Les chercheurs de Stanford prédisent qu'en 2026, l'IA se concentrera sur la transparence et l'utilité pratique

En résumé

Les projets du corps professoral HAI de Stanford prévoient qu’en 2026, le développement de l’IA se concentrera sur l’impact pratique dans les domaines de la santé, du droit, de la main-d’œuvre et des applications centrées sur l’humain, tout en mettant l’accent sur l’efficacité, la responsabilité et les bénéfices concrets.

Le corps professoral en IA centrée sur l’humain de l’Université de Stanford a publié ses projections pour le développement de l’IA en 2026. Les analystes suggèrent que la période d’enthousiasme généralisé pour l’IA évolue vers une évaluation prudente.

Plutôt que de se demander si l’IA est capable d’accomplir une tâche, l’accent sera mis sur l’évaluation de son efficacité, de ses coûts associés et de son impact sur les différentes parties prenantes. Cela inclut l’utilisation de benchmarks standardisés pour le raisonnement juridique, la surveillance en temps réel des effets sur la main-d’œuvre, et des cadres cliniques pour évaluer le nombre croissant d’applications médicales de l’IA.

James Landay, co-directeur de l’IA centrée sur l’humain à Stanford, prévoit qu’il n’y aura pas d’intelligence artificielle générale en 2026. Il note que la souveraineté de l’IA deviendra un enjeu majeur, avec des pays cherchant à contrôler l’IA en construisant leurs propres modèles ou en exécutant des modèles externes localement pour garder les données en interne. Un investissement mondial continu dans les centres de données d’IA est attendu, bien que le secteur montre des signes de risque spéculatif. Landay anticipe davantage de rapports sur des gains de productivité limités de l’IA, avec des échecs soulignant la nécessité d’applications ciblées. Des avancées dans les interfaces d’IA personnalisées, une meilleure performance grâce à des ensembles de données plus petits et sélectionnés, ainsi que des outils vidéo d’IA pratiques devraient émerger, parallèlement à une augmentation des préoccupations relatives aux droits d’auteur.

Russ Altman, Senior Fellow de Stanford HAI, met en avant le potentiel des modèles fondamentaux pour faire progresser les découvertes en science et médecine. Il souligne qu’en 2026, une question clé sera de savoir si les modèles de fusion précoce, qui combinent tous les types de données, ou les modèles de fusion tardive, qui intègrent des modèles séparés, sont plus efficaces. En recherche scientifique, l’attention se déplace des prédictions à la compréhension de la façon dont les modèles parviennent à leurs conclusions, avec des techniques comme les autoencodeurs clairsemés utilisés pour interpréter les réseaux neuronaux. En santé, la prolifération de solutions d’IA pour les hôpitaux a créé des défis pour évaluer leur performance technique, leur impact sur le flux de travail et leur valeur globale, et des efforts sont en cours pour développer des cadres qui évaluent ces facteurs et les rendent accessibles dans des environnements moins dotés en ressources.

Julian Nyarko, Directeur associé de Stanford HAI, prévoit qu’en 2026, l’IA juridique sera définie par une focalisation sur la performance mesurable et la valeur pratique. Les cabinets d’avocats et les tribunaux devraient aller au-delà de la simple question de savoir si l’IA peut rédiger, pour évaluer la précision, le risque, l’efficacité et l’impact sur les flux de travail réels. Les systèmes d’IA géreront de plus en plus des tâches complexes telles que le raisonnement multi-documents, la cartographie d’arguments et la recherche de contre-autorités, ce qui incitera au développement de nouveaux cadres d’évaluation et benchmarks pour guider leur utilisation dans le travail juridique de haut niveau.

Angèle Christin, Senior Fellow de Stanford HAI, note que, bien que l’IA ait attiré d’importants investissements et le développement d’infrastructures, ses capacités sont souvent exagérées. L’IA peut améliorer certaines tâches mais peut aussi induire en erreur, réduire les compétences ou causer des dommages dans d’autres, et sa croissance entraîne des coûts environnementaux importants. En 2026, une compréhension plus mesurée des effets pratiques de l’IA est attendue, avec des recherches axées sur ses bénéfices et ses limites réels plutôt que sur le battage médiatique.

L’IA se concentrera sur les bénéfices concrets, la santé et la main-d’œuvre en 2026

Angèle Christin, Senior Fellow de Stanford HAI, souligne que, bien que l’IA ait attiré d’importants investissements et le développement d’infrastructures, ses capacités sont souvent exagérées. L’IA peut améliorer certaines tâches mais peut aussi induire en erreur, réduire les compétences ou causer des dommages dans d’autres, et sa croissance entraîne des coûts environnementaux importants. En 2026, une compréhension plus mesurée des effets pratiques de l’IA est attendue, avec des recherches axées sur ses bénéfices et ses limites réels plutôt que sur le battage médiatique.

Curtis Langlotz, Senior Fellow de Stanford HAI, observe que l’apprentissage auto-supervisé a considérablement réduit le coût du développement de l’IA médicale en éliminant le besoin de jeux de données entièrement annotés. Bien que les préoccupations concernant la vie privée aient ralenti la création de grands ensembles de données médicales, des modèles auto-supervisés à plus petite échelle ont montré des promesses dans plusieurs domaines biomédicaux. Langlotz prévoit qu’à mesure que des données de santé de haute qualité seront agrégées, des modèles fondamentaux biomédicaux émergeront, améliorant la précision diagnostique et permettant le développement d’outils d’IA pour les maladies rares et complexes.

Erik Brynjolfsson, Senior Fellow de Stanford HAI, prévoit qu’en 2026, la discussion sur l’impact économique de l’IA passera du débat à la mesure. Des tableaux de bord économiques d’IA à haute fréquence suivront les gains de productivité, le déplacement d’emplois et la création de nouveaux rôles au niveau des tâches et des professions, en utilisant des données de paie et de plateformes. Ces outils permettront aux dirigeants et aux décideurs de surveiller les effets de l’IA en temps quasi réel, guidant le soutien à la main-d’œuvre, la formation et les investissements pour que l’IA contribue à des bénéfices économiques larges.

Nigam Shah, Chief Data Scientist de Stanford Health Care, prévoit qu’en 2026, les créateurs d’IA générative proposeront de plus en plus d’applications directement aux utilisateurs finaux, contournant les cycles de décision lents du système de santé. Les avancées dans les transformateurs génératifs pourraient permettre de prévoir les diagnostics, les réponses aux traitements et la progression des maladies sans étiquettes spécifiques à chaque tâche. À mesure que ces outils seront plus largement disponibles, la compréhension par les patients des conseils de l’IA sera essentielle, et l’accent sera mis sur des solutions donnant aux patients un plus grand contrôle sur leur prise en charge.

Diyi Yang, Professeur assistant en informatique à Stanford, insiste sur la nécessité de systèmes d’IA qui soutiennent le développement humain à long terme plutôt que l’engagement à court terme. Elle souligne l’importance de concevoir une IA centrée sur l’humain, qui améliore la pensée critique, la collaboration et le bien-être, en intégrant ces objectifs dès le début du processus de développement plutôt que comme une réflexion après coup.