World AI Cannes Festival : le rendez-vous qui compte quand l’IA passe en “mode réel”
Avec le WAICF
Par : Emilie Pierre-Desmonde – Directrice du Salon
L’IA n’est plus un sujet de démonstration. Elle devient une couche d’infrastructure. Dans les entreprises, elle glisse du “proof of concept” vers des dispositifs qui tournent vraiment, avec des utilisateurs, des risques, des budgets. Dans le secteur public, elle s’invite dans des services où la confiance n’est pas un bonus mais une condition. Et côté recherche, le centre de gravité bouge déjà : on parle moins de “générer du texte” et davantage de systèmes capables de comprendre, de prédire, d’interagir, bref, de tenir dans le monde réel.
En production, les critères changent. On ne juge plus l’IA à une démo brillante, mais à des choses très terre-à-terre : une latence acceptable, une facture de calcul qui ne déraille pas, une traçabilité, une capacité à expliquer ce qui s’est passé, à corriger vite, à résister aux attaques et aux dérives. C’est souvent à ce moment-là que les débats se clarifient : il ne s’agit plus seulement de modèles, mais d’exploitation, d’architecture, de sécurité, de gouvernance.
Pourquoi le WAICF résonne particulièrement en 2026.
C’est dans cette phase que le World AI Cannes Festival (WAICF), les 12 et 13 février 2026 au Palais des Festivals de Cannes, prend une résonance particulière. Un événement n’est jamais “la solution” à lui seul. En revanche, un grand rendez-vous peut servir à quelque chose de très concret : faire se croiser des acteurs qui, le reste de l’année, avancent souvent en parallèle : chercheurs, industriels, décideurs publics, opérateurs de terrain. Et faire émerger en deux jours une lecture plus partagée de ce qui fonctionne, de ce qui bloque, et de ce qui mérite d’être accéléré.
La keynote de clôture de Yann LeCun s’inscrit exactement dans ce moment. En poussant une IA moins centrée sur la seule génération de texte et davantage orientée vers des approches de type world models (V-JEPA), il remet au premier plan une question simple : que faut-il pour que l’IA devienne réellement fiable hors du laboratoire ? Derrière la discussion scientifique, il y a un signal très opérationnel : la prochaine vague se jouera aussi sur les architectures, le calcul, la perception, et la robustesse des systèmes.
Vision, contraintes et mise en production : un programme cohérent.
Le reste du programme est construit dans cette logique : faire dialoguer une vision avec des preuves, et surtout avec des contraintes. Cela se voit dans la manière dont les registres se répondent. La keynote conjointe ESA–Mistral AI ramène la souveraineté à des choix praticables. Déploiement, capacité à opérer sous contrainte, continuité, maîtrise des dépendances. Elle montre ce que signifie passer de la promesse à l’exploitation. La trajectoire technologique se lit aussi dans ce qu’on arrive à faire tenir en production : c’est tout l’intérêt d’une prise de parole comme celle de Robin Rivaton (Stonal) sur l’impact réel de l’adoption. Et parce qu’une IA “mode réel” élargit mécaniquement la surface de risque, la dimension sécurité, portée par Wendi Whitmore (Palo Alto Networks), trouve un écho naturel dans les échanges sur la confiance et la gouvernance, notamment avec Leonardo Cervera Navas (EDPS) ou Francesca Rossi (IBM). Ce dialogue entre vision, mise en œuvre, sécurité et gouvernance est précieux : il colle aux arbitrages réels que rencontrent les organisations.
Un territoire, des usages, des preuves.
Enfin, impossible d’ignorer ce que dit la réalité du terrain. Avec le Département des Alpes-Maritimes comme partenaire majeur, et la dynamique Alpes-Maritimes Terre d’IA qui met en lumière ses startups, Cannes devient aussi une vitrine très concrète d’un écosystème français qui n’a pas besoin de surjouer : il avance, il construit, il livre. Et c’est exactement ce qu’on attend d’une IA qui passe en “mode réel”.
Un salon, au fond, sert à faire exister les conversations utiles, même les moins photogéniques. C’est ce que permet le WAICF : prendre le pouls de l’IA en 2026, mais surtout repartir avec des repères plus nets sur la prochaine étape, celle où l’IA ne se commente plus de loin et commence à s’exploiter comme un système.
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