orientée humain perdra de sa pertinence. Les agents intelligents découvriront des insights profonds à la cinquième page que les humains négligent. La conception logicielle suit ce changement : les ingénieurs ne fixent plus leur regard sur des tableaux de bord Grafana — les SRE IA analysent automatiquement la télémétrie et font remonter des insights dans Slack. Les équipes commerciales ne parcourent plus manuellement les CRM — des agents intelligents résument automatiquement les tendances.

La nouvelle optimisation cible la lisibilité machine plutôt que la hiérarchie visuelle, modifiant fondamentalement la façon dont le contenu est créé et les outils que les développeurs utilisent.

Au-delà du temps d’écran : la révolution du ROI

Santiago Rodriguez déclare que le “temps d’écran” — la norme de 15 ans pour mesurer la valeur d’un produit — est obsolète. Les requêtes DeepResearch de ChatGPT offrent une valeur immense avec un engagement minimal à l’écran. Abridge enregistre et gère automatiquement le suivi médical avec les médecins à peine en regardant l’écran. Cursor termine le développement complet d’applications. Hebbia génère des pitch decks d’investissement à partir de vastes collections de documents, permettant enfin aux analystes de dormir.

La tarification basée sur les résultats remplace les métriques d’engagement. Le défi consiste à mesurer un ROI sophistiqué : satisfaction des médecins, productivité des développeurs, bien-être des analystes, bonheur des utilisateurs — tous en hausse avec l’IA. Les entreprises qui articulent clairement leur histoire de ROI continueront à gagner.

MAUs sains : l’avenir de la santé axé sur la prévention

Julie Yoo identifie un groupe d’utilisateurs émergent qui redéfinit la santé : les “Healthy MAUs” — des personnes qui ne sont pas malades mais surveillent activement leur état de santé. La médecine traditionnelle sert trois groupes : Sick MAUs (coûts élevés, cycliques), Sick DAUs (soins chroniques), et Healthy YAUs (rarement en consultation). Les Healthy MAUs représentent la plus grande population inexploité, prêtes à payer des abonnements pour des services préventifs et à l’aise avec les insights basés sur les données.

Alors que l’IA réduit les coûts de prestation de soins et que des produits d’assurance préventive émergent, cette démographie consciente des données et orientée prévention devient la clientèle la plus prometteuse pour la technologie de santé de nouvelle génération.

Modèles mondiaux, hyper-personnalisation et universités IA-native

L’équipe Speedrun (médias interactifs et jeux) articule trois changements interconnectés. Jon Lai prévoit que les modèles mondiaux IA généreront des mondes 3D explorables à partir de descriptions textuelles — des technologies comme Marble et Genie 3 — permettant de nouvelles formes de narration et créant des économies numériques partagées où les créateurs gagnent des revenus via des actifs, des guides et des outils interactifs. Ces mondes deviennent des environnements d’entraînement pour des agents IA et des robots.

Josh Lu prévoit l’ère du “My Year”, où les produits abandonnent l’optimisation de masse pour la personnalisation individuelle. L’éducation s’adapte au rythme de chaque étudiant ; les compléments de santé et routines d’exercice se personnalisent ; les remixes médiatiques s’ajustent en temps réel aux goûts personnels. Les géants du passé ont gagné en trouvant “l’utilisateur moyen” ; ceux du futur gagneront en trouvant l’individu dans la moyenne.

Emily Bennett envisage la première université véritablement IA-native — un “organisme académique adaptatif” construit de zéro autour de systèmes intelligents. Cours, mentorat, collaborations de recherche et opérations s’ajustent en temps réel en fonction des retours. Les listes de lecture se mettent à jour dynamiquement à mesure que de nouvelles recherches émergent ; les parcours d’apprentissage évoluent individuellement. Les professeurs deviennent des “architectes de systèmes d’apprentissage” ; l’évaluation se déplace vers la “conscience IA” — pas si les étudiants ont utilisé l’IA, mais comment ils l’ont utilisée. Avec des industries en quête de talents capables de collaborer avec des systèmes intelligents, les universités IA-native deviennent des moteurs de talents pour la nouvelle économie.

La vision unifiée : des outils aux environnements, puis aux agents

Ce qui émerge des quatre équipes d’investissement d’a16z, c’est un récit cohérent : l’évolution de l’IA, d’outil isolé à environnement intégré, puis à agent autonome opérant aux côtés des humains. Il ne s’agit pas d’une amélioration incrémentielle — mais d’une réorganisation structurelle de l’infrastructure, des flux de travail d’entreprise et de la production créative. Les organisations qui reconnaissent ce changement fondamental et reconstruisent leurs systèmes, processus et stratégies de talents en conséquence prospéreront en 2026. Celles qui s’accrochent à des modèles d’optimisation centrés sur l’humain se retrouveront désavantagées, car les systèmes qui alimentent leurs industries s’adapteront d’abord pour servir des agents intelligents, tout en conservant la supervision humaine là où cela compte le plus.