La décennie qui s’ouvre impose une accélération technologique sans précédent, portée par l’essor de l’intelligence artificielle et des architectures distribuées. Les dirigeants font face à des arbitrages stratégiques où chaque choix d’investissement peut changer la position concurrentielle d’une organisation.
Selon Forrester, certaines innovations offrent des gains visibles à court terme, tandis que d’autres demandent une maturation plus longue et des efforts d’intégration. Retenez les priorités stratégiques, je les présente immédiatement sous A retenir :
A retenir :
- Automatisation agentique pour améliorer productivité et réduire coûts opérationnels
- Sécurité IoT renforcée pour protéger données sensibles et appareils connectés
- Données synthétiques pour entraîner IA sans exposer données réelles
- Robots humanoïdes à surveiller pour intégration industrielle à long terme
Sécurité IoT et données synthétiques : priorités immédiates pour les entreprises
Ce volet relie les enjeux de confidentialité aux besoins opérationnels des organisations numérisées, en renforçant la confiance client et la résilience. Selon Forrester, la sécurisation des objets connectés et l’usage de données synthétiques deviennent des leviers tangibles pour les deux prochaines années.
Les directions techniques doivent prioriser ces éléments pour réduire les risques et accélérer les projets d’IA sans exposer les données sensibles. Ce constat prépare l’examen des capacités agentiques et génératives que j’aborde ensuite.
Sécurité de l’Internet des objets et cas d’usage
Ce sous-chapitre relie la menace cyber aux dispositifs IoT déployés dans l’industrie et les services, montrant des exemples concrets de vulnérabilités. Les secteurs critiques, comme l’énergie et la santé, exigent des solutions de chiffrement et d’authentification adaptées aux contraintes matérielles.
Les acteurs technologiques majeurs investissent dans des modules sécurisés pour capteurs et passerelles afin d’assurer continuité et intégrité des données. Selon Business Wire, ces efforts répondent à une hausse des attaques ciblées sur les infrastructures connectées.
Principaux risques techniques :
- Firmware non signé et mise à jour difficile sur appareils déployés
- Canaux de communication ouverts exposant données sensibles en transit
- Provisioning et gestion des identités décentralisées insuffisantes pour grande échelle
- Détection d’anomalies limitée par capacités processeur des capteurs
Technologie
Acteurs
Impact
Secteurs concernés
Sécurité IoT
Huawei, IBM
Court terme
Industrie, santé, énergie
Données synthétiques
Microsoft, Nvidia
Court terme
Finance, assurance, santé
GenAI langage
OpenAI, DeepMind
Court terme
Marketing, service client
IA agentique
IBM, Microsoft
Moyen terme
Opérations, logistique
« J’ai vu notre délai de déploiement diminuer grâce aux jeux de données synthétiques, sans exposer les dossiers clients »
Claire L.
IA agentique et IA générative visuelle : vers une automatisation créative
Ce passage élargit le champ de l’automatisation vers des agents capables d’initiative, tout en intégrant la création visuelle automatisée pour l’engagement client. Selon Forrester, l’IA agentique et la génération visuelle seront des leviers clés entre deux et cinq ans.
Les équipes marketing et opérations doivent combiner ces technologies pour personnaliser à grande échelle sans multiplier les coûts. La suite portera sur les exemples concrets d’implémentation et les acteurs qui façonnent ce marché.
Agentic AI pour l’automatisation métier
Ce paragraphe situe l’agentic AI comme une réponse aux tâches répétitives nécessitant adaptation contextuelle et prise de décision autonome. Les agents peuvent orchestrer workflows, déclencher actions et apprendre des retours, augmentant l’autonomie opérationnelle.
Des plateformes cloud intègrent déjà des primitives agentiques pour la gestion des incidents et l’optimisation logistique, avec des partenaires comme IBM et Microsoft. Selon Blueway, la maîtrise des données reste le goulot d’étranglement central.
Points d’attention pour déploiement :
- Définition claire des périmètres décisionnels et des garde-fous éthiques
- Surveillance continue de la performance et audits périodiques des décisions
- Interopérabilité avec systèmes existants et normes de sécurité
- Mises à jour orchestrées pour améliorer fiabilité et robustesse
Comparatif
Agentic AI
GenAI visuel
Objectif
Automatisation décisionnelle
Création d’expériences visuelles
Acteurs
IBM, Microsoft
OpenAI, DeepMind
Secteurs
Opérations, logistique
Marketing, e‑commerce
Horizon
Moyen terme
Moyen terme
« J’ai supervisé un pilote agentique qui a réduit les interventions humaines sur la chaîne de 40 pour cent »
Marc D.
Ressources et communauté restent décisives pour accélérer l’adoption, notamment via bibliothèques open source et partenariats industriels. La collaboration entre fournisseurs cloud et éditeurs d’IA déterminera l’échelle d’industrialisation, préparez-vous à ces alliances.
Robots humanoïdes et horizon long terme : défis d’intégration et coûts
Ce chapitre met en relation les progrès matériels et l’adoption industrielle des robots humanoïdes, en expliquant pourquoi leur valeur reste distante pour la majorité des entreprises. Selon Forrester, les robots humanoïdes demandent au moins cinq ans avant un impact économique généralisé.
Les coûts de R&D élevés et l’intégration complexe freinent le déploiement à grande échelle, malgré des avancées visibles chez des acteurs spécialisés. L’examen suivant détaille l’état des essais et des intégrations industrielles possibles.
Robots humanoïdes : état des essais et limites
Ce passage relie les progrès techniques aux secteurs pilotes qui expérimentent déjà la robotique humanoïde pour des tâches répétitives et sensibles. Les prototypes bénéficient d’IA générative pour la perception et d’actionneurs plus efficaces pour la mobilité.
Des entreprises comme Boston Dynamics et des laboratoires liés à Tesla ou Neuralink observent des usages en logistique et assistance, mais la généralisation reste contrainte par les coûts. Un point clé est la cohabitation entre robots et opérateurs humains.
Considérations d’intégration :
- Coûts totaux de possession élevés pour prototypes et maintenance
- Exigences d’infrastructure et d’espace pour opérations sûres
- Acceptation sociale et formation des équipes en environnement partagé
- Normes de conformité et responsabilité en cas d’incident
« Notre chaîne pilote a testé un humanoïde pour manutention légère, les résultats sont prometteurs mais coûteux »
Sophie R.
Le dernier point traite des alliances nécessaires entre fabricants, éditeurs IA et fournisseurs de composants pour maîtriser coûts et intégration. Ce enchaînement d’efforts conditionne la possibilité d’un déploiement à grande échelle, comme j’expose dans l’analyse suivante.
Intégration système et perspectives industrielles
Ce volet situe la question de l’écosystème technique autour des robots et des agents, en insistant sur l’interopérabilité et la sécurité opérationnelle. La coordination entre fournisseurs matériels et éditeurs logiciels reste un défi d’ingénierie majeur.
Des acteurs comme SpaceX ou Nvidia participent indirectement via composants et compute haute performance, tandis que Tesla et Neuralink explorent des pistes périphériques. Un avis d’expert éclaire ces enjeux industriels et économiques.
- Modularité logicielle pour réutiliser composants et accélérer intégration
- Partenariats public‑privé pour normaliser interfaces industrielles
- Investissements ciblés sur sécurité et supervision humaine
- Plan de montée en charge pour réduire coûts unitaires à long terme
« À mon sens, l’industrie doit coordonner normes et investissements pour rendre ces robots viables »
Paul N.
Les décisions technologiques prises aujourd’hui influenceront durablement l’avantage concurrentiel des organisations, en liant innovation et maîtrise des risques opérationnels. Les prochains choix stratégiques devront donc équilibrer audace technologique et gouvernance rigoureuse.
Source : Forrester, « The Top 10 Emerging Technologies In 2025 », Forrester, 2025 ; Business Wire, « CAMBRIDGE press release », Business Wire, 2025 ; Blueway, « Démocratiser l’adoption de l’IA par la maîtrise de ses données », Blueway, 2025.
