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2026 : l’IA s’est installée. Décider avant d’intégrer.

  • Photo du rédacteur: Christophe Picou
    Christophe Picou
  • 5 janv.
  • 4 min de lecture

Je vous adresse mes meilleurs vœux pour 2026 — avec une intention simple : passer immédiatement au concret.


L’année qui s’ouvre marque un basculement net : l’intelligence artificielle sort de la phase d’exploration pour entrer dans une phase de preuve, de mise à l’échelle et de rigueur. Les organisations qui avancent en 2026 ne sont pas celles qui “testent le plus”. Ce sont celles qui décident le mieux.


Cette note au format blog propose une lecture simple, utilisable par un comité de direction ou un conseil d’administration : ce qui change vraiment, ce qui se passe déjà dans les organisations, et ce qui mérite d’être gouverné.




1) 2026 : l’IA passe en phase “preuve”


Entre 2023 et 2025, l’IA a souvent été abordée par l’angle de l’essai : PoC, démonstrations, outils, curiosité, accélération individuelle.En 2026, la discussion se repositionne naturellement : valeur, sécurité, responsabilité.


Au niveau COMEX/Board, trois questions reviennent, presque mécaniquement :

  • Quelle valeur concrète pour l’organisation ? (et à quel horizon)

  • Quel niveau de maîtrise et de sécurité ? (données, exposition, continuité)

  • Quelle responsabilité clairement attribuée ? (qui décide, qui arbitre, qui assume)


C’est là que se situe VEIA.AI : clarifier, prioriser, arbitrer — avant les déploiements.




2) La tension centrale : IA partout, valeur mesurée rare


Une réalité s’installe : l’IA se diffuse vite… tandis que la valeur mesurée reste plus difficile à démontrer.


C’est un point important : en 2026, la différence se fait moins sur “l’accès au modèle” que sur la capacité à :


  • sélectionner les cas d’usage utiles,

  • rendre la décision traçable,

  • sécuriser la chaîne de confiance,

  • installer une gouvernance opérante.


En clair : 2026 favorise les organisations capables de trier, structurer et industrialiser avec discernement.




3) Le meilleur indicateur : la réalité interne


La maturité se lit rarement dans un plan “IA” bien présenté. Elle se lit dans les usages réels : ce que les équipes font déjà, ce qui se propage, ce qui devient un réflexe.


Quand un cadre commun manque, l’usage s’organise par lui-même :


  • chacun optimise localement,

  • les pratiques divergent,

  • les zones grises s’accumulent,

  • la cohérence globale s’effrite.


En 2026, piloter l’IA commence par une discipline simple : observer la réalité interne avant de formaliser une ambition.




4) Shadow AI 2.0 : la cognition déléguée


Un signal devient particulièrement structurant en 2026 : Shadow AI 2.0.


L’IA ne sert plus uniquement à produire (textes, résumés, documents). Elle sert de plus en plus à préparer des arbitrages: RH, relation client, stratégie, achats, synthèses, comparatifs, justification de décisions.


Ce déplacement est majeur : une organisation gagne en vitesse… et l’IA commence à influencer la logique collective. Le sujet devient alors : cadre, responsabilité, traçabilité.




5) Trois usages qui se généralisent


Même sans programme IA formel, trois usages deviennent standards :


  1. Écrire / résumer / répondre plus vite

  2. Analyser / comparer des options

  3. Préparer une décision (RH, client, stratégie)


Ces usages créent de la valeur à court terme. Ils posent aussi une question structurante : qui assume les effets de ces usages sur la décision, sur la donnée, sur la réputation, sur la continuité ?




6) IA + cyber + gouvernance : une même chaîne de confiance

En 2026, un point devient central : l’IA accélère, et la confiance devient une infrastructure.


VEIA utilise une lecture simple, utilisable au niveau board :


Gouvernance → Culture → Usages → Données → Sécurité → Confiance

Chaque maillon conditionne le suivant. La valeur se construit quand la chaîne tient. Les fragilités apparaissent quand un maillon reste flou (souvent : la culture d’usage et les responsabilités).


Cette lecture repositionne le cyber au bon niveau : un sujet de gouvernance, pas uniquement un sujet d’IT.




7) Cyber de gouvernance : trois responsabilités


Une gouvernance solide repose sur trois responsabilités explicites :


  • Décider : ce qui est acceptable (et ce qui ne l’est pas)

  • Arbitrer : utile vs exposition

  • Assumer : responsabilité finale



Quand ces responsabilités existent et sont partagées, l’organisation gagne :


  • en cohérence,

  • en vitesse saine,

  • en capacité d’industrialisation,

  • en confiance interne/externe.



8) Pourquoi le CAIO externalisé émerge


L’IA traverse toutes les frontières : métiers, data, cyber, juridique, conformité, finance, RH, direction générale. Les rôles classiques portent chacun une partie du sujet. La coordination et l’arbitrage global deviennent un besoin en soi.


C’est là que le CAIO externalisé prend tout son sens : un point central capable de relier stratégie, métiers, DSI, cyber, juridique — et de produire une décision exploitable au niveau board.


Chez VEIA, ce rôle se résume simplement : orchestrateur de confiance.




9) La grille VEIA : décider avant d’intégrer


Pour sortir des déploiements flous et des PoC “jolis”, VEIA s’appuie sur une grille simple, orientée décision :


VEIA Score : Sens • ROI • Intégrité

  • Sens : utilité réelle + limites explicites

  • ROI : valeur mesurable (temps / qualité / cash)

  • Intégrité : données / dépendances / traçabilité


Objectif : sélectionner les cas utiles, cadrer les usages sensibles, sécuriser une trajectoire d’industrialisation.




Conclusion : vœux 2026 - de la clarté avant l’accélération


En 2026, la technologie n’est plus le sujet principal. Le sujet devient la qualité de la décision : cap, responsabilités, chaîne de confiance, industrialisation.


Je vous souhaite une année où l’IA sert votre organisation sans diluer sa cohérence.

Pour celles et ceux qui souhaitent une lecture rapide de situation : GO / STOP / CADRER (30 minutes) — un échange court, orienté décision.


Christophe Picou — VEIA.AI

Gouvernance IA • Confiance numérique • Culture décisionnelle

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