Douze graphiques qui expliquent l’état de l’IA en 2026 (contenu en anglais)

Chaque année, l’Institut pour l’IA centrée sur l’humain (HAI) de l’Université Stanford publie un rapport exhaustif sur l’état de l’intelligence artificielle (IA) – l’édition 2026 dépasse les 400 pages. IEEE Spectrum en a extrait douze graphiques qui brossent un portrait de la situation en 2026. Parmi ceux-ci, deux méritent une attention particulière.

« Les grands modèles de langage (LLM) battent rapidement les nouveaux records. » Les LLMs franchissent les seuils de performance à une cadence sans précédent. L’exemple le plus illustratif : le test Humanity’s Last Exam, conçu par des experts pour poser les questions les plus ardues de leurs disciplines, n’était réussi qu’à 8,8 % par le meilleur modèle l’an dernier ; en avril 2026, les modèles de tête dépassent les 50 %. Les gains les plus marqués concernent l’IA agentique, la capacité d’un modèle à opérer de façon autonome sur un ordinateur ou à générer du code sans supervision. Ray Perrault, co-directeur du comité de pilotage de l’AI Index, apporte cependant une mise en garde : les évaluations comparatives ne reflètent pas nécessairement la performance dans un contexte précis, un modèle avec 75 % de précision sur un test de raisonnement juridique ne dit rien sur son utilité concrète dans un cabinet d’avocats.

« L’impact global de l’IA sur l’emploi reste incertain. » Dans les deux professions les plus souvent citées comme vulnérables à l’IA, les développeur·euses de logiciels et les agent·es de service à la clientèle, les postes de début de carrière ont effectivement reculé, tandis que les postes intermédiaires et seniors se maintiennent ou progressent. Le constat le plus inattendu du rapport : le chômage augmente plus vite parmi les travailleur·euses les moins exposé·es à l’IA que parmi ceux et celles qui y sont directement confronté·es. Un résultat que les auteurs qualifient eux-mêmes de « contraire aux attentes », et qui reste difficile à dissocier des tendances économiques générales.