Avnet a dévoilé les résultats de son enquête annuelle Insights Avnet qui, depuis 2021, observe l’évolution du marché et les perspectives des ingénieurs. Le cru 2026, réalisé en ligne du 21 octobre au 5 novembre 2025, a rassemblé 1200 réponses en Amérique, en région EMEA, en Asie et au Japon.
Certes, 77% des ingénieurs estiment que les conditions de marché pour leurs produits et leurs solutions s’améliorent sensiblement. Toutefois, il subsiste une incertitude quant aux douze prochains mois : les ingénieurs sont 50% à penser que les conditions économiques et de marché faciliteront le développement des produits, mais 36% à craindre qu’elles le compliqueront. Une chose est sûre : l’intégration de l’IA dans les produits et les solutions est une réalité et elle s’accélère. 56% des ingénieurs déclarent livrer des produits intégrant de l’IA à leurs clients, soit une progression annuelle de 33%. Et les trois principaux déploiements d’IA embarquée affichant les taux d’adoption les plus élevés, à savoir l’automatisation des processus (42%), la maintenance prédictive (28%) et la détection des pannes et anomalies (28%), sont restés inchangés par rapport à l’enquête de 2025.
Dans le détail, les ingénieurs associent toujours davantage les modèles Edge AI et ML pour offrir davantage de fonctionnalités dans leurs solutions. 57% des répondants priorisent l’intégration de l’Edge AI et du ML à parts égales, ce qui met en évidence le poids des deux technologies au moment où de plus en plus de personnes se tournent vers des solutions d’IA multimodales. Selon Alex Luorio, le vice-président du développement des fournisseurs mondiaux chez Avnet, « l’IA a franchi l’étape de la validation de concept, car de plus en plus d’ingénieurs intègrent cette technologie aux produits destinés aux clients. Cependant, comme pour toute nouvelle technologie, il faut du temps pour identifier ses cas d’utilisation les plus pertinents, et c’est ce que confirment les derniers résultats de notre enquête annuelle. Les ingénieurs progressent et adoptent cette technologie nouvelle et en constante évolution afin d’optimiser son intégration dans l’ensemble du secteur ».
Les résultats de l’enquête montrent aussi que 46% des ingénieurs interrogés déplorent en premier lieu les problèmes de qualité des données lors de l’intégration de l’IA ; les autres principaux écueils sont l’intégration avec les outils existants (38%) et les coûts élevés (37%). Ces trois enjeux étaient déjà évoqués en 2025, ce qui indique que les ingénieurs « ont identifié les principaux obstacles à la conception et peuvent désormais s’atteler à les résoudre », conclut l’enquête. Concernant les défis opérationnels, plus de la moitié des répondants (54%) ont cité l’apprentissage et la maintenance continus comme un défi majeur, devant la durabilité (43%). Alex Luorio commente ces retours : « Ces défis ne sont pas nouveaux, mais ils sont aujourd’hui au premier plan en raison de la nature même de l’IA. Les ingénieurs travaillent avec des ensembles de données massifs, et la qualité de ces données détermine la précision des résultats. Identifier ces problèmes est la première étape vers leur résolution, tant du point de vue des ingénieurs que des entreprises qui les accompagnent ».
Les ingénieurs se tournent également vers les modèles de langage à grande échelle (MLGE) pour répondre aux questions techniques lors de la conception : avec 69%, ChatGPT arrive en tête des sources privilégiées, suivi par Google Gemini (57%) et Microsoft Copilot (50%). Notons cependant qu’ils utilisent ces outils par nécessité, car seuls 16% des répondants préfèrent utiliser un MLGE accessible au public pour répondre à leurs questions techniques, tandis que près de la moitié (47%) privilégieraient un MLGE entraîné par des ingénieurs extérieurs à leur organisation, « ce qui met en évidence une lacune dans les outils disponibles ».
Globalement, il ressort de l’enquête que les concepteurs adoptent les nouvelles technologies, mais qu’ils s’interrogent encore sur leur impact et les compétences nécessaires à leur réussite. Où l’IA aura-t-elle le plus d’impact ? L’enquête fait émerger 14 améliorations possibles, à commencer par l’efficacité (11%) suivie notamment par les outils de collaboration en continu et la simulation pilotée par l’IA (9% chacune). Concernant les compétences nécessaires à une utilisation efficace de l’IA, les réponses sont à la fois très variées et stables par rapport à l’enquête de 2025. 17% des répondants citent l’optimisation des modèles d’IA, suivie de près (16%) par l’analyse et l’interprétation des données, puis la compréhension des algorithmes d’IA/ML qui a progressé d’un point pour rallier 14% des suffrages.
