Prochains travaux du Club
L’année 2026 marquera le passage de la « fascination technologique » à « l’intégration critique ». Pour les entreprises et les institutions, l’enjeu ne sera plus de savoir si elles doivent se transformer, mais comment le faire sans sacrifier leur souveraineté, leur rentabilité réelle ou leur contrat social.
Voici quelques problématiques majeures que nous visons d’aborder en 2026 ou ultérieurement, mixant des sujets autour du business, de l’action publique et des impacts du numérique sur la société.
En complément de ces problématiques qui pourront être abordés à l’occasion de nos dîners mensuels, le Club vise également d’engager un travail sur les transformations numériques profondes : réinvention du contrat social et humain à travers le prisme d’une technologie qui n’est plus un accessoire, mais le nouveau langage commun de la société.
I. Gouvernance et Stratégie « Post-IA »
1. L’Industrialisation de la Conformité (AI Act)
Passer du cadrage juridique à la mise en œuvre technique et certifiée de l’IA.
Avec l’entrée en vigueur pleine des sanctions de l’AI Act européen, les entreprises doivent auditer leurs algorithmes « à risque ». Il s’agit de transformer une contrainte réglementaire en un label de confiance pour les clients, en intégrant des processus de certification continue dans les chaînes de production logicielles.
2. La « Souveraineté d’Usage » et les Modèles Ouverts
Arbitrer entre la dépendance aux GAFAM et l’autonomie via l’Open Source.
La problématique n’est plus seulement d’héberger ses données en France, mais de ne pas être captif des modèles d’IA propriétaires (boîtes noires). Les organisations privilégieront les modèles « Small Language Models » (SLM) entraînés localement, garantissant la propriété intellectuelle des secrets industriels.
3. Le Pilotage par la Donnée « Froide » et Éthique
Rationaliser la collecte de données pour ne garder que l’utile et l’éthique.
Après des années de « Big Data » démesuré, est venu l’avènement de la « Smart Data ». Il s’agit de purger les bases de données obsolètes (coûteuses et polluantes) pour se concentrer sur des jeux de données de haute qualité, documentés et respectueux de la vie privée, afin d’alimenter des IA plus précises.
II. Transformation des Organisations et Travail
4. L’Orchestration Humain-Agent IA
Apprendre à manager une équipe hybride composée de collaborateurs et d’agents IA autonomes.
L’IA ne sera plus un outil que l’on sollicite, mais un « collègue » qui prend des initiatives (agents autonomes). Le défi managérial sera de définir qui est responsable en cas d’erreur et comment maintenir l’engagement des collaborateurs humains dans des processus ultra-automatisés.
5. La Productivité au-delà du Temps de Travail
Repenser la valeur du travail quand l’IA réalise les tâches en quelques secondes.
Si une tâche qui prenait 4 heures en prend désormais 10 minutes grâce à l’IA, comment rémunérer et évaluer le salarié ? Apparait la nécessité de voir émerger de nouveaux modèles de mesure de la valeur, déconnectés du simple temps de présence, pour éviter l’épuisement ou la perte de sens.
6. La « Cyber-Résilience » Culturelle
Transformer chaque employé en rempart actif contre les cyberattaques sophistiquées.
Face aux Deepfakes capables de simuler la voix d’un patron, la barrière technique ne suffit plus. La problématique sera d’instaurer une culture du doute positif et des procédures de vérification humaines réflexes au sein de toutes les strates de l’entreprise.
III. Service Public et Territoires Connectés
7. L’Agent Public « Augmenté » mais Responsable
Utiliser l’IA pour libérer du temps aux fonctionnaires au profit du contact humain.
L’automatisation des dossiers administratifs (CAF, impôts, mairies) doit servir à remettre des agents sur le terrain pour accompagner les populations fragiles. Le défi est d’éviter que le numérique ne devienne un mur entre l’administration et le citoyen.
8. Le Jumeau Numérique du Territoire pour le Climat
Simuler les politiques environnementales avant de les appliquer au réel.
Les collectivités devront se doter de répliques numériques de leurs infrastructures pour tester l’impact d’une canicule ou d’une inondation. C’est l’usage du numérique comme outil de survie et d’adaptation climatique à l’échelle locale.
9. La Médiation Numérique de Proximité
Pérenniser les lieux de lien social face à l’illectronisme.
Alors que tout devient numérique, le « guichet physique » devient un luxe nécessaire. La problématique est le financement et l’animation de tiers-lieux où le numérique sert à recréer de la citoyenneté plutôt qu’à isoler l’individu.
IV. Économie et Nouveaux Modèles (Iconomie)
10. La Maintenance de l’Héritage Numérique (Legacy)
Gérer le vieillissement des systèmes informatiques critiques.
Beaucoup de systèmes vitaux (banques, énergie) reposent sur des codes anciens. La problématique sera d’utiliser l’IA pour documenter et moderniser ces vieux systèmes sans interrompre le service, évitant ainsi un « effondrement » technologique par obsolescence.
11. L’Économie de l’Attention Durable
Sortir des modèles de captation pour aller vers des services respectueux du temps de l’utilisateur.
Le consommateur de 2026 sera saturé de notifications. Les entreprises qui gagneront seront celles qui proposent un « numérique calme », efficace et non intrusif, transformant la sobriété attentionnelle en argument marketing.
12. La Traçabilité Totale des Algorithmes (Score Éthique)
Afficher l’origine et l’impact des services numériques comme des étiquettes alimentaires.
D’où viennent les données ? L’IA a-t-elle été entraînée en exploitant des travailleurs précaires ? Quel est son coût carbone ? Les entreprises devront répondre à ces questions par un « Nutri-score » du numérique pour satisfaire les exigences des investisseurs ESG.
V. Société et Liens Humains
13. La Majorité Numérique et l’Éducation à l’Algorithme
Apprendre aux jeunes à comprendre les mécanismes de manipulation des flux.
Il ne suffit plus de savoir coder, il faut savoir comment on est « codé » par les réseaux sociaux. L’enjeu sociétal est de créer un socle commun de culture algorithmique pour préserver la santé mentale et le libre arbitre des futures générations.
14. Le Numérique au Secours du Grand Âge
Utiliser la technologie pour le maintien à domicile sans déshumaniser.
Avec le papy-boom, les capteurs et l’IA devront sécuriser les domiciles tout en favorisant le lien vidéo et social. Le défi : que la machine soit une assistance et non un substitut à la visite humaine.
15. La Lutte contre les « Bulle de Filtres » Démocratiques
Casser l’isolement informationnel pour favoriser le débat public.
À l’approche de grands scrutins, la capacité des algorithmes à ne nous montrer que ce que nous aimons menace le consensus national. Les plateformes devront intégrer des mécanismes de sérendipité et d’exposition à la contradiction.
VI. Environnement et Ressources
16. Le Cloud de Proximité et Récupération de Chaleur
Intégrer les centres de données dans l’économie circulaire urbaine.
Un data center ne doit plus être un bunker énergivore, mais une chaudière pour le quartier. La problématique est l’intégration urbanistique du numérique pour en faire un allié de la transition thermique.
17. Le Recyclage des Métaux Critiques du Numérique
Créer une filière industrielle de récupération des composants électroniques.
Face aux tensions géopolitiques sur les minerais, le « minage urbain » (récupérer l’or et le lithium des vieux téléphones) deviendra une priorité stratégique pour les entreprises et les États.
VII. Confiance et Identité
18. L’Identité Numérique Décentralisée (Self-Sovereign Identity)
Redonner au citoyen le contrôle total de ses preuves d’identité.
Au lieu de donner son scan de passeport à chaque site, le citoyen utilise un portefeuille numérique sécurisé qui ne partage que la preuve nécessaire (ex: « je suis majeur » sans donner ma date de naissance).
19. La Certification du « Fait par un Humain »
Créer un label pour les contenus et services garantis sans IA.
Dans un océan de contenus générés, la « touche humaine » deviendra une valeur de luxe. Les entreprises devront certifier les interactions où l’empathie et la créativité humaine sont restées prédominantes.
20. La Justice Prédictive et l’Équité Algorithmique
Encadrer l’usage de l’IA dans les décisions juridiques et RH pour éviter les biais.
Comment s’assurer qu’une IA de recrutement ne rejette pas des profils atypiques par pur conservatisme statistique ? La problématique sera d’instaurer des « comités de vigilance éthique » permanents pour corriger les dérives des machines.