Capgemini TechnoVision 2026 : l’IA force les DSI à reconstruire leur SI

Selon Capgemini, 2026 sera marquée par une rupture nette : l’IA n’agit plus en surcouche du système d’information, elle en redéfinit l’architecture, les pratiques et les dépendances. Pour les DSI, l’enjeu n’est plus d’intégrer des technologies, mais de rebâtir un SI capable de soutenir cette dynamique… tout en adoptant la posture de pilotage adaptée.

L’ère de l’IA, telle qu’on la connait aujourd’hui, est définitivement terminée. Fini les tests, les expérimentations et même les premières industrialisations. 2026 marque un tournant majeur selon Capgemini : l’intelligence artificielle ne s’ajoute plus au système d’information, elle le reconfigure.
Les cinq signaux majeurs identifiés par le Groupe convergent vers cette même conclusion : l’enjeu n’est plus d’adopter l’IA, mais de reconstruire les fondations technologiques capables de la supporter à grande échelle. Une transformation profonde des systèmes d’information qui redéfinit aussi bien le développement logiciel que la consommation du cloud, l’orchestration des opérations et les impératifs de maîtrise géopolitique.

Capgemini ne se contente pas d’annoncer un changement d’époque : le Groupe en identifie les ressorts technologiques précis. Cinq tendances structurantes expliquent pourquoi l’IA ne peut désormais plus se contenter de s’imbriquer dans l’existant, mais exige de repenser en profondeur l’architecture du système d’information. Chacune éclaire une facette de ce mouvement de refondation et dessine les contours du SI intelligent, résilient et souverain appelé à s’imposer dès 2026.

« 2026, année de vérité pour l’IA » : place à l’impact

Après une avalanche de pilotes, de concepts et de prototypes, 2026 s’annonce comme l’année où l’intelligence artificielle devra prouver sa valeur réelle. Selon Capgemini, les entreprises ont désormais compris que les limites rencontrées ces dernières années ne venaient pas de l’IA elle-même, mais de leur manque de maturité technique et organisationnelle. « Il faut calmer la hype et se concentrer sur la valeur, sans oublier que l’IA restera l’une des technologies les plus transformatrices d’une génération », estime Marc Roberts, CTO Applied Sciences de Capgemini.
Autrement dit, 2026 marque la fin des expérimentations dispersées : la véritable création de valeur viendra de la capacité à injecter l’IA dans le cœur des processus, dans la donnée, dans les chaînes de décision et dans l’architecture même du SI. L’IA n’est plus un produit : c’est une infrastructure.

« L’IA dévore le logiciel » : reconstruction du SI

Dans les années 2010, Marc Andreessen (cofondateur de Netscape) affirmait que « le logiciel dévorait le monde », indiquant par-là que toutes les industries allaient être transformées par le logiciel. Quinze ans plus tard, Capgemini observe un nouveau basculement : si le logiciel continue de transformer nos économies, c’est désormais l’IA qui tient les commandes, modifiant la manière même dont les applications sont conçues, construites et font évoluer les métiers.

De fait, l’IA ne se contente plus d’accélérer le développement. Elle introduit un nouveau mode de production dans lequel le logiciel évolue en continu, en fonction non seulement des intentions humaines, mais aussi des contextes réglementaires, concurrentiels ou géopolitiques. Là où le système d’information reposait historiquement sur des mises à jour ponctuelles et planifiées, il devient un environnement dynamique, ajusté en permanence par des agents capables d’apprendre, de générer des composants ou de modifier des processus au fil de l’eau.

Pour Capgemini, cette évolution change la donne compétitive : une entreprise ne pourra plus suivre le rythme si son patrimoine applicatif reste figé dans les logiques déterministes, ce qui selon Sudhir Pai, Deputy CTO du Groupe va entrainer une réécriture massive de l’existant : « Nous allons probablement reconstruire plus de logiciels dans les prochaines années que dans les deux dernières décennies. »

Au passage, cette évolution oblige les développeurs à « désapprendre » certaines pratiques pour en adopter de nouvelles, fondées sur une abstraction plus élevée et une collaboration étroite avec des agents d’IA. Elle impose aussi aux DSI une gouvernance renforcée, afin d’éviter l’apparition d’un nouveau “spaghetti technologique” issu non plus d’une accumulation de frameworks, mais d’une prolifération d’agents autonomes non orchestrés.

À terme, cette mutation ouvre aussi la voie à des systèmes beaucoup plus adaptatifs, enracinés dans le contexte métier, capables de s’ajuster en continu et de réduire la dépendance aux solutions SaaS standardisées.

« Cloud 3.0 » : l’ère des clouds orchestrés

Après quinze années de migrations et d’optimisations, les entreprises entrent désormais dans ce que Capgemini appelle le « Cloud 3.0 ». Avec des agents d’IA qui exigent une latence minimale que seul l’edge peut offrir, des modèles avancés mobilisant des données sensibles nécessitant des environnements souverains, ou encore des processus automatisés qui imposent une résilience que le mono-cloud ne peut garantir, ce Cloud 3.0 est bien plus qu’une évolution cosmétique : il marque l’entrée dans un cloud distribué, hybride et souverain, adapté aux exigences opérationnelles des systèmes d’information à l’ère de l’IA.

Ces approches ne sont pas nouvelles, mais l’IA les fait changer de statut : ce qui relevait d’un choix d’architecture devient une condition de fonctionnement. « Neuf organisations sur dix utilisent déjà une forme de multi-cloud, et ce n’est pas un choix de confort mais une réponse aux exigences croissantes de résilience et de souveraineté », rappelle Georgia Smith, Cloud Transformation Lead de Capgemini. Concrètement, les entreprises doivent désormais orchestrer plusieurs environnements pour placer chaque workload en fonction de contraintes de latence, de localisation ou de continuité d’activité.

Ce basculement oblige les DSI et les équipes d’ingénierie à revoir leur gouvernance : on ne choisit plus un fournisseur cloud, on mobilise des capacités. Où exécuter un modèle sensible ? Quel environnement garantit la réactivité nécessaire à un agent ? Comment assurer la continuité d’activité en cas de panne régionale ? Le Cloud 3.0 impose ainsi une nouvelle règle du jeu : l’efficacité opérationnelle dépend moins du cloud choisi que de la capacité à orchestrer l’ensemble.

« Opérations intelligentes » : les processus adaptatifs s’imposent

Si l’IA transforme la manière de concevoir le logiciel, elle bouleverse tout autant les opérations métier. Les processus opérationnels, qu’il s’agisse de supply chain, de relation client, de finance ou de production, ne sont plus des enchaînements fixes et prédéfinis. Là où l’automatisation industrielle cherchait à stabiliser les workflows, l’IA introduit une variabilité maîtrisée : les processus s’ajustent désormais à la demande, aux aléas et aux exceptions, en mobilisant dynamiquement modèles, agents et ressources humaines selon ce que la situation requiert.

Pour les DSI, le glissement est profond : on ne pilote plus des tâches ou des outils, mais des comportements. Il faut définir comment les agents collaborent entre eux, quand ils doivent solliciter un humain, comment ils apprennent du contexte et comment leurs décisions s’intègrent dans l’infrastructure existante. L’IA introduit ainsi une nouvelle forme de complexité, moins technique que systémique : elle impose de repenser la manière dont les opérations s’enchaînent, interagissent et se contrôlent. « Dès 2026, les organisations passeront des pilotes aux premiers niveaux de production, et l’enjeu ne sera plus la réduction des coûts mais la création de valeur », ajoute Simone Neser, AI Project Director chez Capgemini.

À terme, cette évolution ouvre aussi la voie à des opérations véritablement proactives, où l’entreprise n’attend plus qu’un incident survienne pour réagir, mais anticipe, corrige ou contourne les problèmes avant qu’ils n’affectent la production ou les clients. Un changement de paradigme qui repositionne la DSI en chef d’orchestre d’un ensemble d’agents, de systèmes et de processus interconnectés.

« Le paradoxe de la Souveraineté » : maîtriser plutôt qu’isoler

La souveraineté numérique a souvent été comprise comme une capacité d’isolement : pouvoir tout héberger chez soi, maîtriser l’ensemble de la chaîne technologique, s’affranchir des grands fournisseurs étrangers… Une vision séduisante en théorie, mais impossible dans la pratique, ainsi que le souligne Nicolas Gaudilliere, Directeur Technologie et Innovation chez Capgemini : « L’IA repose sur des modèles, des infrastructures et des composants (GPU, frameworks, clouds) intrinsèquement mondialisés. Aucun acteur ne contrôle aujourd’hui l’ensemble de la chaîne de valeur. Dit autrement, l’autonomie totale n’existe pas : les entreprises doivent identifier leurs dépendances critiques et gérer les risques associés ».

Dans un monde où l’autonomie totale est impossible, la souveraineté consiste donc moins à réduire les dépendances qu’à les rendre maîtrisables, diversifiables et réversibles. Capgemini qualifie cette approche “d’interdépendance résiliente”, une souveraineté fondée non sur l’isolement, mais sur la capacité à garder la main sur les éléments essentiels du fonctionnement de l’IA.

Pour les DSI, ce changement de perspective impose une nouvelle posture : il ne s’agit plus de choisir une technologie ou un fournisseur, mais de comprendre l’écosystème dont dépend chaque processus critique et d’en piloter les risques. La souveraineté devient alors une discipline de gouvernance : identifier les maillons sensibles, anticiper les points de fragilité, et garantir que le système d’information puisse continuer à fonctionner quelles que soient les tensions extérieures.

Vers une décennie de reconstruction

« Ces tendances TechnoVision 2026 ne surgissent pas ex nihilo », rappelle Pascal Brier, directeur de l’Innovation de Capgemini. « Elles confirment et amplifient les signaux que nous avions déjà identifiés l’an dernier, de l’essor des agents d’IA à l’hybridation du cloud, jusqu’au déploiement des petits réacteurs nucléaires modulaires pour répondre aux besoins énergétiques des datacenters. On compte désormais près de 70 projets SMR à travers le monde ».

Pour Capgemini, 2026 n’est pas l’année de l’évolution mais de la reconstruction : l’IA ne produira de valeur qu’au prix d’une « refondation des fondations » numériques. Les applications doivent devenir adaptatives, le cloud hybride et orchestré, les opérations intelligentes et proactives et la souveraineté pilotée avec lucidité plutôt que pensée en termes d’isolement. Pour Pascal Brier, l’enjeu est clair : « 2026 sera l’année où l’IA passera de la preuve de concept à la preuve d’impact ». Un impact dont personne ne conteste la portée, même si nul ne peut encore dire jusqu’où – ni à quel rythme – il transformera les entreprises et… nos sociétés.

NB : CapGemini publiera officiellement son guide TechnoVision 2026 en février 2026

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