Cette année, plusieurs avancées dans le domaine de l'IA méritent vraiment d'être examinées de près. L'apprentissage par renforcement permet aux robots de performer de manière plus stable et fiable dans des applications concrètes, ce n'est pas seulement une amélioration au niveau des données, mais une véritable montée en gamme de la capacité d'adaptation du système dans un environnement réel. L'intégration de capteurs multimodaux est encore plus intéressante — au-delà de la vision et du son, les informations tactiles sont désormais prises en compte, ce qui élargit directement la compréhension de l'IA du monde physique.

Les changements plus profonds résident dans l'architecture cognitive. System 1 et System 2 commencent à pouvoir collaborer efficacement, gérant des tâches de plus longue chaîne, ce qui signifie que le raisonnement complexe et la réaction rapide ne sont plus mutuellement exclusifs. Par ailleurs, l'amélioration des mécanismes de mémoire tente de dépasser un vieux problème — les limites physiques de la mémoire.

L'essentiel est que ces théories, autrefois confinées aux articles de recherche, évoluent désormais vers des systèmes pratiques capables d'être déployés et de se réparer eux-mêmes. Cette transition du concept au produit est la véritable force motrice qui pousse l'industrie en avant. Sur la base de ces progrès, les attentes pour 2026 seront naturellement différentes.