Data / IA
Gartner anticipe des dépenses massives dans l’IA en 2026 à hauteur de 2 500 milliards de dollars
Par Laurent Delattre, publié le 21 janvier 2026
La dépense mondiale dans l’IA va continuer d’exploser en 2026 selon Gartner repoussant les menaces d’une bulle de l’IA. À mesure que l’IA s’insère dans les produits et les processus, la facture globale se recompose autour des fondations : compute, stockage, réseau et plateformes. Hyperscalers, néoclouds et chantiers on-prem accélèrent, mais la qualité des données, la gouvernance et la sécurité des pipelines redeviennent déterminantes. Pour autant, Gartner rappelle que l’IA est bien dans le “Gouffre de la Désillusion” et qu’investir ne suffit pas sans maturité opérationnelle.
En septembre 2025, Gartner évaluait déjà que les dépenses mondiales en IA frôleraient les 1.500 milliards de dollars en 2025, tirées par une demande croissante et continue d’une part mais aussi par les dépenses d’infrastructure chez les hyperscalers.
Gartner insistait aussi sur l’élargissement du paysage au-delà des géants américains, avec des acteurs chinois, de nouveaux fournisseurs de “AI cloud” (les néoclouds) et l’effet d’entraînement du capital-risque. Et Gartner donnait déjà un avant-goût de la suite anticipant alors plus de 2 000 Md$ de dépenses IA en 2026, portées “en grande partie” par l’IA intégrée dans les produits, notamment les smartphones et les PC, en plus des couches d’infrastructure.
Quatre mois plus tard, Gartner revoit son analyse et publie, surprise, une prévision 2026 encore plus massive !
Les milliards continuent de pleuvoir…
Selon le dernier rapport Gartner, la dépense mondiale IA devrait atteindre près de 2 528 Milliards de dollars en 2026, soit une progression de 44 % sur un an. Et Gartner voit déjà la trajectoire toujours aussi ascendante en 2027 et anticipe les dépenses de l’an prochain à plus de 3 336 Milliards de dollars !
Pour Gartner, l’infrastructure IA reste le grand moteur de la dépense IA et contribue à elle seule à plus de la moitié des dépenses mondiales. Les dépenses en Infrastructure IA vont passer de 964 Milliards de dollars en 2025 à 1 366 milliards en 2026, soit plus de 400 milliards d’investissements supplémentaires en un an ! Les hyperscalers et néoclouds y contribuent pour une large part, mais les besoins de modernisation des infrastructures « on premises » pour les adapter aux besoins critiques de l’IA y sont aussi pour beaucoup. La construction de ces fondations entraînera en 2026 une hausse de 49 % des dépenses en serveurs optimisés IA, réprésentant 17 % de la dépense IA totale.
Les détails d’un marché complexe et survolté
Le découpage 2026 de Gartner met en avant huit postes. En 2026, l’infrastructure IA s’établit à 1.366,4 Md$, devant les services IA à 588,6 Md$ et les logiciels IA à 452,5 Md$. Viennent ensuite les modèles IA à 26,4 Md$, les plateformes data science et machine learning à 31,1 Md$, les plateformes de développement applicatif IA à 8,4 Md$ et la donnée IA à 3,1 Md$. Cette dernière catégorie, qui connait une croissance de plus de 270%, en un an montre que les entreprises ont pris conscience que la gestion et la préparation de la donnée était un prérequis pour une IA utile. La catégorie est principalement portée par les solutions de préparation des données (y compris l’étiquetage, l’annotation, les catalogues, les outils de qualité de données) et les solutions de gouvernance de la donnée.
La cybersécurité IA est isolée comme un poste à part entière et évaluée à 51,3 Md$ en 2026, soit l’équivalent d’un doublement des dépenses en un an. Cette catégorie comprend notamment les solutions de sécurité spécifiques à l’IA (détection/atténuation d’attaques contre modèles), la sécurisation des pipelines d’entraînement et d’inférence, la protection des données d’entraînement (données non structurées), la gestion des identités machines et outils d’orchestration/automatisation de la sécurité, etc.
À partir de ces chiffres, deux signaux ressortent nettement. D’abord, la dépense “fondations” domine. L’infrastructure représente à elle seule un peu plus de la moitié de la dépense IA 2026 dans le tableau Gartner. Ensuite, Gartner fait émerger des postes qui traduisent l’industrialisation des déploiements, avec la cybersécurité IA qui double presque entre 2025 et 2026, et la donnée IA qui change d’échelle même si elle part d’un niveau faible.
Quel gouffre de la désillusion ?
Le plus étonnant peut-être, c’est que pour Gartner, les technologies IA figurent pourtant dans la partie « Trough of Disillusionment » de sa fameuse Hype Cycle des technologies. Et elles sont censées y rester tout au long de l’année 2026 alors que bien des POC ne réussissent pas à passer à l’échelle et en production par manque de maturité des solutions et par manque de compétences et d’expériences dans les organisations.
« L’adoption de l’IA dépend d’abord de la maturité des compétences et de la capacité des organisations à faire évoluer leurs processus, bien plus que du seul niveau d’investissement financier », explique John-David Lovelock, Distinguished VP Analyst chez Gartner. « Les organisations qui ont déjà capitalisé sur l’expérience, et qui savent évaluer lucidement leur propre niveau de préparation, privilégient de plus en plus des résultats démontrés plutôt que des promesses encore spéculatives. »
Et il ajoute : « Parce que l’IA traversera en 2026 le “gouffre de la désillusion”, elle sera le plus souvent vendue aux entreprises par leurs éditeurs logiciels historiques, plutôt qu’achetée dans le cadre d’un nouveau projet “moonshot” très ambitieux… Avant de pouvoir passer réellement à l’échelle, l’IA doit d’abord offrir une prévisibilité du ROI nettement supérieure. »
Des propos à mettre en parallèle de ceux de Satya Nadella, CEO de Microsoft, qui s’exprimait hier à Davos. Il ramène l’IA à une question de préparation, presque de discipline d’exécution. Et il la résume en trois étages qui sonnent comme une feuille de route pour les directions générales autant que pour les DSI. D’abord le mindset, autrement dit l’acceptation que les modes de production, de décision et de collaboration vont bouger plus vite que les cycles habituels de transformation. Ensuite les compétences, parce que l’IA ne se « déploie » pas comme une brique applicative de plus. Elle s’apprend, se pratique, se teste dans des tâches concrètes, jusqu’à ce que les équipes sachent ce qui fonctionne, ce qui casse, et ce qui doit être encadré. Troisième étage, et probablement le plus sous-estimé, la gouvernance de la confiance. Nadella insiste sur la nécessité de garde-fous, non pas comme un frein, mais comme une condition d’industrialisation. L’entreprise doit être capable d’assigner des responsabilités, de définir des limites, de maîtriser les risques de dérive, et d’installer des mécanismes de contrôle qui rendent l’IA utilisable à grande échelle. Sans cela, l’adoption reste opportuniste et fragile, et le passage du “chat” à l’agent, c’est-à-dire de la recommandation à l’action, devient un saut dangereux.
Evidemment avec de telles prévisions du Gartner, l’effet « Bulle de l’IA » paraît peu probable. Même si Gartner insiste sur la nécessité de passer à l’échelle et le besoin de prouver le ROI de l’IA. Un sujet également évoqué par Satya Nadella à Davos. Pour lui, « beaucoup de gens parlent d’une possible bulle de l’IA ». Mais, selon lui, le vrai indicateur à surveiller n’est pas tant l’euphorie autour des modèles que leur capacité à se diffuser largement. « Ce qui compte, c’est la démocratisation de la technologie et la vitesse à laquelle elle transforme réellement la demande. Et, dans cette course, les gagnants ne seront pas forcément ceux qui créent la technologie, mais ceux qui la déploient et l’adoptent le plus vite ». Il ajoute qu’un « signe révélateur de bulle IA » serait justement de n’avoir qu’un seul prisme, celui des acteurs technologiques, et de ne parler que de ce qui se passe « côté techno ». Pour lui, l’IA n’a de sens que si elle sort du commentaire technologique pour s’ancrer dans l’économie réelle, les usages et la productivité.
Pour Satya Nadella, le ROI de l’IA ne se mesure pas d’abord à l’ampleur des investissements, mais « à la capacité de l’IA à produire des gains de productivité tangibles dans l’économie réelle, en accélérant les décisions, en raccourcissant les cycles et en faisant sauter des plafonds de capacité à l’échelle ». Et d’alerter que « ce ROI n’est ni automatique ni immédiat ». Les écarts viennent du “travail difficile” de transformation des processus et des organisations, et surtout de la qualité du contexte fourni aux modèles.
Si les efforts d’investissement dans l’IA tiennent leurs promesses, Gartner voit la technologie sortir du gouffre de la désillusion en 2027 et des investissements se poursuivre avec une croissance annuelle de plus de 30% surtout centrés sur les plateformes de données IA (+106 % entre 2026 et 2027), sur les logiciels IA et sur la cybersécurité de l’IA.
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