Le paysage cloud native évolue désormais plus vite que les outils censés l'orchestrer. Les entreprises multiplient les déploiements sur plusieurs clouds, souvent sans parvenir à synchroniser correctement les données. Quant aux pratiques de sécurité d'hier, elles cèdent aujourd'hui sous la pression de systèmes toujours plus distribués et automatisés. Voici ce que 2026 laisse entrevoir, et comment s'y préparer.

1. Le développement accéléré par l’IA bouleversera le DevOps traditionnel

L’adoption des outils de génération de code a explosé : entre 84% et 97% des développeurs les utilisent désormais, et plus d’un sur deux quotidiennement. Résultat : ils produisent 30% de code en plus et livrent 25 à 50% plus vite qu’il y a deux ans. Le problème, c’est que les pipelines n’ont pas été pensés pour cette cadence. Selon le rapport DORA 2024, une hausse de 25% de l’usage de l’IA s’accompagne paradoxalement d’une baisse de 1,5% de la vélocité… et surtout d’une diminution de 7,2% de la stabilité. Les tests prennent trop de temps, les environnements de staging ne reproduisent pas la complexité de la production, et les systèmes de monitoring n’alertent qu’après le déploiement. Autrement dit, les goulets d'étranglement se multiplient.

Pour absorber cette vitesse inédite, le Platform engineering va devenir indispensable. Déjà 55% des organisations l’ont adoptée, et Gartner prévoit 80% d’ici 2026. Les équipes doivent disposer d’environnements instantanés pour tester leur code, de validations automatisées pour garantir sécurité et conformité, et d’un retour immédiat au moment même où le code est écrit. Les entreprises qui adoptent ces pratiques verront leur vélocité augmenter sans sacrifier la stabilité, tandis que celles qui restent sur des pipelines traditionnels se heurteront à des ralentissements et des échecs de déploiement.

2. Les applications IA se heurteront au mur de la production

Un prototype peut fonctionner parfaitement et impressionner, mais le passage en production révèle une réalité plus complexe. Moins d’un tiers des décideurs relient réellement l’IA à une croissance financière tangible. Les modèles d’IA entraînés sur des données sensibles doivent respecter des réglementations multiples, comme le RGPD ou le CCPA, compliquant leur déploiement.

L’émergence de systèmes autonomes, ou IA agentique, ajoutent encore une couche supplémentaire de complexité. Ces agents – capables d’exécuter seuls des tâches dans des environnements IT – requièrent des contrôles stricts, des audits continus et des limites de coûts pour éviter des erreurs coûteuses. Les organisations qui traiteront l’IA comme une infrastructure critique – dotée de garde-fous, de suivis précis et d’un versioning systématique – seront les seules capables de déployer en toute sécurité des applications IA à grande échelle (avec potentiellement 30 à 50% d’économies à la clé).

3. La bulle des subventions IA éclatera-t-elle ?

L’exécution des grands modèles est aujourd’hui proposée à des tarifs artificiellement bas, subventionnée par le capital-risque. Mais ces prix ne reflètent pas la réalité économique : le coût de calcul pour l’IA a augmenté de 89% entre 2023 et 2025 et l'entraînement d’un modèle comme GPT-4 aurait dépassé les 100 millions de dollars. Le jour où ces subventions se tariront (ou lorsque les investisseurs exigeront enfin la rentabilité), les prix s’ajusteront brutalement à leur niveau réel.

Les entreprises doivent anticiper cette correction. Elles doivent considérer les tarifs actuels comme temporaires, prévoir des systèmes capables d'absorber des prix multipliés par trois, voire cinq, verrouiller dès aujourd’hui les contrats pluriannuels et optimiser l’usage de l’IA via le caching, - une alternative moins onéreuse (avec jusqu’à 75% de requêtes servies gratuitement dans certains SaaS). L’heure est également venue d’identifier précisément le coût réel, par utilisateur, de chaque fonctionnalité IA.

4. La complexité multicloud exigera d'autres architectures

La majorité des organisations (92%) opèrent déjà dans des environnements hybrides ou multicloud, mais la gestion des données demeure le nœud gordien. Les problèmes de cohérence, de latence, de conformité et de frais de sortie de données se multiplient. La géopatriation – un mouvement qui pousse les données à revenir sous contrôle régional – accentuera davantage ces difficultés. D’ici 2030, 75% des entreprises européennes et moyen-orientales rapatrieront leurs données dans des clouds souverains, contre moins de 5 % en 2025.

Pendant ce temps, les hyperscalers (Microsoft, Google, AWS) adaptent leurs infrastructures aux charges IA, investissant massivement dans des modèles, processeurs et services optimisés. Dans ce contexte, la quête d’une synchronisation parfaite des données devient illusoire. Les architectures devront évoluer vers des domaines de données clairement définis, un streaming d’événements maîtrisé et des caches intelligents. Cette approche structurée permettra de réduire drastiquement les coûts et de gagner en efficacité.

5. La sécurité passera de « shift left » au « shift everywhere »

Le principe de « shift left », qui a permis d’intégrer la sécurité dès le développement, ne suffit plus aujourd’hui. Les alertes de sécurité sont souvent ignorées, faute de contexte et d’automatisation. Les vulnérabilités réelles passent inaperçues, tandis que des avertissements inutiles saturent les développeurs.

La nouvelle approche consiste à rendre la sécurité continue, contextuelle et automatisée tout au long du cycle de vie des applications : des assistants IA expliquant les risques au moment où le code est écrit, aux politiques de sécurité se déployant automatiquement lors du passage en production, en passant par la surveillance détectant immédiatement les comportements anormaux. Les SBOM (Software Bill of Materials) devraient ainsi s’imposer comme un standard incontournable pour suivre les dépendances et réagir sans délai en cas de faille (avec une adoption estimée à 60% en 2025, contre moins de 5% en 2022).

Ces prédictions ne relèvent pas de la spéculation, elles prolongent simplement les dynamiques actuelles. En 2026, les entreprises qui réussiront seront celles qui auront construit des plateformes robustes, gouvernables et capables de soutenir la vitesse imposée par l’IA. Celles qui traiteront les modèles comme des systèmes critiques, anticiperont l’inflation des coûts, maîtriseront la complexité multicloud et intégreront la sécurité dans chaque maillon de la chaîne. Les développeurs évoluent déjà à la vitesse de l’IA. L’infrastructure doit les rattraper.