IA en 2026 : Gartner dévoile des dépenses de 64 milliards $ sur les plateformes et modèles, dans un marché global de 2 590 milliards $

Dans ce panier de 64 milliards de dollars, les modèles GenAI — qu'ils soient de base ou spécialisés — sont le moteur de la croissance, tandis que les plateformes traditionnelles de data science/ML et les plateformes de développement d'applications IA progressent à un rythme plus régulier.

Les sous-catégories qui connaissent la croissance la plus rapide

Les modèles de langage spécifiques à un domaine (DSLM) et les modèles GenAI spécialisés se distinguent nettement, avec des dépenses plus que triplées en un an. Arunasree Cheparthi, analyste principale de recherche senior chez Gartner, a souligné que les organisations recherchent de plus en plus des modèles adaptés à leur secteur ou à leur tâche, plutôt que de s'appuyer uniquement sur des modèles de base à usage général .

Les modèles GenAI de base, bien qu'ils affichent un taux de croissance inférieur (104,2 %), représentent une augmentation absolue plus importante — de 11,4 à 23,4 milliards de dollars — et restent la ligne de dépenses la plus importante dans la catégorie des modèles .

Comment les 64 milliards de dollars s'inscrivent dans les 2 590 milliards de dollars (mai 2026)

Gartner a publié une prévision plus large des dépenses mondiales en IA le 19 mai 2026, couvrant l'ensemble de la pile technologique de l'IA . Les chiffres clés :

• Dépenses totales mondiales en IA (2026) : 2 590 milliards de dollars, en hausse de 47 % sur un an par rapport à environ 1 760 milliards de dollars en 2025 .
• L'infrastructure IA domine : plus de 45 % du total est consacré au déploiement d'infrastructures par les fournisseurs et les hyperscalers — serveurs, semi-conducteurs et matériel de centre de données .
• Les logiciels agents (AI agent software) sont le segment qui connaît la croissance la plus rapide, passant de 86,4 milliards de dollars en 2025 à 206,5 milliards de dollars en 2026, soit environ +139 % .
• Les logiciels d'IA (incluant plateformes, modèles et SaaS enrichi d'IA) sont un sous-ensemble de ces 2 590 milliards de dollars ; les 64 milliards de dollars des plateformes et modèles s'inscrivent dans la catégorie plus large des logiciels d'IA, que Gartner estime à environ 400 milliards de dollars ou plus en dépenses totales de logiciels d'IA pour les entreprises .
• Les services d'IA (conseil, mise en œuvre, services gérés) et les appareils intégrant l'IA (smartphones GenAI, etc.) représentent le reste.

La relation clé : Le marché des « plateformes et modèles d'IA » de 64 milliards de dollars représente les dépenses des utilisateurs finaux pour les briques de base. Cela correspond à environ 2,5 % du total des dépenses en IA de 2 590 milliards de dollars — car la grande majorité de ces 2 590 milliards de dollars est consacrée aux infrastructures côté fournisseur, au matériel amélioré par l'IA, aux services et à l'IA intégrée dans les produits (par exemple, PC IA, smartphones) plutôt qu'au seul achat de plateformes et de modèles .

Mise en garde : deux mises à jour des prévisions en 2026

Gartner a révisé à la hausse ses prévisions de dépenses totales en IA entre janvier et mai 2026. La prévision de janvier 2026 évaluait les dépenses totales en IA à 2 520 milliards de dollars (+44 % sur un an) ; la mise à jour de mai a porté ce chiffre à 2 590 milliards de dollars (+47 % sur un an), ajoutant environ 70 milliards de dollars, en partie grâce à une consommation de modèles plus élevée que prévu . La prévision de juillet 2026 sur les plateformes et modèles est cohérente avec cette révision à la hausse.

Ce que cela signifie

Les données brossent un tableau clair : les modèles GenAI, en particulier ceux spécialisés par domaine, sont le moteur de la croissance des dépenses en IA. Mais les chiffres montrent aussi que l'essentiel des investissements en IA reste consacré aux infrastructures — les serveurs, les puces et les centres de données qui alimentent ces modèles. Pour les entreprises, la leçon est que les dépenses en modèles s'accélèrent rapidement, mais que les coûts d'infrastructure dominent encore le budget global de l'IA.