Supervision humaine et contrôle qualité indispensables pour garantir la confiance et la résilience
Dans son rapport TechnoVision 2026, CapGemini ne parle plus d’innovation spectaculaire, mais de structuration, de maturité et de résultats mesurables. L’IA est appelée à devenir un socle durable des architectures numériques des entreprises.
Après avoir « mangé le monde », selon l’expression de Marc Andreessen, le logiciel est désormais mangé par l’IA. L’IA transforme le cycle de développement logiciel dans tous les secteurs : il n’est plus besoin d’écrire le code, mais simplement d’exprimer ses intentions. C’est une des conclusions du TechnoVision 2026 de CapGemini.
Après des années d’automatisation et d’accélération grâce au DevOps, l’IA génère de plus en plus des parties de logiciel et assure leur maintenance. Désormais, estime CapGemini, « les développeurs définiront les résultats attendus tandis que l’IA produira et mettra à jour les composants, réduisant les délais de livraison et améliorant la qualité. » Mais il reste essentiel de mettre en place une gouvernance et une supervision strictes pour « éviter les hallucinations, les failles de sécurité et les « erreurs silencieuses ».
2026, passage de la preuve de concept à la preuve d’impact
Cette nouvelle ère de « reconstruction logicielle » sur l’ensemble de la chaîne de valeur s’inscrit dans la logique de devenir une entreprise fondée sur l’IA, opérant sur des plateformes adaptables plutôt que statiques. Ce « temps de la mâturité » la voie à des systèmes plus adaptatifs et souverains, réduisant la dépendance aux fournisseurs SaaS et permettant de se différencier grâce à des produits sur mesure à des coûts compétitifs.
En 2026, cette évolution redéfinira les rôles en rendant la supervision humaine et le contrôle qualité indispensables pour garantir la confiance et la résilience. Les organisations commenceront à reconstruire leurs applications et devront investir dans la requalification de leurs équipes de développement logiciel. Il sera désormais indispensable de savoir envisager les systèmes dans leur entièreté, orchestrer des IA et des agents, et gérer des chaînes de processus et d’outils autonomes complexes.
