Gartner prévoit +63% pour les modèles et plateformes d’IA en 2026, la bataille se joue sur la gouvernance

Le marché mondial des plateformes d’IA et des modèles d’IA devrait atteindre 64 milliards de dollars de dépenses utilisateurs en 2026, soit une hausse de 63,4% par rapport à 2025, selon les prévisions publiées par Gartner. Dans le détail, le cabinet anticipe une croissance particulièrement rapide des dépenses en modèles de GenAI, tandis que les plateformes, moins spectaculaires, continuent de progresser à un rythme soutenu. Derrière ces chiffres, une question se détache pour les entreprises, où et comment déployer l’IA sans perdre la maîtrise des coûts, des données et des usages.

Gartner chiffre 64 Md$ en 2026, +63,4% sur un an

Selon Gartner, les dépenses mondiales des utilisateurs finaux en modèles d’IA et plateformes d’IA totaliseraient 64 Md$ en 2026, contre 39 Md$ en 2025. Cette projection, présentée comme un indicateur de la demande réelle côté entreprises, repose sur une segmentation entre dépenses dédiées aux modèles et dépenses liées aux plateformes permettant d’entraîner, déployer, monitorer et administrer l’IA dans les systèmes d’information.

L’augmentation attendue intervient dans un contexte où la majorité des grandes organisations ont déjà mené des pilotes. Les directions générales cherchent désormais des trajectoires industrielles, avec des budgets plus structurés. Les arbitrages se font moins sur la promesse technologique que sur la capacité à passer à l’échelle, intégrer l’IA aux processus existants, sécuriser les flux de données et éviter les dérapages opérationnels, qu’ils soient financiers ou réglementaires.

Ce marché n’est pas homogène. Gartner distingue notamment les dépenses en modèles GenAI, en forte accélération, et celles consacrées aux plateformes, qui renvoient à des briques d’infrastructure, de gouvernance et d’orchestration. Le signal principal réside dans l’écart de dynamique entre les deux segments, révélateur d’une demande croissante pour des modèles adaptés à des cas d’usage précis, mais aussi pour les outils qui permettent d’en encadrer l’usage dans l’entreprise.

La lecture de ces prévisions s’inscrit aussi dans une tendance plus large, d’autres estimations Gartner évoquant des niveaux de dépenses en IA bien plus élevés lorsqu’on inclut l’ensemble du matériel, des services et des logiciels. Les chiffres de 64 Md$ se concentrent sur les plateformes et modèles, une catégorie plus restreinte, mais stratégique, parce qu’elle conditionne l’industrialisation des projets et la capacité des fournisseurs à se positionner durablement dans les organisations.

Les modèles GenAI grimpent de 117%, les plateformes progressent de 36,9%

Gartner prévoit une croissance de 117% des dépenses en modèles GenAI en 2026. Cette hausse signale une bascule, les entreprises ne se contentent plus d’expérimenter des assistants génériques, elles achètent des accès à des modèles, des capacités d’inférence, des options de personnalisation, et des fonctionnalités de sécurité ou de traçabilité proposées par les fournisseurs.

En parallèle, les dépenses sur les plateformes d’IA augmenteraient de 36,9%. Ce segment couvre les environnements d’exécution, les pipelines de données, les outils MLOps et LLMOps, la gestion des versions de modèles, l’observabilité, la supervision et parfois les mécanismes de contrôle d’accès. La progression est moins rapide que celle des modèles, mais elle demeure élevée, car l’industrialisation exige des fondations stables, souvent on-premise, cloud ou hybrides.

Sur le terrain, cet écart de croissance se traduit par des stratégies d’achat différenciées. Beaucoup d’entreprises financent d’abord l’accès aux modèles pour débloquer des gains rapides, par exemple sur le support client, la recherche documentaire, la génération de contenus internes, ou l’aide au développement logiciel. Mais ces déploiements provoquent vite des effets secondaires, explosion du nombre d’usages, circulation de données sensibles, dépendance à un fournisseur, coûts variables liés à l’inférence, et exigences de conformité.

De ce fait, les plateformes deviennent un poste de dépense défensif autant qu’offensif. Défensif, car elles permettent de limiter les risques et de standardiser les pratiques. Offensif, car elles accélèrent la mise en production et facilitent la réutilisation d’actifs, prompts, connecteurs, modèles spécialisés, jeux de données, dans plusieurs métiers. Cette logique alimente une course à la “plateformisation”, où les grands fournisseurs cloud, les éditeurs logiciels et les acteurs spécialisés cherchent à imposer leurs outils comme couche centrale de l’IA en entreprise.

Les modèles spécialisés DSLM annoncés à +210% changent les achats

Parmi les catégories les plus dynamiques, Gartner met en avant les DSLM, pour domain-specific language models, et plus largement les modèles spécialisés, attendus à +210% en 2026. L’idée, derrière ces modèles, est de sortir d’une approche généraliste pour viser des performances plus fiables dans un domaine donné, droit, santé, finance, industrie, relation client, ou encore cybersécurité.

Ce basculement répond à des limites identifiées dans les déploiements de modèles généralistes. Les entreprises recherchent une meilleure précision sur leur vocabulaire, une réduction des hallucinations, des comportements plus prévisibles, et des garanties sur la provenance et le périmètre des données d’entraînement. Dans certains secteurs, le besoin de modèles maîtrisés s’articule aussi avec des contraintes de souveraineté, de localisation des données, ou de validation interne avant mise en production.

Dans les processus d’achat, cette tendance peut modifier la nature des appels d’offres. Là où l’achat d’un modèle généraliste se rapproche parfois d’un abonnement à un service, l’acquisition d’un modèle spécialisé implique souvent des travaux d’adaptation, de gouvernance des données, de tests métier et de supervision. Elle peut aussi s’accompagner de contrats intégrant des engagements de performance, des mesures de sécurité, des politiques de rétention, et des clauses sur la portabilité.

Un effet notable tient au foisonnement d’acteurs. Les fournisseurs historiques de cloud et d’IA proposent leurs propres modèles spécialisés ou des catalogues de modèles partenaires. Des éditeurs verticaux tentent de monétiser des modèles entraînés sur des corpus sectoriels. Des entreprises, enfin, envisagent de développer des modèles internes lorsque leurs données constituent un avantage concurrentiel. L’équation économique reste variable, car le coût de conception et de maintenance peut être élevé, mais la promesse consiste à réduire les coûts d’usage à grande échelle et à renforcer la maîtrise sur les résultats.

Gartner mise sur la gouvernance, gérer où et comment l’IA s’utilise

Au-delà des chiffres, Gartner insiste sur un point, “les plus grands gagnants” seront les fournisseurs capables d’aider les entreprises à gérer où et comment l’IA est utilisée dans l’ensemble de leurs activités. La formule, attribuée à l’analyste Cheparthi dans la communication du cabinet, renvoie à la gouvernance de l’IA au sens large, inventaire des cas d’usage, contrôle des accès, politiques de données, conformité, et pilotage financier.

Cette gouvernance recouvre des sujets très opérationnels. Les organisations cherchent à éviter la multiplication d’outils non maîtrisés, parfois adoptés directement par les métiers, et à centraliser les règles, types de données autorisés, niveaux de confidentialité, journaux d’activité, et mécanismes d’évaluation des modèles. L’objectif est double, réduire le risque juridique et réputationnel, et éviter une dérive des coûts liée aux appels à des modèles facturés à l’usage.

La demande de gouvernance s’observe aussi dans la montée en puissance des outils de supervision, tests automatisés, évaluation de la qualité des réponses, détection de fuites de données, red teaming, et gestion des versions. Ces briques s’intègrent de plus en plus dans les plateformes, ou dans des solutions dédiées. Pour les entreprises, l’enjeu consiste à choisir une architecture qui permet d’articuler innovation rapide et contrôle, sans bloquer les métiers ni multiplier les couches techniques redondantes.

Dans ce contexte, le marché peut se structurer autour de quelques critères de sélection, la capacité à orchestrer plusieurs modèles, la compatibilité avec des environnements hybrides, la transparence sur les métriques de performance et de coût, et l’intégration avec les référentiels de sécurité existants. Les fournisseurs qui sauront prouver une valeur concrète sur ces aspects, par des déploiements reproductibles, une réduction mesurable des incidents et une meilleure prévisibilité budgétaire, devraient capter une part importante de la croissance annoncée pour 2026.