Les copilotes s’invitent au-delà des bureaux
L’IA s’apprête à franchir un cap décisif en 2026. En particulier dans les secteurs de la logistique, de l’industrie manufacturière et de la distribution. C’est ce que révèle Zebra Technologies, spécialiste de la digitalisation des opérations.
Stuart Hubbard, AI Senior Director, Zebra Technologies, parle d’« automatisation intelligente ». Pour lui, le CES 2026 a marqué un tournant. Les applications concrètes de l’IA dans le monde physique se multiplient, dessinant les contours d’une nouvelle économie.
Cette transformation rappelle l’avènement de l’économie des services ou du « on-demand » qui ont marqué l’année précédente. Les acteurs pionniers gagnent déjà un avantage concurrentiel grâce à des outils d’analyse prédictive, des modèles de tarification dynamique et des expériences client sur mesure.
Des agents autonomes qui transforment la productivité
Dans les secteurs de la finance, de l’informatique et du service client, certaines entreprises exploitant des systèmes multi-agents enregistrent jusqu’à 50 % de gains d’efficacité. Le partenariat entre OpenAI et Spotify illustre cette évolution : les systèmes pilotés par l’IA y assurent la découverte musicale personnalisée, la curation de playlists et des interactions conversationnelles fluides.
Cette logique s’étend désormais aux environnements professionnels. Sur les terminaux de terrain, des agents d’IA pourraient gérer de manière autonome le suivi des stocks en temps réel, la maintenance prédictive ou encore proposer des recommandations de tâches personnalisées aux collaborateurs dans la logistique, le retail et la santé. Les interfaces conversationnelles permettent d’assister les employés, de répondre à leurs questions opérationnelles et de suggérer des workflows optimisés.
Renforcer leur efficacité opérationnelle
Le concept de copilote IA, ces assistants intelligents intégrés aux flux de travail, se propage bien au-delà des bureaux et du développement logiciel. Santé, industrie manufacturière, distribution : tous ces secteurs adoptent ces outils pour renforcer leur efficacité opérationnelle. Les modèles spécialisés, adaptés à des tâches et secteurs précis, commencent à supplanter les solutions généralistes.
Ces copilotes prennent de plus en plus la forme de systèmes multimodaux, capables de traiter et générer du texte, de l’audio, de la vidéo et des images. Dans la robotique, les systèmes automobiles ou les assistants intelligents, ces capacités ouvrent la voie à des interactions homme-machine plus naturelles. Parallèlement, le traitement de l’IA directement sur les terminaux gagne du terrain, porté par les préoccupations de confidentialité, la volonté de réduire la dépendance au cloud et les économies potentielles.
Responsabilité et durabilité au cœur des préoccupations
L’extension des capacités de l’IA générative place les questions éthiques et réglementaires au premier plan. Les entreprises intègrent progressivement des pratiques d’IA responsable pour contrer la désinformation et gérer les litiges liés à la propriété intellectuelle. La transparence et la confiance s’imposent comme des conditions sine qua non d’une adoption réussie.
L’IA s’inscrit également dans les stratégies de durabilité des organisations. Optimisation énergétique, réduction des déchets, conception de produits à faible impact : ces applications permettent aux entreprises de réduire leur empreinte environnementale tout en répondant aux attentes croissantes des consommateurs sensibilisés aux enjeux écologiques.
La démocratisation par l’open source
L’écosystème de l’IA open source continue de mûrir, facilitant l’accès à des outils, modèles et plateformes avancés pour un public toujours plus large. Les plateformes no-code et low-code proposent des interfaces intuitives qui éliminent le besoin de programmation complexe. Elles automatisent les aspects critiques du développement, de la préparation des données à la supervision des modèles.
L’automatisation MLOps renforce cette dynamique en rationalisant les workflows et en garantissant la scalabilité des applications. Des frameworks comme Edge MLOps exploitent le cloud et le edge computing pour orchestrer les opérations de machine learning au plus près des utilisateurs finaux. Ces avancées permettent d’intégrer l’IA dans une multitude d’applications sans nécessiter d’équipe dédiée d’ingénieurs spécialisés.
Une nouvelle ère
Cette démocratisation comporte néanmoins des risques : mauvais usage, vulnérabilités de sécurité, problématiques éthiques. La supervision par les communautés, une gouvernance robuste et des pratiques de développement responsables deviennent indispensables pour garantir un déploiement maîtrisé.
Pour Stuart Hubbard, cette convergence représente une opportunité stratégique : « En adoptant ces outils, les organisations peuvent accélérer l’adoption de l’IA, réduire les coûts de développement et permettre à des équipes non techniques de contribuer à l’innovation ».
L’IA s’annonce ainsi comme un outil accessible à tous, annonçant une nouvelle ère d’applications à grande échelle qui transforment le travail quotidien.
