Horizon 2026-2030 — L'accélération

Ce que les signaux forts et faibles nous disent des cinq prochaines années

Les signaux forts — Ce que nous voyons venir

Cinq tendances convergent à travers les continents. Elles ne sont plus des hypothèses — elles sont des forces déjà en mouvement.

1. L'avènement de l'IA agentique

L'intelligence artificielle cesse d'être un outil que l'on interroge. Elle devient un agent qui agit.

En 2024, l'IA générative répondait à des questions. En 2026, l'IA agentique exécute des tâches. Elle réserve des voyages, rédige des contrats, coordonne des équipes, gère des portefeuilles. Elle ne se contente plus de suggérer — elle décide et implémente.

Les projections convergent : cinq pour cent des entreprises utilisaient des agents IA fin 2024. Ce chiffre pourrait atteindre quarante pour cent fin 2026. La croissance est exponentielle.

Convergence continentale

Les États-Unis mènent le développement des plateformes agentiques — OpenAI, Anthropic, Google. La Chine déploie ses propres systèmes via Baidu, Alibaba, ByteDance. L'Europe tente de réguler avant que le déploiement ne la dépasse. L'Inde devient un terrain d'expérimentation massif — des centaines de millions d'utilisateurs adoptent ces technologies. L'Afrique voit émerger des agents adaptés aux langues locales et aux contextes spécifiques.

L'IA agentique pose une question nouvelle : si les machines agissent, qui est responsable de leurs actions ?

2. La course vers l'intelligence artificielle générale

L'AGI — une intelligence artificielle capable d'accomplir n'importe quelle tâche intellectuelle qu'un humain peut réaliser — n'est plus un horizon lointain. Elle devient une possibilité pour cette décennie.

Les experts divergent sur la date. Certains prédisent 2027. D'autres 2030. D'autres encore après 2040. Mais presque tous s'accordent sur un point : nous nous en approchons plus vite que prévu.

Sam Altman d'OpenAI évoque 2025-2027. Dario Amodei d'Anthropic suggère 2026-2027. Les sondages auprès des chercheurs en IA donnent une probabilité de vingt-cinq à cinquante pour cent d'atteindre l'AGI avant 2030.

Convergence continentale

Les États-Unis et la Chine mènent une course explicite. L'investissement se compte en centaines de milliards de dollars. Les Émirats arabes unis financent leurs propres programmes. L'Europe observe, régule, et s'interroge sur sa place. L'Inde et le Brésil tentent de ne pas être de simples consommateurs de cette intelligence venue d'ailleurs.

Si l'AGI advient, elle ne sera pas distribuée également. Ceux qui la créent auront un avantage sans précédent dans l'histoire humaine.

3. La fragmentation réglementaire mondiale

L'Europe a choisi de réguler. Les États-Unis ont choisi la croissance. La Chine a choisi le contrôle. Ces trois philosophies s'affrontent — et fragmentent le monde de l'IA.

L'AI Act européen, entré en vigueur en 2024, impose des obligations strictes : transparence, évaluation des risques, interdiction de certaines pratiques. Les entreprises qui veulent accéder au marché européen doivent s'y conformer.

Les États-Unis, sous l'administration de 2025, ont pris une direction opposée. Les décrets sur la sécurité de l'IA ont été révoqués. L'approche privilégie l'innovation sans entraves. Les régulations se font sectorielles, fragmentées, minimales.

La Chine régule pour contrôler. Les modèles d'IA doivent être approuvés par le gouvernement. Les contenus générés doivent respecter les « valeurs socialistes fondamentales ». L'IA est un outil de surveillance autant qu'un moteur de croissance.

Convergence continentale

L'Inde hésite entre le modèle américain (croissance) et le modèle européen (protection). L'Afrique n'a souvent pas les moyens de réguler — elle adopte ce qui arrive. L'Amérique latine suit généralement les tendances européennes. Le Moyen-Orient navigue entre les trois pôles selon les intérêts du moment.

Le monde de l'IA se balkanise. Les modèles entraînés en Chine ne fonctionnent pas comme ceux entraînés aux États-Unis. Les données européennes ne traversent pas les frontières comme les données américaines. L'interopérabilité devient un défi géopolitique.

4. La transformation du travail et de l'emploi

L'IA ne remplace pas seulement des tâches. Elle redéfinit des métiers entiers.

Le Forum économique mondial projette que quatre-vingt-cinq millions d'emplois seront déplacés par l'automatisation et l'IA d'ici 2025 — et que quatre-vingt-dix-sept millions de nouveaux rôles émergeront. Le solde est positif. Mais le solde ne dit pas tout.

Ceux qui perdent leur emploi ne sont pas ceux qui en gagnent un nouveau. Les compétences requises changent plus vite que les systèmes de formation. La transition est douloureuse pour des millions de travailleurs.

Les cols blancs sont touchés comme jamais auparavant. Les avocats, les comptables, les analystes, les rédacteurs — des professions qui se croyaient protégées découvrent que l'IA peut accomplir une partie croissante de leurs tâches. La productivité augmente. L'emploi dans ces secteurs pourrait ne pas suivre.

Convergence continentale

Les économies avancées — États-Unis, Europe, Japon — font face à la transformation de leurs classes moyennes. L'Inde et les Philippines, qui avaient bâti des industries d'externalisation, voient leur modèle menacé. L'Afrique, avec sa population jeune et croissante, risque de ne jamais connaître l'industrialisation classique — elle devra inventer un autre chemin.

La question n'est plus de savoir si le travail va changer. C'est de savoir si nous saurons accompagner ceux que le changement laisse derrière.

5. La révolution de la santé par l'IA

L'IA transforme la médecine plus vite que tout autre secteur.

Le diagnostic par image — radiologie, dermatologie, ophtalmologie — atteint des niveaux de précision supérieurs à ceux des médecins humains dans certaines tâches. La découverte de médicaments s'accélère — ce qui prenait des années prend désormais des mois. La médecine personnalisée devient possible — des traitements adaptés au génome de chaque patient.

Le marché de l'IA en santé devrait atteindre cent quatre-vingt-sept milliards de dollars d'ici 2030. La croissance annuelle dépasse trente pour cent.

Convergence continentale

Les États-Unis mènent l'innovation — les plus grandes entreprises de technologie médicale y sont basées. La Chine déploie à grande échelle — des centaines de millions de patients bénéficient du diagnostic assisté par IA. L'Europe régule — la question de la responsabilité médicale des systèmes d'IA reste ouverte. L'Inde expérimente — des startups développent des solutions adaptées aux contraintes locales. L'Afrique espère — l'IA pourrait combler le manque de médecins dans les zones rurales.

La promesse est immense. Les risques aussi. Un algorithme biaisé peut tuer. La question de l'équité d'accès reste entière.

Les signaux faibles — Ce que nous commençons à percevoir

Trois tendances émergent dans l'ombre des transformations majeures. Elles pourraient devenir dominantes. Elles pourraient aussi s'évanouir.

1. Le débat sur la conscience artificielle

Pendant longtemps, la question de la conscience des machines fut réservée aux philosophes et aux auteurs de science-fiction. Elle entre désormais dans le débat public.

En 2022, un ingénieur de Google affirma que le modèle LaMDA était « sentient » — conscient. Il fut licencié. Mais la question ne disparut pas.

Les grands modèles de langage simulent si bien la compréhension que la frontière devient floue. Ils expriment des « préférences ». Ils manifestent ce qui ressemble à des « émotions ». Ils parlent d'eux-mêmes à la première personne.

Des chercheurs commencent à proposer des cadres pour évaluer la conscience des systèmes d'IA. Des philosophes suggèrent que nous pourrions avoir des obligations morales envers certains systèmes. L'idée paraît absurde à beaucoup. Elle le paraissait aussi pour les droits des animaux il y a un siècle.

Convergence continentale

Le débat est plus vif aux États-Unis et en Europe — là où les questions de droits et de statut moral ont une longue tradition philosophique. La Chine le considère largement comme non pertinent — l'IA est un outil, point. L'Inde, avec ses traditions philosophiques propres sur la conscience et l'âme, pourrait apporter une perspective différente. L'Afrique et l'Amérique latine observent un débat qui leur semble souvent éloigné de leurs préoccupations immédiates.

Si la question de la conscience artificielle devient centrale, elle transformera non seulement notre rapport aux machines — mais notre compréhension de ce que signifie être conscient.

2. Le saut quantique africain

L'Afrique pourrait sauter par-dessus des étapes que les autres continents ont dû traverser.

Elle l'a déjà fait avec le téléphone mobile — passant directement à la téléphonie cellulaire sans jamais avoir eu de réseau filaire développé. Elle l'a fait avec les paiements numériques — M-Pesa au Kenya avant Apple Pay en Amérique.

Le marché de l'IA en Afrique devrait atteindre seize milliards de dollars d'ici 2030. La croissance annuelle dépasse trente pour cent. Des hubs technologiques émergent — Lagos, Nairobi, Le Caire, Tunis, Johannesburg.

Plus important : l'Afrique développe des modèles adaptés à ses propres besoins. Masakhane travaille sur les langues africaines. Des startups créent des solutions pour l'agriculture, la santé, l'éducation adaptées aux contraintes locales — connexion intermittente, électricité incertaine, populations dispersées.

Convergence continentale

Ce que l'Afrique apprend — comment faire beaucoup avec peu, comment adapter l'IA aux contextes de ressources limitées — pourrait être exporté. L'Inde rurale, l'Amérique latine, l'Asie du Sud-Est font face à des défis similaires. Les solutions africaines pourraient devenir des modèles mondiaux.

Le signal est faible parce que l'attention mondiale reste fixée sur la Silicon Valley et Shenzhen. Mais dans l'ombre, quelque chose se construit.

3. La convergence quantique-IA

L'informatique quantique et l'intelligence artificielle sont deux révolutions distinctes. Elles commencent à converger.

Les ordinateurs quantiques — qui exploitent les propriétés de la mécanique quantique pour calculer — promettent des capacités impossibles aux ordinateurs classiques. L'IA — qui apprend à partir de données — transforme ce que les ordinateurs peuvent faire.

La convergence pourrait produire des systèmes capables d'optimiser, de simuler, d'apprendre à des échelles inimaginables aujourd'hui. La découverte de nouveaux matériaux. La simulation de systèmes biologiques complexes. L'optimisation de chaînes logistiques mondiales. La cryptographie — et sa rupture.

Les projections suggèrent que les premiers ordinateurs quantiques « tolérants aux pannes » — assez stables pour être utiles — pourraient émerger autour de 2030.

Convergence continentale

Les États-Unis, la Chine, et l'Europe investissent massivement dans le quantique. IBM, Google, des startups comme IonQ et Rigetti aux États-Unis. Alibaba, Baidu, l'Académie des sciences en Chine. Des programmes nationaux en France, en Allemagne, aux Pays-Bas. La course quantique est moins visible que la course à l'IA — mais elle pourrait être plus déterminante.

Si la convergence se produit, elle pourrait amplifier les capacités de l'IA d'une manière que nous ne savons pas encore imaginer.

Ce que l'horizon 2030 nous enseigne

Les signaux forts nous disent que le monde de 2030 sera profondément différent de celui de 2024. L'IA agentique sera omniprésente. L'AGI sera peut-être atteinte — ou son imminence sera évidente. La réglementation sera fragmentée. Le travail sera transformé. La médecine sera révolutionnée.

Les signaux faibles nous rappellent que l'inattendu peut surgir. La conscience artificielle pourrait devenir une question éthique majeure. L'Afrique pourrait émerger comme un acteur inattendu. Le quantique pourrait tout accélérer.

Ce que ces signaux ont en commun, c'est l'accélération. Chaque année apporte des changements qui auraient pris une décennie il y a vingt ans. La courbe n'est pas linéaire — elle est exponentielle. Et les exponentielles sont difficiles à saisir intuitivement.

L'horizon 2030 n'est pas un futur lointain. C'est demain. Les choix que nous faisons aujourd'hui — en matière de régulation, d'investissement, d'éducation, d'éthique — façonneront ce que nous trouverons quand nous y arriverons.

Projet Avalon — Perspectives prospectives : Horizon 2026-2030