Imaginez une grande entreprise qui, ces dernières années, a testé des dizaines d’outils d’intelligence artificielle pour booster sa productivité, optimiser ses processus ou améliorer ses relations clients. Des pilotes par-ci, des proofs of concept par-là… Et soudain, en 2026, tout change : les budgets augmentent, mais l’argent se concentre sur une poignée de solutions seulement. C’est exactement ce que prédisent la majorité des investisseurs en capital-risque spécialisés dans l’entreprise. Cette évolution pourrait redessiner complètement le paysage de l’IA appliquée au monde professionnel.
Depuis l’explosion de ChatGPT et des modèles génératifs, les directions informatiques ont multiplié les expérimentations. Mais cette phase d’exploration touche à sa fin. Les décideurs veulent désormais du concret : des retours sur investissement mesurables et des déploiements à grande échelle. Résultat ? Une rationalisation implacable des dépenses.
La Fin de l’Ère de l’Expérimentation Massive
Les entreprises ont passé 2023, 2024 et 2025 à tester tout ce qui brillait dans le domaine de l’IA. Des outils spécialisés en marketing, en ventes, en support client, en analyse de données… La liste est longue. Mais cette profusion a un coût : fragmentation des données, complexité d’intégration et difficulté à mesurer l’impact réel.
Andrew Ferguson, vice-président chez Databricks Ventures, résume parfaitement cette transition :
Aujourd’hui, les entreprises testent plusieurs outils pour un même cas d’usage, et il y a une explosion de startups ciblant certains centres d’achat comme le go-to-market, où il est extrêmement difficile de discerner la différenciation même pendant les proofs of concept. En 2026, dès qu’elles verront de vrais résultats concrets, elles réduiront le budget expérimentation, rationaliseront les outils redondants et réalloueront ces économies vers les technologies IA qui ont réellement performé.
– Andrew Ferguson, Databricks Ventures
Cette consolidation n’est pas seulement une question d’économie. Elle répond à un besoin de simplicité et d’efficacité dans un environnement où les équipes IT sont déjà surchargées.
Une Bifurcation Inévitable du Marché
Rob Biederman, managing partner chez Asymmetric Capital Partners, va plus loin. Il anticipe non seulement une concentration au niveau de chaque entreprise, mais une polarisation de tout l’écosystème :
Les budgets augmenteront pour un ensemble restreint de produits IA qui démontrent clairement des résultats, et diminueront brutalement pour tout le reste. Nous nous attendons à une bifurcation où un petit nombre de fournisseurs capturera une part disproportionnée des budgets IA enterprise, tandis que beaucoup d’autres verront leurs revenus stagner ou baisser.
– Rob Biederman, Asymmetric Capital Partners
Cette vision d’un marché « winner-takes-most » n’est pas nouvelle dans la tech. On l’a vu avec le cloud (AWS, Azure, GCP dominant), les CRM (Salesforce en tête) ou les outils collaboratifs. L’IA enterprise semble suivre le même chemin.
Pour les entrepreneurs et les marketeurs qui gravitent autour de ces technologies, cela signifie qu’il faudra rapidement identifier les futurs leaders pour aligner leurs stratégies.
Les Domaines Qui Vont Attirer les Plus Gros Budgets
Tous les outils IA ne seront pas logés à la même enseigne. Certains domaines devraient capter l’essentiel des augmentations budgétaires.
Scott Beechuk, partner chez Norwest Venture Partners, met l’accent sur la sécurité et la gouvernance :
Les entreprises réalisent aujourd’hui que le vrai investissement réside dans les couches de protection et de supervision qui rendent l’IA fiable. À mesure que ces capacités mûrissent et réduisent les risques, les organisations se sentiront en confiance pour passer des pilotes aux déploiements à grande échelle, et les budgets suivront.
– Scott Beechuk, Norwest Venture Partners
Harsha Kapre, director chez Snowflake Ventures, identifie trois axes prioritaires :
- Le renforcement des fondations de données (data foundations essentielles pour alimenter les modèles)
- L’optimisation post-entraînement des modèles (fine-tuning, RAG, etc.)
- La consolidation des outils pour réduire la sprawl SaaS
Ces priorités reflètent une maturité croissante : on passe de l’effet wahou à la recherche de valeur durable.
Quelles Conséquences pour les Startups IA ?
Si les prédictions se réalisent, 2026 pourrait être paradoxal : des budgets globaux en hausse, mais une part du gâteau qui se réduit pour la majorité des jeunes pousses.
Les startups qui survivront et prospéreront seront celles qui présentent un moat défensif solide. Les investisseurs interrogés reviennent souvent sur deux critères :
- La possession de données propriétaires difficiles à répliquer
- Des solutions verticales profondément intégrées dans un secteur spécifique
- Une différenciation que même un géant comme OpenAI ou Google ne pourrait copier facilement
À l’inverse, les outils horizontaux, facilement reproductibles par les grands fournisseurs cloud ou les suites existantes (Salesforce Einstein, Microsoft Copilot, etc.), risquent de voir leurs pilotes se transformer en… rien du tout.
C’est un peu le même scénario que celui vécu par les startups SaaS il y a quelques années : après l’explosion, la consolidation autour de quelques leaders.
Comment les Entreprises Doivent-elles se Préparer ?
Pour les dirigeants, responsables IT et directeurs marketing qui lisent ces lignes, voici quelques recommandations concrètes pour aborder 2026 :
- Faire un audit complet des outils IA actuellement en pilote ou en production
- Évaluer chaque solution sur des critères ROI clairs et mesurables
- Privilégier les plateformes qui offrent une intégration native avec vos systèmes existants
- Investir massivement dans la gouvernance et la sécurité dès maintenant
- Anticiper les négociations avec les fournisseurs retenus pour obtenir les meilleurs termes
En résumé, il s’agit de passer d’une approche opportuniste à une stratégie délibérée et concentrée.
Les Grands Gagnants Probables
Sans nommer spécifiquement des entreprises, on peut facilement deviner qui pourrait sortir renforcé de cette consolidation :
- Les fournisseurs de plateformes data/cloud avec des couches IA intégrées (Databricks, Snowflake, etc.)
- Les suites enterprise historiques qui ont ajouté des capacités génératives (Salesforce, Microsoft, ServiceNow)
- Les spécialistes de la sécurité et de la gouvernance IA
- Certaines startups verticales avec des données propriétaires inattaquables
Pour les autres, la route risque d’être beaucoup plus compliquée.
Une Opportunité pour les Marketeurs et Entrepreneurs
Cette concentration n’est pas seulement une menace. Elle crée aussi des opportunités. Les fournisseurs qui émergeront comme leaders auront besoin de communiquer massivement sur leur valeur différenciante. Les agences et spécialistes du marketing B2B enterprise vont avoir du pain sur la béquille.
De même, les entrepreneurs qui sauront construire dès aujourd’hui des solutions avec un moat clair (données propriétaires, effets réseau, intégrations profondes) pourront capter une part significative de ces budgets croissants.
En conclusion, 2026 s’annonce comme l’année de la maturité pour l’IA en entreprise. Plus de moyens, mais une exigence accrue. Les gagnants seront ceux qui auront su démontrer une valeur réelle, mesurable et défendable. Pour tous les acteurs de l’écosystème – startups, investisseurs, grandes entreprises – il est temps de faire des choix stratégiques décisifs.
Le paysage de l’intelligence artificielle appliquée au business est en train de se restructurer sous nos yeux. Ceux qui anticiperont cette consolidation en sortiront renforcés. Les autres risquent de disparaître dans l’ombre des géants.
(Note : cet article s’inspire d’une enquête réalisée auprès de 24 investisseurs spécialisés dans l’entreprise, publiée fin 2025.)
