Dans un rapport sur les tendances technologiques des prochains mois, le cabinet McKinsey pointe une accélération sans précédent de l’intelligence artificielle. Après la percée des IA classiques et analytiques, puis celle de l’IA générative qui a bouleversé la création de contenu et l’assistance, un nouveau cap est franchi. L’IA devient agentique, capable non seulement de répondre mais d’agir, en planifiant et exécutant des tâches. Dans les achats, la supply chain ou la finance, cela ouvre la voie à des scénarios où la recherche de fournisseurs, l’analyse d’offres ou la gestion des risques sont automatisées. Cette évolution technique s’accompagne d’une deuxième tendance, le passage à l’échelle : les entreprises cherchent désormais à intégrer l’IA dans leurs processus critiques avec des solutions robustes et sécurisées. Pour soutenir cette puissance, une troisième tendance se dessine avec l’explosion des investissements dans des puces spécialisées, indispensables pour traiter des volumes massifs de données. Enfin, McKinsey élargit son analyse à la robotique intelligente, qui pourrait transformer la logistique et la production.
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Dans un rapport consacré aux grandes tendances technologiques des prochains mois, le cabinet de conseil McKinsey met en lumière une accélération jugée sans précédent de l’intelligence artificielle. Selon ses analystes, la dynamique actuelle marque une rupture comparable à celle provoquée par l’arrivée d’Internet ou du cloud, tant par la rapidité des progrès que par l’ampleur des usages concernés.
Après une première phase dominée par les IA dites classiques et analytiques, utilisées pour l’optimisation, la prédiction ou l’aide à la décision, puis une deuxième vague portée par l’IA générative, qui a profondément bouleversé la création de contenu, le développement logiciel et l’assistance aux utilisateurs, un nouveau seuil est désormais franchi. L’IA entre dans une ère dite « agentique ». Elle ne se contente plus de produire des réponses ou des recommandations, mais devient capable d’agir de manière autonome, en planifiant des actions, en les enchaînant et en les exécutant dans des environnements complexes.
Cette évolution ouvre la voie à des usages bien plus structurants pour les entreprises. Dans les fonctions achats, la supply chain ou encore la finance, McKinsey décrit des scénarios où des agents intelligents peuvent rechercher et qualifier des fournisseurs, comparer automatiquement des offres, négocier certains paramètres ou encore anticiper et gérer des risques opérationnels. L’IA ne se limite plus à assister les équipes, elle commence à prendre en charge des pans entiers de processus, avec des gains potentiels de productivité et de réactivité significatifs.
À cette transformation technique s’ajoute une deuxième tendance majeure identifiée par le cabinet : le passage à l’échelle. Après des années d’expérimentations et de projets pilotes, les entreprises cherchent désormais à intégrer l’intelligence artificielle au cœur de leurs processus critiques. Cela suppose des solutions plus robustes, mieux gouvernées et capables de répondre à des exigences élevées en matière de sécurité, de fiabilité et de conformité réglementaire. L’enjeu n’est plus seulement d’innover, mais de déployer l’IA de façon industrielle, durable et mesurable.
Pour soutenir cette montée en puissance, une troisième tendance se dessine nettement : l’explosion des investissements dans les infrastructures matérielles, et en particulier dans les puces spécialisées. Ces composants, conçus pour le calcul intensif et le traitement de volumes massifs de données, deviennent un maillon stratégique de la chaîne de valeur. McKinsey souligne que la capacité à accéder à ces ressources, qu’il s’agisse de GPU, de TPU ou d’autres architectures dédiées, pourrait constituer un avantage compétitif déterminant dans les années à venir.
Enfin, le rapport élargit son analyse au-delà du seul champ logiciel pour intégrer la robotique intelligente. En combinant IA avancée, capteurs et systèmes physiques, cette discipline pourrait profondément transformer des secteurs comme la logistique, l’entreposage ou la production industrielle. Robots plus autonomes, chaînes de production plus flexibles et opérations mieux synchronisées illustrent le potentiel d’une convergence entre intelligence artificielle et monde physique, que McKinsey présente comme l’un des prochains grands chantiers de la transformation technologique.