Les interfaces d’IA sont en train de remplacer les applications traditionnelles en tant que principale porte d’accès aux produits numériques. Cette évolution est déjà mesurable. Des données récentes issues de plus de 35 000 marques de commerce électronique montrent que les visiteurs redirigés par des assistants IA affichent un taux de conversion de 3,6 %, soit près de trois fois le taux du trafic issu de la recherche Google classique (1,23 %). Ce qui était autrefois considéré comme une tendance émergente est en train de transformer la manière dont les utilisateurs découvrent les produits et dont les entreprises se disputent l’attention des consommateurs.

Cette tendance va bien au-delà du commerce électronique. L’adoption de l’IA s’accélère tant sur le marché grand public que sur celui des entreprises, tandis que la croissance des applications traditionnelles commence à ralentir. À mesure que l’IA s’impose de plus en plus comme l’interface entre les utilisateurs et les logiciels, le paysage concurrentiel évolue : il ne s’agit plus de créer de meilleures applications, mais de développer une intelligence plus performante.

Le titre que personne ne veut croire

En octobre 2007, Steve Jobs a présenté l’iPhone et, avec lui, l’idée selon laquelle une application — un logiciel distinct et délimité, spécialement conçu pour une tâche unique — constituait l’unité fondamentale de l’expérience numérique. Vous aviez besoin de consulter vos e-mails : vous ouvriez une application de messagerie. Vous souhaitiez vous repérer : une application de cartographie. Vous vouliez effectuer un paiement : une application de paiement. La logique était intuitive, la métaphore était concrète : un écran rempli d’icônes, chacune ouvrant la porte d’une pièce distincte.

Cette architecture a dominé la conception des produits numériques pendant près de deux décennies. Les entreprises se sont forgé un avantage concurrentiel en développant de meilleures applications : davantage de fonctionnalités, une meilleure expérience utilisateur, des temps de chargement plus courts, des flux plus fluides. Le classement était déterminé par la note attribuée sur l’App Store et la position dans le classement. Les indicateurs clés de performance étaient le nombre d’utilisateurs actifs quotidiens, la durée des sessions et le classement sur l’App Store.

Cette époque touche à sa fin plus rapidement que ne le pensent la plupart des équipes produit en entreprise. Pourtant, nombre d’entre elles continuent de s’adapter à une concurrence qui a déjà évolué.

Loin d’être une prédiction d’un avenir lointain, cela reflète ce qui se passe déjà au niveau des données, dans le comportement de centaines de millions d’utilisateurs, ainsi que dans les décisions stratégiques prises aujourd’hui par les entreprises qui façonnent la prochaine génération de produits numériques.

Pourquoi les interfaces basées sur l’IA remplacent-elles les applications mobiles ?

Les données d’utilisation plus générales confirment cette tendance. Selon rapport « State of AI 2026 » de Sensor Tower, le temps passé sur les applications d’IA générative devrait plus que doubler d’une année sur l’autre. Il devrait passer de 17,2 milliards d’heures au premier semestre 2025 à 36 milliards d’heures au premier semestre 2026. Les utilisateurs téléchargeront près de 2,3 milliards d’applications d’IA rien qu’au premier semestre 2026, et y dépenseront plus de 4,2 milliards de dollars. Dans le même temps, le marché des applications dans son ensemble, en revanche, montre les premiers signes d’un véritable ralentissement : les taux de croissance des téléchargements ont sensiblement ralenti sur les marchés matures, et l’Asie a enregistré sa toute première baisse trimestrielle des téléchargements au premier trimestre 2026.

Dans le même temps, ChatGPT a franchi le cap le milliard d’utilisateurs actifs par mois en juin 2026 et OpenAI traite plus de 2,5 milliards de requêtes par jour. Parallèlement, la part de marché de ChatGPT est passée sous la barre des 50 % , les utilisateurs se tournant de plus en plus vers Gemini, Claude, Grok et d’autres assistants IA. L’interface IA devient la norme, et non plus une nouveauté.

De même, du côté des entreprises, l’enquête « State of AI 2026 » de McKinsey indique que 88 % des organisations utilisent désormais régulièrement l’IA dans au moins une fonction métier, et que 72 % d’entre elles ont recours à l’IA générative — contre 33 % en 2024. Mais l’écart en termes de valeur est tout aussi révélateur : seules 39 % des organisations font état d’un impact mesurable sur leur EBIT. La majorité a déployé l’IA. Mais la plupart n’ont pas encore repensé leur architecture en fonction de celle-ci.

À l’horizon 2026, Gartner prévoit que 40 % des applications d’entreprise seront intégrées à des agents d’IA dédiés à des tâches spécifiques, contre moins de 5 % en 2025. D’ici 2028, Gartner estime qu’un tiers de l’ensemble des expériences utilisateur passera des applications natives à des interfaces frontales basées sur des agents.

Voici à quoi cela ressemble concrètement :

Dans le secteur bancaire, BNP Paribas et Argenta ont toutes deux annoncé des investissements dans l’IA visant explicitement à réduire les obstacles liés à l’interface utilisateur, et non à enrichir les fonctionnalités.

Dans le secteur de la grande distribution, le projet pilote d’assistant d’achat basé sur l’IA lancé par Carrefour en France — dans le cadre duquel les clients décrivent en langage naturel le repas qu’ils souhaitent préparer et reçoivent une liste complète des ingrédients avec leurs prix — a permis d’enregistrer une augmentation de 18 % du taux de finalisation des paniers par rapport au parcours équivalent consistant à parcourir les produits et à appliquer des filtres.

Dans le domaine de la santé, Doctolib est progressivement passé d’une simple application de prise de rendez-vous à une plateforme de gestion de la relation patient s’appuyant sur l’intelligence artificielle : pré-triage des symptômes par l’IA, mise en relation intelligente avec un rendez-vous, communications de suivi synthétisées par l’IA.

Il ne s’agit pas de projets pilotes. Ces initiatives sont déjà en place, à grande échelle, sur les marchés où Tapptic est présent. Cette transition est déjà perceptible dans tous les secteurs d’activité.

Si vous lisez ces lignes et que vous vous dites « c’est déjà le cas dans notre secteur », cela vaut la peine d’aborder ce sujet dès maintenant.

Bref historique des évolutions des interfaces

Pour comprendre où nous allons, il est utile de comprendre d’où nous venons — car chaque évolution majeure en matière d’interface suit le même schéma, et nous sommes actuellement en plein cœur d’une telle évolution.

L’ère de l’ordinateur de bureau (1984-2000) a établi la métaphore fondamentale de l’expérience numérique : l’interface graphique (GUI). Fichiers, dossiers, menus, fenêtres. L’avantage concurrentiel revenait aux entreprises qui développaient les logiciels de bureau les plus puissants et les plus conviviaux.

L’ère du Web (2000-2008) a redéfini l’accès. Les logiciels pouvaient désormais être mis à la disposition de toute personne disposant d’un navigateur. L’avantage concurrentiel s’est alors déplacé vers les entreprises qui contrôlaient la distribution et captaient l’attention sur le Web ouvert.

L’ère du mobile (2008-2024) a fait de l’application l’unité fondamentale de l’expérience utilisateur. L’avantage concurrentiel revenait aux entreprises qui occupaient les emplacements les plus stratégiques sur l’écran d’accueil.

L’ère des interfaces (2024–?) correspond à la transition que nous vivons actuellement. Les assistants IA estompent les frontières entre les différentes applications. Ils sont conversationnels, dotés d’une capacité d’action et capables d’intervenir simultanément sur plusieurs systèmes. L’avantage concurrentiel reviendra aux entreprises qui maîtrisent la relation entre les utilisateurs et les systèmes intelligents, quelle que soit l’interface sur laquelle cette relation s’établit.

Chacune de ces transitions présentait une caractéristique commune : au moment du changement, le paradigme précédent semblait encore dominant. Ce remplacement ne s’annonce pas haut et fort. Il commence en marge… puis, soudain, il est partout.

L’architecture de ce qui va suivre

Cinq modèles d’interaction sont en train de supplanter l’application en tant que paradigme d’interface dominant.

• Interfaces conversationnelles : l’utilisateur décrit ce dont il a besoin en langage naturel ; l’interface comprend son intention et lui fournit les informations, l’action ou les conseils pertinents.
• Interfaces proactives et contextuelles : elles affichent des informations pertinentes et proposent des actions en fonction du contexte, plutôt que d’attendre que l’utilisateur exprime un besoin. Par exemple, la notification bancaire qui signale une transaction inhabituelle, ou l’outil logistique qui signale un risque lié à la livraison avant l’expiration du délai.
• Les interfaces agentiques : le changement structurel le plus important. Un agent est non seulement capable de comprendre et de répondre, mais aussi d’agir : effectuer une transaction, prendre rendez-vous, envoyer un formulaire. Le rôle de l’utilisateur passe alors de celui de navigateur à celui de validateur.
• Intelligence intégrée : une IA qui s’intègre aux applications existantes et transforme leur modèle d’interaction sans que les utilisateurs aient à passer à une nouvelle interface.
• Intelligence multiplateforme : des systèmes d’IA qui fonctionnent simultanément sur différents appareils, applications et contextes. Apple Intelligence, enrichi par iOS 27, agit comme une couche d’intelligence unifiée couvrant la messagerie électronique, l’agenda, les messages et les applications de l’utilisateur.

Ce que cela implique pour la stratégie produit

La question n’est plus : « Comment créer une meilleure application ? » Les équipes produit devraient plutôt se demander comment elles peuvent créer la meilleure interface possible entre les utilisateurs et les résultats dont ils ont besoin.

En conséquence, l’avantage concurrentiel ne repose plus sur l’interface utilisateur, mais sur l’intelligence. À l’ère des applications, l’avantage concurrentiel reposait sur une excellente expérience utilisateur — une expérience que les concurrents finissaient par imiter. À l’ère des interfaces, l’avantage concurrentiel repose sur la qualité de la couche d’intelligence : la capacité du système à comprendre l’intention de l’utilisateur et à anticiper ses besoins avec précision. Cet avantage s’accroît avec le temps, contrairement aux améliorations apportées à l’interface utilisateur.

Cependant, le risque n’est pas d’aller trop vite. C’est de ne pas avancer du tout. De nombreuses entreprises continuent d’optimiser l’architecture de leurs applications existantes. Pendant ce temps, leurs concurrents mettent en place des couches d’intelligence. L’écart ne sera pas immédiatement perceptible. Lorsque ce décalage se reflétera dans les indicateurs clés, le retard architectural sera déjà considérable et coûteux à rattraper.

Comment préparer votre produit pour les interfaces d’IA

• Augmentation assistée par l’IA. Ajoutez des fonctionnalités d’IA à une application existante sans en modifier l’expérience utilisateur fondamentale. Une approche adaptée aux produits bénéficiant d’une base d’utilisateurs stable et bien établie. Risque : cela permet de gagner du temps, mais ne constitue pas une véritable transformation.
• Une modernisation structurée. Combinez la mise à niveau de votre infrastructure, la refonte de l’expérience utilisateur et l’intégration de capacités d’IA au sein d’un programme bien défini. Point de départ : un audit rémunéré de deux semaines.
• Conception de produits nativement axée sur l’IA. Créez un nouveau produit — ou repensez en profondeur l’architecture d’un produit existant — en vous appuyant sur des interfaces proactives, une interaction conversationnelle et une automatisation autonome. Point de départ : un prototype interactif d’une durée de 2 à 3 semaines.
• Stratégie relative à la couche d’interface. Étendre la présence du produit aux assistants IA grâce à l’intégration MCP, aux systèmes d’IA d’entreprise, ainsi qu’aux interfaces IA au niveau des plateformes qui s’imposent comme la nouvelle couche de distribution. Point de départ : une démonstration de faisabilité d’une durée de 2 à 3 semaines.

Ces stratégies ne s’excluent pas mutuellement. Les acteurs les plus avisés les mettent en œuvre simultanément.

Les 36 prochains mois en Europe

Déploiement du portefeuille EUDI (décembre 2026). Les 27 États membres de l’UE sont tenus de mettre à disposition au moins un portefeuille EUDI entièrement conforme d’ici décembre 2026, les secteurs réglementés étant tenus d’accepter les portefeuilles EUDI à des fins d’authentification forte d’ici mi-2027. France Identité est déjà opérationnel. Dès lors que l’identité devient un identifiant portable et vérifiable, l’authentification à elle seule ne suffit plus à différencier l’expérience offerte par une application.

Maturité d’Apple Intelligence (2026-2027). Avec iOS 27, l’intégration poussée des « App Intents » permet à Apple Intelligence d’intervenir dans toutes les applications au niveau du système. Sans les « App Intents », une application devient pratiquement invisible pour Apple Intelligence. Pour les organisations évoluant dans des secteurs réglementés tels que la banque, l’assurance et la santé, il ne s’agit plus d’un simple atout, mais d’une fonctionnalité essentielle du produit.

Essor des assistants IA d’entreprise (2025-2027). L’adoption rapide de Microsoft Copilot, de Google Workspace AI et de Claude d’entreprise est en train de transformer la manière dont les employés interagissent avec les logiciels d’entreprise. Les fournisseurs qui développent des serveurs MCP et s’intègrent aux assistants IA d’entreprise seront plus faciles à trouver, plus simples à utiliser et mieux positionnés à mesure que l’IA deviendra le principal point d’accès aux systèmes d’entreprise.

Mise en œuvre de la loi européenne sur l’IA (2026-2027). Les exigences en matière de transparence, d’explicabilité et de contrôle humain dans les contextes d’IA à haut risque constituent à la fois une obligation de conformité et une contrainte de conception. Les entreprises qui intègrent l’explicabilité dès le départ bénéficieront d’un avantage par rapport à celles qui devront l’intégrer a posteriori.

L’avenir des interfaces d’IA

En 2009, une question circulait lors des séances de planification stratégique organisées par les grands éditeurs de presse : « Quelle est la stratégie numérique pour notre produit papier ? ». Cette question n’était pas la bonne. La bonne question était : « Quelle est notre stratégie pour informer le public dans un monde où le support papier n’est qu’un canal parmi tant d’autres ? »

Les entreprises qui se sont posé la bonne question ont survécu à cette transition. Au lieu de se concentrer sur le format, elles se sont réorganisées en fonction de la finalité.

« Comment créer une meilleure application ? » n’est pas la bonne question.

La bonne question est la suivante : « Quelle est la meilleure façon de répondre aux besoins de nos utilisateurs dans un monde où l’application n’est qu’une interface parmi tant d’autres — et où elle pourrait bien ne plus être la principale d’ici peu ? »

L’application mobile n’est pas complètement morte, et ce n’est pas encore le cas de manière uniforme dans toutes les catégories. Mais l’époque où une excellente application suffisait à elle seule à constituer une stratégie numérique est révolue.

Les entreprises qui en prennent conscience dès aujourd’hui seront celles qui créeront les produits qui marqueront la prochaine décennie.