La prochaine vague de capture de données : Prédictions pour 2026
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Alors que l'IA devient profondément intégrée dans les opérations quotidiennes, que réserve 2026 pour le monde de la capture de données ? De l'essor de l'IA physique aux opérations de magasin guidées par AR chez Walmart et au maintien des humains dans le processus de numérisation des codes-barres, voici ce qui façonnera la prochaine vague de capture de données en 2026 — ainsi que des analyses d'experts et de leaders de l'industrie.
(P.S. Voulez-vous voir à quel point nous avons été précis dans la prédiction des tendances de 2025 ? Regardez en arrière à notre Rapport sur les tendances de la capture de données 2025.)
La montée de l'IA physique
Au début de 2025, nous avions prédit un passage des discussions sur les LLM à celles sur d'autres formes d'IA, notamment la vision par ordinateur. L'une des plus grandes entreprises dans le domaine technologique – Nvidia – était d'accord avec nous en 2025.
L'ère de l'IA physique est arrivée.
IA physique tire ses connaissances du monde physique en capturant des données à partir de capteurs (flux vidéo de caméras, microphones, radars, thermomètres, et plus encore). Bien qu'il inclue la robotique, il va au-delà de cela, englobant également des domaines tels que l'intelligence des étagères et la surveillance de l'environnement.
Un chatbot ne peut pas réduire le temps d'arrêt d'un entrepôt. Un outil d'image générative peut créer une image d'une étagère de supermarché bien garnie, mais cela n'aide pas si vos véritables étagères sont vides. L'IA physique résoudra des problèmes du monde réel à une échelle que l'IA purement numérique ne pourrait jamais atteindre, et transformera le 75 % des industries dans le monde qui dépendent de l'interaction physique. :format(jpeg))
La capture de données hybride devient la stratégie dominante
Dans le commerce de détail, une nouvelle ère hybride a commencé au début de 2025, où des caméras fixes, des drones, des appareils portables et des robots fonctionnent en harmonie avec des smartphones et des ordinateurs portables. Cela permet aux détaillants de développer des solutions d'intelligence des étagères sans avoir à investir dans du matériel coûteux.
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Au cours de l'année prochaine, l'adoption s'accélérera, avec 36 % prévoyant de déployer des stratégies de capture de données hybrides. De plus, 21 % prévoient une adoption dans les 24 mois à venir.
Les détaillants les plus sophistiqués ont dépassé le faux choix entre les solutions à technologie unique. Ils déploient des approches hybrides qui équilibrent flexibilité, précision et coût parmi diverses exigences opérationnelles.
Les flux de travail guidés par AR deviendront courants dans les opérations en magasin, la chaîne d'approvisionnement et la livraison du dernier kilomètre.
En 2025, Walmart, Dior, et Amazon tous les flux de travail alimentés par la réalité augmentée (AR) révélés qui offrent un impact mesurable et reproductible dans le commerce de détail, la logistique et la chaîne d'approvisionnement. Aujourd'hui, la mise en œuvre de Walmart est probablement la plus grande utilisation commerciale de la RA dans le monde. La solution de Dior a réduit le temps de contrôle d'expédition de 85 %.
Crédit image : Amazon
Pendant ce temps, Rapport sur les tendances de livraison de Woop pour 2026 a révélé comment la RA va redéfinir la logistique du dernier kilomètre alors que l'orientation en temps réel devient la norme, y compris en réduisant les erreurs de chargement de 30 % et en économisant plus de 500 000 $ par dépôt chaque année.
2026 est prête à être l'année où la réalité augmentée (AR) passera enfin de l'adoption précoce à une utilisation opérationnelle omniprésente.
Dans les années à venir, la réalité augmentée deviendra l'interface standard pour la livraison : de la préparation au transfert au client final, chaque acteur de la chaîne manipulera, visualisera et contrôlera ses flux en temps réel grâce à une simple superposition d'informations sur le monde physique. Cela représentera un double avantage concurrentiel : la capacité à opérer plus rapidement, et à offrir une expérience personnalisée, prédictive et ultra-fiable à chaque client.
L'IA dans le balayage de codes-barres ne supprimera pas les humains du processus.
Les codes-barres demeurent la pierre angulaire de la collecte de données à travers le monde, et cela ne devrait pas changer en 2026. Pourtant, même cette technologie mature entrera dans une nouvelle ère alors que l'IA remodèle l'avenir du scannage.
Chez Scandit, nous avons défini Capacités de l'IA dans la technologie des codes-barres à travers trois niveaux distincts en 2025. Ces technologies vont du simple balayage de code-barres, qui n'est de l'IA que de nom, au balayage sensible au contexte qui comprend non seulement les données des codes-barres mais aussi l'environnement et l'intention de l'utilisateur.
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Le but n'est pas de retirer les humains du processus, mais de construire des systèmes qui fonctionnent avec eux.
En 2026, nous verrons un autre bond dans l'intelligence algorithmique alors que le niveau 4 de la lecture de codes-barres par l'IA deviendra une réalité. Les systèmes ne se contenteront pas de décoder les codes-barres efficacement, ils déduiront le contexte et les relations. Le code fait-il partie d'une étiquette de produit ou est-il imprimé sur une boîte d'expédition ? L'utilisateur rescanne-t-il le même code, ou y a-t-il plusieurs codes identiques en vue ?
Cette compréhension contextuelle améliorée débloquera de nouveaux cas d'utilisation et des opportunités que nous pouvons à peine imaginer aujourd'hui. Chez Scandit, nous repoussons déjà cette frontière avec le Scandit SDK 8 et innovations comme Capture d'étiquettes intelligentes pour rendre cet avenir accessible.
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La vérification d'identité automatisée atteindra un point de basculement
Un sur chaque 25 tentatives de vérification impliquaient une fraude en 2025, et Des fausses pièces d'identité de haute qualité sont maintenant disponibles en ligne pour aussi peu que 9 $..
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En 2025, la vérification manuelle de l'identité montrait des signes clairs de rupture sous la pression. En 2026, nous prévoyons que la vérification d'identité puissante et alimentée par l'IA deviendra une nécessité stratégique qui non seulement protège les entreprises, mais rationalise également les opérations et ouvre de nouveaux flux de revenus.
L'identité est une mégatendance fondamentale qui stimule la transformation numérique.
Par exemple, Air France-KLM mise en œuvre de la numérisation de documents en utilisant Scandit ID Bolt permettre aux passagers de pré-vérifier les documents de voyage avant d'arriver à l'aéroport.
Cela empêche les passagers d'être refusés aux portes d'embarquement, réduisant ainsi les retards, améliorant l'expérience client et minimisant les pénalités financières. Cela s'aligne également avec les attentes croissantes des voyageurs, avec 78 % veulent désormais pouvoir utiliser un seul appareil intelligent pour gérer leur voyage..
Nous traitons environ un demi-million de scans de [document d'identité] par mois maintenant — et cela ne fera probablement qu'augmenter.
L'IA dans la vérification d'identité verra également l'utilisation des modèles VLM (modèles de vision-langage) pour rendre ce processus encore plus simplifié en 2026.
Les lettres d'invitation, les certificats de vaccination et les PDF d'approbation envoyés par email aux voyageurs varient largement en termes de mise en page et de langue. En utilisant des VLM, les champs pertinents peuvent être extraits et vérifiés en parallèle avec les documents d'identité standards, même si les formats des documents n'ont jamais été vus auparavant par les modèles d'IA ou les travailleurs de première ligne.
Conclusion : Résoudre les plus grands défis mondiaux
Dans le monde des affaires et ailleurs, les plus grands défis à venir ne sont pas numériques, mais physiques.
En 2026, la combinaison de l'IA physique et numérique, des stratégies d'appareils hybrides, de la RA plus robuste et de l'évolution continue de la technologie avancée de capture de données accélérera rapidement. Ensemble, ces forces rendront enfin la véritable transformation numérique accessible aux industries physiques telles que la vente au détail, la logistique, la fabrication et la chaîne d'approvisionnement.
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