L’année 2026 marque un tournant dans l’évolution de l’intelligence artificielle. Les modèles deviennent plus performants, les économies de l’IA se concrétisent et les risques réels émergent. Cette année, aucune pause n’est à prévoir : la disruption, les surprises et les enjeux ne feront qu’augmenter.

L’écart persistant entre modèles ouverts et fermés

Les modèles ouverts n’ont pas encore connu leur moment décisif, comme l’a été Opus 4.5 en décembre 2025. Ce modèle a marqué un tournant avec des performances exceptionnelles pour un coût abordable de 5 dollars par mois. Pourtant, six mois plus tard, aucun équivalent ouvert n’a émergé. Les modèles fermés comme Claude Code et Codex dominent toujours, et il pourrait falloir encore un an pour voir des avancées significatives dans le domaine des modèles ouverts.

Les benchmarks continuent de progresser, mais l’utilisation réelle reste le véritable test. Les modèles ouverts semblent destinés à des applications spécifiques comme les agents automatisés et les domaines à faible coût, plutôt qu’à remplacer les outils de travail modernes.

L’absence de concurrent sérieux pour Claude Code et Codex

Même Google, avec son modèle Gemini, n’a pas encore trouvé de rival crédible à Claude Code et Codex. Gemini 3.5 Flash, bien que performant, ne remplace pas encore les outils actuels de travail. Google semble plutôt orienter ses modèles vers des produits existants comme la recherche et YouTube.

Si Google ne parvient pas à développer un outil puissant rapidement, il est peu probable que les laboratoires de modèles ouverts y arrivent non plus. Cela renforce l’idée que les modèles comme Claude Code et Codex sont la voie royale pour générer des revenus massifs grâce à l’IA.

Mythos : Un modèle américain hors de portée pour la Chine

Mythos représente une avancée majeure en ingénierie logicielle et en cybersécurité, mais il est peu probable qu’un équivalent ouvert voie le jour cette année. Les laboratoires chinois, bien que performants avec des modèles comme Kimi ou Qwen, manquent de ressources pour rivaliser avec les géants américains.

Les grandes entreprises américaines disposent de capacités de calcul bien supérieures à celles des laboratoires chinois. Cette disparité explique pourquoi les modèles ouverts américains gagnent progressivement du terrain.

La montée en puissance des modèles ouverts américains

Des acteurs comme Nvidia avec Nemotron, Google avec Gemma et Arcee AI stabilisent progressivement l’écosystème des modèles ouverts aux États-Unis. Des agents locaux comme OpenClaw et Hermes gagnent en popularité, avec des taux d’adoption inédits depuis Llama 3.

En conclusion, 2026 s’annonce comme une année de consolidation pour l’IA. Les modèles fermés dominent toujours, mais les modèles ouverts américains progressent. Les enjeux économiques et sécuritaires restent centraux, avec des défis majeurs à relever pour les années à venir.