L’édition 2026 du State of AI Report, dirigé par Nathan Benaich, fondateur du fonds d’investissement Air Street Capital, est parue le 8 octobre. C’est la neuvième édition depuis 2018. Le site du rapport place une phrase d’introduction en tête de chaque chapitre, et la première est : « The frontier is now a three-lab race. »
Les trois laboratoires sont Anthropic, OpenAI et Google. Selon l’indice d’intelligence d’Artificial Analysis retenu par le rapport (versions v4.1 à v4.3, qui privilégient les tâches d’agents), Anthropic arrive en tête ; dans le classement des préférences des utilisateurs d’Arena, c’est Google qui devance. Le rapport relèverait aussi que les benchmarks de mathématiques, de raisonnement scientifique et de programmation ont été poussés près de leur plafond en quelques mois, et que ce qui pourrait départager les modèles désormais, ce sont de nouvelles évaluations de la fiabilité sur des tâches réelles.
Les phrases d’introduction des neuf chapitres
Les phrases d’introduction listées sur le site du rapport esquissent pour l’essentiel les lignes de force de l’année :
- Agents : de meilleurs outils et un meilleur contexte rendent les agents plus capables ;
- Calcul : l’expansion exige des financements, des chantiers et l’accord des riverains ;
- Business : l’inférence devient une activité d’une ampleur considérable ;
- Robotique : approche de son propre « moment GPT-2 » ;
- Science : des médicaments découverts avec l’aide de l’IA entrent en essai clinique de phase III ;
- Politique : Washington renforce son contrôle sur l’IA de frontière ;
- Sécurité : « AI agents have attacked real systems. »
Le dernier chapitre porte sur les prévisions pour 2027. Comme le veut l’usage, le rapport note ses propres prévisions de l’an dernier : selon les informations disponibles, sur 10 prévisions, 2 se sont réalisées pleinement, 5 en partie et 3 ont échoué. Le site du rapport présente en outre un bilan cumulé de 2018 à 2024 : sur 59 prévisions évaluées, 31 se sont vérifiées, 8 en partie et 20 ont échoué, soit un taux de réussite de 53 % au sens strict.
L’opposition locale devient une variable
Plusieurs résumés relèvent de concert la résistance locale aux data centers. Le rapport cite une enquête Gallup de mars 2026 selon laquelle 71 % des Américains interrogés s’opposent à la construction de data centers d’IA près de chez eux ; pour les centrales nucléaires locales, le rejet est de 53 %. Un autre chiffre vient de Data Center Watch : rien qu’au deuxième trimestre 2026, au moins 45 projets ont été suspendus ou repoussés en raison d’oppositions locales, pour des investissements prévus totalisant près de 68 milliards de dollars.
L’IA souveraine est une autre ligne. Le rapport additionne environ 138 milliards de dollars d’engagements dans les programmes nationaux d’IA souveraine et pointe un phénomène : les pays qui veulent réduire leur dépendance extérieure passent souvent leurs premières commandes auprès du même fournisseur de puces.
Le jugement d’ensemble du rapport est que les capacités des modèles continuent de progresser et le coût unitaire de baisser, mais que la taille qu’on peut atteindre dépend de plus en plus de ce qui se trouve hors du modèle : l’électricité, l’accord des communautés et l’accès.
Ce que les lecteurs chinois doivent regarder
Ce rapport sert depuis longtemps de référence annuelle aux milieux de l’investissement et de la recherche à l’étranger, et la façon dont il distribue les places influence directement l’appréciation de nombreux fonds et entreprises. L’édition 2025 écrivait qu’OpenAI conservait une courte avance, avec DeepSeek, Qwen et Kimi sur ses talons ; la conclusion de la page d’accueil de l’édition 2026 resserre la frontière sur trois laboratoires américains, et la place des modèles chinois est à chercher dans les graphiques de classement et le chapitre sur l’open source du texte principal.
La phrase d’introduction du chapitre politique, « Washington is asserting control over frontier AI », concerne plus directement les développeurs chinois. Le durcissement américain de l’an dernier sur les exportations de puces et l’accès aux modèles aurait été résumé par le rapport comme un renforcement du contrôle des États sur le calcul et l’accès aux modèles, ce qui touche au coût que supportent les équipes locales pour obtenir des GPU et appeler des API étrangères.
Précisons qu’une partie des chiffres ci-dessus provient des pages de chapitres du site du rapport et de plusieurs résumés tiers ; les tableaux d’origine du PDF n’ont pas pu être recoupés un par un cette fois, et les définitions exactes doivent se référer à la version complète publiée par Air Street.
Sources : pages de chapitres du site du State of AI Report, Crypto Briefing, résumé du rapport par ToolNavs, CocoLoop ; les pourcentages d’enquête, le nombre de projets bloqués et les investissements en IA souveraine suivent la présentation du rapport, et le nombre de prévisions réalisées suit l’autoévaluation du rapport.