Tendances technologiques 2026 : où va l’argent et ce qu’une PME doit en faire

Ce que mesure le rapport McKinsey sur les tendances technologiques 2026

Le rapport, commenté à l’automne 2026, classe 14 tendances en trois familles : la révolution de l’IA, les frontières du calcul et de la connectivité, et l’ingénierie de pointe. Deux catégories font leur entrée. Il s’agit du développement de logiciels par agents d’IA et de l’IA appliquée à la découverte scientifique et à l’ingénierie. À l’inverse, le cloud et l’informatique en périphérie de réseau sortent de la liste. Selon McKinsey, leur adoption est désormais généralisée.

Le signal dominant est financier. D’après le cabinet, les technologies énergétiques et durables ont attiré 194,2 milliards de dollars en 2025, le montant le plus élevé de l’année. Par ailleurs, les dépenses d’infrastructure d’IA ont doublé en un an. Enfin, toutes les tendances sauf une sont en voie de lever davantage en 2026 qu’en 2025.

L’infrastructure d’IA et les architectures de modèles restent la première destination des capitaux. Les investissements en fonds propres y sont passés de 145 milliards de dollars en 2025 à près de 384 milliards à la mi-2026. Au même rythme, l’année atteindrait environ 769 milliards. Les offres d’emploi du domaine ont, elles, progressé de 47 %.

Tendance	Multiple attendu des investissements 2026 par rapport à 2025
Développement de logiciels par agents	12,8×
Technologies spatiales	12,1×
Infrastructure d’IA et architectures de modèles	5,3×
IA pour la découverte scientifique et l’ingénierie	3,2×
Robotique	2,1×

À savoir — Ces multiples sont des projections. McKinsey a mesuré les transactions du premier semestre 2026, puis prolongé ce rythme jusqu’à la fin de l’année. Une seule grosse opération peut donc gonfler fortement un multiple. Lisez-les comme une indication de direction, pas comme une prévision ferme.

L’IA physique sort des usines

McKinsey présente l’IA physique comme la prochaine frontière. Concrètement, il s’agit d’ajouter la perception, le raisonnement et l’action aux robots, aux véhicules et aux appareils portables. Ainsi, des robots polyvalents apprennent à comprendre leur environnement pour accomplir des tâches variées. Des véhicules décident en temps réel sans conducteur. Certaines usines tournent déjà entièrement automatisées, sans éclairage.

Les montants suivent. En effet, les investissements en robotique ont atteint 19,5 milliards de dollars en 2025, un record. Les offres d’emploi du secteur ont progressé de 12 %. L’industrie manufacturière et la logistique en profitent d’abord. Ensuite viendront, selon le rapport, les hôpitaux, les chantiers, les exploitations agricoles et les infrastructures urbaines.

La Chine donne l’échelle du mouvement. Elle comptait environ deux millions de robots industriels en service en 2024. Elle représentait aussi 54 % des installations annuelles mondiales. De plus, elle a placé la robotique au centre de son 15e plan quinquennal. Pour un industriel français exposé à la concurrence asiatique, c’est une pression sur les coûts qui va s’accentuer.

Pour une PME, la bonne question n’est donc pas d’acheter un robot dernier cri. Il s’agit plutôt d’identifier les tâches répétitives, pénibles ou difficiles à pourvoir qui deviennent automatisables. Les retours sur la réalité du marché des robots humanoïdes invitent à la prudence. En revanche, les robots de construction se généralisent sur des tâches bien délimitées.

Agents logiciels : le gain dépend de la diffusion des pratiques

Le développement de logiciels par agents est la catégorie la plus dynamique du rapport. Les investissements dans les éditeurs d’outils de programmation par agents ont atteint environ 5 milliards de dollars en 2025. Ils ont dépassé 61 milliards au premier semestre 2026, portés par l’opération Cursor. Ces outils permettent à des agents d’IA d’écrire, de tester et de déployer du code avec une autonomie croissante.

Les gains existent déjà, mais ils sont inégalement répartis. Selon McKinsey, les 20 % d’ingénieurs logiciels qui utilisent les outils d’IA voient leur productivité augmenter de 55 %. Par ailleurs, un quart des entreprises équipées ont obtenu une accélération significative. Dans ces entreprises, plus d’un quart des équipes ont au moins doublé leur productivité.

L’enseignement est managérial avant d’être technique. L’écart entre les pionniers et les utilisateurs ordinaires mesure la marge de progression. Autrement dit, acheter l’outil ne suffit pas : il faut diffuser les bonnes pratiques des meilleurs utilisateurs à toute l’équipe. Pour cadrer ce travail, partez du modèle de résultat de l’automatisation plutôt que de la liste des fonctionnalités.

Un usage concerne directement les ETI : la modernisation des systèmes anciens. D’après le rapport, les agents d’IA peuvent accélérer ces chantiers de 40 à 50 % et en réduire le coût jusqu’à 40 %. Or beaucoup d’entreprises françaises vivent avec un progiciel vieillissant ou des développements maison que plus personne ne maîtrise. Ce chantier, longtemps repoussé faute de budget, mérite d’être réévalué.

Énergie et calcul : la contrainte des tendances technologiques 2026

L’essor de l’IA crée une demande d’électricité inédite depuis des décennies. Selon les projections citées par McKinsey, les centres de données représenteraient 14 % de la demande d’électricité des États-Unis d’ici 2030, contre 3 % en 2022. Ceux qui font tourner de l’IA consommeraient alors autant que la Californie.

Le goulet d’étranglement est physique. Plus de 2 500 gigawatts de projets énergétiques attendent leur raccordement au réseau mondial. De plus, sur de nombreux marchés, les carnets de commandes de transformateurs dépassent deux ans. Pour les fabricants d’équipements de réseau et les sous-traitants électriques, c’est un débouché durable.

Pour les autres entreprises, le rapport formule un avertissement. Un accès sécurisé à la puissance de calcul devient en effet un avantage aussi précieux que le talent ou le capital. En pratique, vos projets d’IA dépendront de la disponibilité et du prix de cette puissance. De même, vos projets industriels peuvent buter sur un délai de raccordement ou de livraison d’équipement électrique.

Les puces évoluent en conséquence. L’inférence, c’est-à-dire l’exécution à grande échelle de modèles déjà entraînés, dépasse désormais l’entraînement comme charge dominante. Des puces spécialisées visent donc plus de puissance par watt à moindre coût. À terme, cela devrait rendre l’usage quotidien de l’IA plus abordable.

Science, cybersécurité, espace : les tendances technologiques 2026 plus lointaines

D’autres tendances concernent moins directement la plupart des PME, mais méritent une veille. L’IA pour la découverte scientifique a levé près de 8 milliards de dollars en 2025, puis 12,5 milliards au premier semestre 2026. Ginkgo Bioworks, par exemple, a confié à un modèle d’IA un laboratoire à distance à Boston. Après six cycles d’expériences conçus par le modèle, l’entreprise a réduit de 40 % le coût d’une synthèse de protéines. Selon McKinsey, les prestataires d’essais et de validation en laboratoire devraient en profiter.

En cybersécurité, l’IA aide les défenseurs à trouver et corriger les failles plus vite. Les investissements du domaine devraient être multipliés par 1,6 en 2026. Côté espace, le coût d’accès à l’orbite basse est passé d’environ 65 000 à 1 500 dollars par kilogramme en quatre décennies. Enfin, les investissements dans le quantique sont passés de 2,5 milliards de dollars en 2024 à 13,3 milliards en 2025.

Comment trier les tendances technologiques 2026 : une grille en cinq questions

Le rapport fournit un indicateur précieux : la nature des recrutements. Dans la connectivité, la cybersécurité, l’énergie, les sciences de la vie et la mobilité, plus de la moitié des offres d’emploi concernent des postes hors recherche. On y cherche des profils d’exploitation, d’administration, de vente et de marketing. Ces technologies se vendent donc déjà. À l’inverse, les quatre tendances liées à l’IA et aux puces spécialisées publient plus de 75 % de leurs offres en recherche et développement. Elles restent à un stade précoce.

À partir de là, passez chaque tendance au crible de cinq questions :

• Maturité: les entreprises du domaine recrutent-elles surtout des commerciaux et des exploitants, ou encore des chercheurs ?
• Exposition: la tendance touche-t-elle vos clients, vos fournisseurs ou vos concurrents directs ?
• Contrainte: dépend-elle d’une ressource rare, comme l’électricité, la puissance de calcul ou une compétence introuvable ?
• Preuve: pouvez-vous la tester sur un périmètre limité, avec un indicateur de résultat clair ?
• Réversibilité: si l’essai échoue, que perdez-vous en argent, en temps et en crédibilité interne ?

Prenons une ETI fictive de distribution de pièces détachées. Les agents logiciels passent les cinq questions : outils commercialisés, progiciel vieillissant, essai réversible. La robotique d’entrepôt mérite une étude de faisabilité. Le quantique, en revanche, relève de la simple veille. Ce tri prend une demi-journée en comité de direction et évite de disperser les budgets.

Ce qu’il faut retenir

• Recensez vos logiciels anciens et chiffrez une modernisation assistée par agents d’IA.
• Identifiez trois tâches pénibles ou mal pourvues qui pourraient être automatisées dans vos ateliers ou entrepôts.
• Intégrez les délais de raccordement électrique et d’équipement dans vos plans d’investissement.
• Désignez un référent chargé de diffuser les bonnes pratiques d’IA de vos meilleurs utilisateurs.
• Passez chaque tendance au crible des cinq questions avant d’engager le moindre budget.

Questions fréquentes