Malt Tech Trends 2026
Section IA
L’essor des systèmes agentiques cristallise une véritable avancée : l’IA ne se contente plus de répondre à des questions, elle accomplit à présent des tâches.
L’écosystème des outils GenAI reste fragmenté, avec de nombreuses solutions concurrentes dont aucune ne domine clairement à ce stade. La rapidité d’évolution du marché empêche encore l’émergence de normes stables. Dans ce contexte, les dynamiques d’adoption observées chez les freelances constituent l’un des signaux les plus précoces des évolutions à venir.
La communauté des ingénieurs IA a bondi de 229 % pour répondre à l’explosion de la demande en agents IA
Une IA à deux vitesses et le consensus autour de Python
L’année écoulée a mis en évidence une évolution de l’IA à deux vitesses : les entreprises industrialisent leurs premiers systèmes agentiques tandis que les freelances misent sur les générations suivantes. La demande en agents IA a été multipliée par 60 d’une année sur l’autre, à mesure que les organisations passent d’architectures RAG vers des systèmes autonomes capables d’exécuter des tâches, et non plus seulement de répondre à des requêtes.
Parallèlement, la communauté des freelances adopte des outils émergents à des rythmes très élevés (LangGraph +1 007 %, MCP +2 788 %), alors que la demande client pour ces mêmes technologies reste encore marginale. Elle se positionne ainsi sur les architectures futures, tandis que les entreprises consolident leurs stacks technologiques 2025.
Portrait de l’ingénieur IA
Répartition des expertises
Top 6 des compétences
Rencontrez des ingénieurs IA
Parole d'experte
L’IA agentique ne représente pas seulement un changement technologique, c’est une transformation profonde de la façon dont les organisations fonctionnent. Trop souvent encore, elles l’abordent par des cas d’usage isolés, faute d’une vision claire et d’investissement dans les bonnes fondations. Le rôle des leaders IA n’est plus de piloter la livraison, mais de construire les fondations — compétences, processus et plateformes — qui permettent aux systèmes autonomes de créer de la valeur à grande échelle.
Les dynamiques des LLM s’intensifient avec l’émergence de stratégies multi-modèles
La demande globale pour les LLM a progressé de 35 %, mais la répartition des parts de marché confirme un paysage de plus en plus concurrentiel. OpenAI reste dominant avec 57 % de part de marché, tout en perdant rapidement du terrain (-18 points en un an). Parmi les challengers, on retrouve Gemini (Google), avec +39 % de croissance et 19 % de part de marché, Claude (Anthropic), avec +89 % de croissance et 11 % de part de marché, mais aussi Llama (Meta) et Mistral (Mistral AI).
Les stratégies multi-modèles émergent alors que les organisations arbitrent entre différents objectifs : certaines optimisent la performance pour des charges de travail spécifiques, d’autres privilégient la résilience via la diversification des fournisseurs, tandis que certaines cherchent à renforcer le contrôle à travers la personnalisation et la souveraineté. D’autres encore se concentrent principalement sur l’optimisation des coûts.
Le MLOps industrialise la GenAI, devenant un incontournable
La mention du MLOps dans les briefs de projets a progressé de 178 % sur un an, traduisant le passage d’initiatives GenAI expérimentales à des déploiements en environnement de production. Parallèlement, une tension importante apparaît sur le marché des talents : l’offre de compétences MLOps n’augmente que de 63 %, créant un déséquilibre offre-demande de 1,7×.
Les freelances spécialisés en MLOps s’appuient sur plusieurs années d’expérience en machine learning traditionnel (gestion d’infrastructures GPU, méthodologies d’évaluation des modèles, observabilité en production) pour répondre aux nouveaux défis posés par les projets GenAI en environnement de production.
Portrait du ML Ops
Répartition des expertises
Top 6 des compétences
Parole d'expert
Les dirigeants qui redéfinissent leurs modèles opérationnels s’interrogent sur ce que l’IA peut automatiser, mais rarement sur ce que ces tâches permettaient de construire en arrière-plan. L’élément le plus critique — et souvent sous-estimé — est le développement du jugement.
C’est à travers des années de pratique concrète et répétée que les professionnels acquièrent cette capacité de reconnaissance des schémas, qui leur permet de détecter qu’un problème existe, même lorsque les données semblent correctes.
Or, plus les organisations s’appuient sur l’IA, plus ce type de jugement humain devient indispensable pour superviser, challenger et réorienter les systèmes. En supprimant trop de ces expériences formatrices au nom de l’efficacité, les organisations prennent le risque de créer, d’ici quelques années, un paradoxe : dépendre plus que jamais du jugement humain, tout en cessant de former les profils capables de l’exercer.
Tendances tech 2026 : 5 sections à découvrir
Insights clés
Comment les meilleurs talents indépendants d'Europe façonnent le paysage tech.
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Comment les meilleurs talents indépendants d'Europe façonnent le paysage tech.
Cette étude s’appuie sur 2,5 millions de recherches réalisées sur la plateforme Malt, couvrant une communauté de 1 million de freelances (dont 250 000 experts tech) et plus de 90 000 entreprises.
Cloud & Infra
Comment les meilleurs talents indépendants d’Europe façonnent le paysage tech.
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Notre étude s’appuie sur 2,5 millions de recherches sur la plateforme Malt au sein de notre communauté d’1 million de freelances, dont 250 000 dans la tech, et plus de 90 000 entreprises.
Data Platform
Le paysage de la donnée bascule de l’analyse vers l’opérationnel.
Data Platform
Entre consolidation et innovation
L’ère du best-of-breed en Business Intelligence touche à sa fin. Les organisations mettent fin à la complexité liée à la multiplication des outils et privilégient désormais des écosystèmes intégrés. Power BI concentre aujourd’hui plus d’un tiers de la demande, soit 3,5 fois celle de son principal concurrent. À l’inverse, la demande pour Tableau a chuté de 46 %. Cette évolution marque un basculement majeur vers la stack intégrée de Microsoft.
Cybersecurité
À mesure que l’IA s’impose, la sécurité est au cœur de chaque projet tech.
Cybersecurité
De la migration cloud à l’optimisation des architectures / coûts par l’IA
Les organisations ne migrent plus vers le cloud par défaut : elles conçoivent désormais leurs architectures spécifiquement pour les charges de travail liées à l’IA. La demande en IA générative sur le cloud a ainsi progressé de 96 %, tandis que les projets d’infrastructures dédiées aux LLM ont augmenté de 154 %. Dans ce contexte, l’explosion des charges de travail IA a fait du FinOps une priorité stratégique, avec une hausse de 72 % des projets associés.
Low-Code
Le low-code redonne du pouvoir aux experts tech, dans un contexte de transformation rapide du développement logiciel.
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