Tendances tech et IT 2026 : 10 principales tendances technologiques stratégiques Gartner

Chaque année, des experts comme ceux de Gartner révèlent les tendances technologiques majeures. Selon leurs analyses, 2026 et les années suivantes s’annoncent comme une période de transformation du paysage numérique, dominée par l’Intelligence Artificielle. Découvrez avec nous les grandes orientations, dont certaines intéressent particulièrement pour BPCE SI. 

Les trois piliers d’analyse 

Les tendances Gartner sont basées sur trois piliers qui sont une grille de lecture de celles-ci : 

1. L’Architecte :construire des fondations solides et agiles

Ce premier pilier concerne les infrastructures et les développeurs. L’objectif n’est plus seulement d’héberger des applications, mais de créer un socle technique capable de supporter l’IA à l’échelle. 

2. Le Synthétiseur :créer de la valeur métier par la spécialisation

Ce deuxième pilier se concentre sur l’usage business. L’époque de l’IA générique « qui fait tout moyennement » est révolue. L’avenir est à l’orchestration d’outils spécialisés pour résoudre des problèmes complexes, en combinant des agents IA et des modèles experts pour obtenir des résultats précis et fiables. 

3. L’Avant-garde :garantir la confiance et la pérennité

Dans un monde hyperconnecté, la confiance devient l’actif le plus critique. Il ne suffit plus de se protéger, il faut anticiper. La sécurité ne doit plus être réactive mais prédictive, et la souveraineté des données devient un avantage compétitif. 

Les 10 tendances qui vont stimuler l’innovation et renforcer la résilience 

1. Plateformes de développement « AI-Native » (AI-NativeDevelopmentPlatforms) 

• Cette tendance est cruciale pour accélérer la modernisation du code legacy et accroître la productivité des équipes via des assistants de codage intelligents. 

• Objectif : transformer des équipes de développement massives en « tiny teams » – proches des logiques de squad lors du passage à l’agile – capables de livrer des applications sécurisées plus vite, en ligne avec l’objectif de « simplification « du plan Vision 2030. 

2. Modèles de langage spécifiques au domaine (Domain-SpecificLanguageModels – DSLMs) 

• Contrairement aux modèles génériques (comme GPT-5) qui peuvent halluciner, les DSLMs sont entraînés sur des données bancaires et juridiques précises. Cela garantit une fiabilité indispensable pour les conseillers Banque Populaire/Caisse d’Epargne. 

• Objectif : réduire les risques de conformité et améliore la précision des réponses fournies aux clients et collaborateurs, en passant d’une IA générique à une IA experte métier (crédit, assurance, risque). 

3. Cybersécurité préventive (PreemptiveCybersecurity)

• En tant qu’acteur bancaire systémique gérant des milliards de transactions, l’approche réactive ne suffit plus face aux menaces boostées par l’IA. Cette tendance vise à anticiper et neutraliser les attaques avant qu’elles ne frappent. 

• Objectif : renforcer la posture de défense en utilisant l’IA pour prédire les vulnérabilités et leurrer les attaquants, protégeant ainsi les actifs critiques et la confiance des sociétaires. 

4. Informatique confidentielle (ConfidentialComputing)

• Permet d’utiliser le cloud public pour des calculs sensibles sans jamais exposer les données (chiffrées même pendant leur traitement), répondant aux exigences strictes de confidentialité bancaire et de RGPD. 

• Objectif : faciliter la migration vers le cloud de données clients sensibles sans compromettre la souveraineté ou la sécurité des données. 

5. Géopatriation(Geopatriation) 

• Face aux régulations européennes (DORA, AI Act) et aux tensions géopolitiques, il est impératif de localiser les données et les traitements dans des juridictions souveraines (France/UE) pour éviter l’extraterritorialité. 

• Objectif : aligner l’infrastructure IT avec les exigences de souveraineté numérique du groupe BPCE, réduisant les risques légaux liés à l’hébergement de données critiques hors de l’UE. 

6. Plateformes de sécurité de l’IA (AI Security Platforms -AISPs)

• Avec l’objectif d’équiper 50% des collaborateurs en IA générative au niveau Groupe BPCE d’ici 2026 (Vision 2030), il faut impérativement sécuriser ces nouveaux usages contre les injections de prompts ou les fuites de données internes. 

• Objectif : créer une couche de gouvernance unifiée pour valider que l’utilisation de l’IA (interne ou via partenaires) respecte les politiques de sécurité du groupe, évitant le « Shadow AI ». 

7. Provenance numérique (Digital Provenance)

• Essentiel pour lutter contre la fraude au virement et l’usurpation d’identité (Deepfakes) dans les parcours clients à distance. 

• Objectif : utiliser des techniques de watermarking et de certification pour garantir l’authenticité des documents et des interactions, renforçant la confiance dans la banque à distance. 

8. Systèmes multi-agents (MultiagentSystems)

• Permet d’automatiser des processus bancaires complexes (ex: instruction d’un crédit immobilier) où plusieurs « agents » IA spécialisés (risque, juridique, commercial) collaborent pour une décision finale. 

• Objectif : dépasser les limites intrinsèques des chatbots IA simples pour orchestrer des flux de travail complets, augmentant l’efficacité opérationnelle du back-office. 

9. Plateformes desupercalculIA (AI Supercomputing Platforms) 

• Dans le domaine bancaire, le besoin de puissance de calcul explose pour des raisons telles que le calcul de risques réglementaires (Bâle IV), la détection de fraude en temps réel sur des milliards de transactions, et le fine-tuning de modèles spécialisés (la tendance des DSLMs) en environnement sécurisé.  

• Objectif : traiter des simulations financières complexes (risk management) beaucoup plus vite et internaliser l’entraînement de modèles IA critiques pour garantir la souveraineté des données, sans dépendre entièrement de la puissance de calcul des GAFAM, via l’émergence d’architectures d’hébergement hybrides. 

10. IA Physique (Physical AI)

• Enfin, l’intelligence intégrée aux objets et bâtiments. Pour toute entreprise, c’est un levier potentiel pour le Green IT et la sécurité physique. L’IA physique permet par exemple aux bâtiments d’optimiser la consommation énergétique (chauffage et climatisation pilotés par l’occupation réelle), ou gérer la maintenance prédictive d’appareils tels que des automates de retrait. 

• L’impact : une contribution directe aux objectifs RSE (réduction de l’empreinte carbone des bâtiments) et amélioration de la disponibilité de dispositifs techniques grâce à une maintenance anticipée par l’IA.