Ce dernier module se projette dans les évolutions en cours et à venir. Toutes sont incertaines, l'exercice consiste à cartographier les directions, pas à prédire.
7.1Au-delà des LLM : world models et intelligence physique
Une partie de la recherche parie que l'avenir n'est pas dans des LLM toujours plus gros, mais dans des modèles qui comprennent le monde physique. C'est le pari d'AMI Labs (Yann LeCun, JEPA) et de World Labs (Fei-Fei Li, intelligence spatiale). L'enjeu : permettre aux machines de planifier et d'agir dans le monde réel, et non plus seulement de manipuler du langage.
7.2L’IA agentique : l’année des agents
La grande bascule de 2025-2026 est le passage de l'IA qui répond à l'IA qui agit. Les agents enchaînent des actions de façon autonome : naviguer sur le web, piloter un logiciel (« computer use »), exécuter des tâches longues en plusieurs étapes, collaborer entre eux (systèmes multi-agents).
Des protocoles d'interopérabilité comme le MCP (Model Context Protocol) standardisent la connexion des modèles aux outils externes. On parle de modèles qui « cessent d'être des chatbots pour devenir des collaborateurs ».
7.3La robotique humanoïde et l’IA incarnée
L'IA quitte l'écran pour le monde physique. La rupture vient des modèles Vision-Langage-Action (VLA), qui apprennent à partir de vidéos comme les LLM ont appris à partir de textes. État des lieux en 2026 :
- Figure (États-Unis) : son système Helix a remplacé des dizaines de milliers de lignes de code par un réseau de neurones ; son usine BotQ atteint ~un robot par heure (juin 2026).
- Tesla : production initiale de l'Optimus Gen 3 visée pour l'été 2026, objectif de prix sous 20 000 $ à grande échelle.
- Chine : l'Unitree G1 (~16 000 $) casse les prix ; AgiBot et d'autres montent en cadence.
- Boston Dynamics : déploiements de l'Atlas électrique.
- NVIDIA se positionne en fournisseur de la « plateforme » (Isaac Sim, modèle GR00T).
Le contexte est massif : les financements en capital-risque dans la robotique ont triplé entre 2023 et 2025 pour atteindre ~40,7 Md$ par an ; la Chine y consacre un fonds public de 138 Md$. Un défi central demeure : la donnée (initiatives comme Open X-Embodiment, qui mutualise plus d'un million de trajectoires sur 22 types de robots).
7.4Vers l’AGI ? Le grand débat
La perspective d'une intelligence artificielle générale (AGI) (voire d'une superintelligence) divise profondément. Les optimistes évoquent une auto-amélioration récursive (des modèles entraînant des modèles) et des progrès « chaque nuit ». Les sceptiques pointent les limites des LLM (raisonnement fragile, absence d'ancrage dans le réel) et doutent que la simple montée en échelle suffise. Entre ces pôles, la plupart des chercheurs appellent à la prudence.
7.5Géopolitique et régulation
L'IA est devenue un enjeu de souveraineté. La compétition se joue entre les États-Unis, la Chine et l'Europe. Côté régulation, l'AI Act européen (premier cadre contraignant au monde) entre progressivement en application, tandis que des sommets internationaux tentent de coordonner la gouvernance. La France, qui a accueilli un Sommet pour l'action sur l'IA, cherche à se positionner comme un pôle d'équilibre entre innovation et régulation.
7.6L’IA au service des sciences
L'une des promesses les plus tangibles : accélérer la découverte scientifique. AlphaFold (biologie), les modèles de prédiction de matériaux, l'aide à la démonstration mathématique, autant de domaines où l'IA agit déjà comme un puissant accélérateur de recherche, comme l'a consacré le double prix Nobel 2024.
À retenir
Trois transitions structurent l'avenir proche : du langage vers le monde physique (world models, robotique), de la réponse vers l'action (agents), et de l'outil vers l'infrastructure géopolitique. Aucune n'est jouée d'avance, et toutes appellent autant d'enthousiasme que de vigilance.
Sources
Humanoid Robots in 2026 (medium.com) ; Figure 03 vs Tesla Optimus Tracker (newmarketpitch.com) ; The Companies Building Embodied AI in 2026 (compareais.net).
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