Comment l’IA devient physique
Paul Golding d'Analog Devices, estime que l’intelligence artificielle entre dans une nouvelle phase où les modèles interprètent les données contextuelles en interagissant en temps réel avec le monde physique.
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Pour Analog Devices, Inc. (ADI), l’intelligence artificielle va évoluer vers l’Intelligence Physique : des systèmes intelligents capables de percevoir, de raisonner et d’agir localement dans un monde réel de mouvement, de son, d’espace ou de toute autre modalité physique (l’échantillonnage de séries chronologiques, par exemple).
Cette évolution correspond à l’expertise d’ADI en matière de détection de précision, de conception à signaux mixtes et d’informatique en périphérie physique (Physical Edge Computing). Ce qui devient la base de tous les systèmes intelligents fonctionnant au niveau de l’interface physique, que ce soit dans l’espace, le couple d’un moteur ou la détection RF des réseaux 6G.
En 2026, l’IA sortira des chatbots pour passer dans le monde physique, et permettra ainsi aux machines de s’adapter avec fluidité à leurs environnements. De la détection de signal contextuelle dans les architectures zonales des véhicules aux robots qui apprennent à effectuer de nouvelles tâches en quelques minutes, le « raisonnement » numérique et l’action physique vont rapidement converger.
2026 s’annonce comme l’année pendant laquelle le concept d’intelligence physique deviendra une réalité. Voici les cinq prédictions d’ADI pour 2026, année qui verra la concrétisation de l’Intelligence Physique.
Prédiction no. 1 : l’intelligence artificielle sortira de nos écrans pour entrer dans le monde réel.
La prochaine étape de l’intelligence artificielle sera l’Intelligence Physique. Les lois de proportionnalité qui ont porté le succès des grands modèles de raisonnement continueront de le faire en 2026, mais elles s’étendront à des contextes qui apprennent à partir de signaux du monde réel, tels que des vibrations, des sons, des phénomènes magnétiques et des mouvements. Je prédis que ces modèles de raisonnement physique quitteront les datacenters pour la périphérie des réseaux, créant ainsi une autonomie fluide d’un nouveau genre qui pensera et agira localement, sera sensible à l’environnement physique local et n’aura plus recours à des serveurs centralisés. Un robot d’usine, par exemple, sera capable de raisonner sur des tâches inattendues à partir de quelques exemples seulement. Attendez-vous à une croissance des « modèles de monde » hybrides qui conjugueront le raisonnement mathématique et physique avec une dynamique de fusion des capteurs basée sur les données, ainsi que des systèmes qui non seulement décriront le monde, mais y participeront et apprendront.
Prédiction no. 2 : Dans le domaine de l’électronique grand public, l’audio deviendra la principale interface de l’IA.
Autre évolution radicale de 2026, l’audio deviendra un canal de raisonnement. Avec la convergence du son, de la fusion des capteurs et du raisonnement embarqué, les appareils électroniques grand public se transformeront en compagnons contextuels. Les lunettes de réalité augmentée et les appareils audio portables, tels que les écouteurs, interpréteront discrètement notre environnement, en déduisant une intention, une émotion et une présence. Ces progrès technologiques permettront une amélioration considérable de l’autonomie de batterie et de la réduction du bruit sur nos appareils audio portables, ainsi que l’apparition de nouveaux formats encore à imaginer. L’écoute « surhumaine » de l’IA contextuelle entraînera une généralisation de l’expérience des appareils audio portés en permanence, qui se développe déjà au sein de la Génération Z.
Prédiction no. 3 : Les Robots apprendront comme les humains et avec un minimum de données.
En 2026, l’apprentissage par transfert rapide atteindra enfin la robotique industrielle de précision, loin des démos tape-à-l’œil d’humanoïdes effectuant des sauts périlleux. Les robots pourront apprendre avec peu de données, guidés par de grands modèles de raisonnement tenant compte des objectifs et des contraintes. L’automatisation flexible pourra alors se déployer dans les domaines de la production à mix élevé et à faible volume, de la logistique et de la santé. L’évolution de 2026 ne consistera pas à remplacer des hommes par des humanoïdes. Ce seront des robots qui raisonneront avec et aux côtés des humains, sans la rigidité et le coût de la programmation classique.
Prédiction no. 4 : L’IA connaîtra ses « débuts » agentiques avec l’émergence de la micro-intelligence.
2026 verra le développement d’une nouvelle catégorie de minuscules modèles récursifs, autrement dit des systèmes compacts dotés d’une remarquable profondeur de raisonnement dans un domaine restreint, mais qui pourront fonctionner en périphérie. Imaginez des micro-intelligences plutôt que de simples petits modèles : fluides, adaptatives et dédiées à une tâche précise, mais toujours capables d’abstraction et de réflexion. Elles seront à mi-chemin entre l’IA programmée de manière rigide, comme on en voit aujourd’hui en périphérie, et les modèles de base tentaculaires tels que GPT-5, qui orchestrent l’émergence des agents spécialisés. Ces nouveaux types de modèles seront les fruits de la course vers la construction fluide de systèmes intelligents. Attendez-vous à voir apparaître de nouveaux critères de référence qui mesureront la collaboration multi-agent centrée sur l’ingénierie, en tenant compte de la sécurité et de la sûreté fonctionnelle.
Prédiction no. 5 : L’IA commencera à faire de l’IA.
En 2026, l’architecture de l’intelligence proprement dite commencera à s’automatiser. À l’aide de données synthétiques, de boucles de génération de code, de la simulation et de pipelines d’auto-amélioration (dont l’informatique évolutive), l’IA sera de plus en plus en mesure de concevoir, tester et mettre au point ses propres successeurs. Les cycles d’innovation ne demanderont plus que quelques heures au lieu de plusieurs mois, et les logiciels, les modèles et le matériel évolueront donc ensemble de façon différente. Ce sera le début de l’ingénierie récursive, dans laquelle la création deviendra elle-même un processus intelligent.
ADI investit déjà dans ces avancées. Son expertise en matière de détection de précision, de conception à signaux mixtes et d’informatique en périphérie physique devient rapidement le socle d’un monde où l’IA n’est plus abstraite, mais présente dans chaque signal, capteur et décision.
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