1. Cursor – L’éditeur de code pensé pour l’IA
Cursor ressemble à un éditeur de code classique… jusqu’à ce qu’on commence à l’utiliser. Contrairement aux simples assistants, l’IA est ici au cœur de l’environnement de développement. Elle comprend l’ensemble du projet, navigue dans les fichiers, modifie plusieurs parties du code et explique ses choix.
Pour les développeurs, Cursor devient un véritable partenaire de réflexion. On ne lui demande pas juste “d’écrire du code”, mais d’aider à comprendre une base existante, refactoriser ou tester différentes approches. En 2026, ce type d’outil change la manière d’apprendre et de collaborer sur un projet technique.
2. Perplexity – Chercher, vraiment comprendre, puis décider
Perplexity se positionne comme un moteur de recherche nouvelle génération. Sa force : fournir des réponses structurées, sourcées et contextualisées, plutôt qu’une liste de liens à explorer.
C’est un outil redoutable pour la veille technologique, la recherche documentaire ou la compréhension rapide d’un sujet complexe. En 2026, savoir interroger correctement l’information devient une compétence clé, et Perplexity répond précisément à ce besoin.
3. LangChain – Construire ses propres agents IA
Encore peu connu hors des cercles techniques, LangChain est pourtant central dans l’essor de l’IA agentique. Il permet de créer des systèmes qui enchaînent des actions, utilisent des outils externes et prennent des décisions dans un cadre donné.
Pour les développeurs, LangChain ouvre la porte à des usages avancés : agents autonomes, automatisation intelligente, applications IA sur mesure. En 2026, comprendre ce type de framework devient un vrai différenciateur sur le marché de l’emploi.
4. Hex – Quand la data devient conversationnelle
Hex est une plateforme de data analyse augmentée par l’IA, pensée pour rapprocher les équipes techniques et métiers. Elle permet d’explorer des données, de créer des visualisations et surtout d’interagir avec la data en langage naturel.
Pour les data analysts et les profils hybrides, Hex facilite la compréhension et la communication autour des chiffres. L’IA n’analyse pas à la place de l’humain, mais elle accélère l’exploration et la formulation d’insights.
5. Make – Automatiser des workflows complexes avec de l’IA
Souvent éclipsé par Zapier, Make (ex-Integromat) est pourtant beaucoup plus puissant pour construire des automatisations complexes. En 2026, son intégration avec des briques IA permet de créer des scénarios avancés mêlant données, contenus générés et décisions automatisées.
Make est particulièrement apprécié par les profils techniques et no-code avancés. Il illustre parfaitement une tendance forte : l’automatisation intelligente devient une compétence transversale, au-delà du simple développement.
Ce que ces outils disent des métiers du numérique en 2026
Ces outils ont un point commun : ils ne cherchent pas à remplacer l’humain, mais à augmenter ses capacités. Ils demandent de comprendre ce que l’on fait, de structurer sa pensée et de garder un esprit critique.
En 2026, la vraie compétence n’est pas de connaître “l’outil à la mode”, mais de savoir :
- choisir le bon outil pour le bon usage,
- comprendre ses limites,
- l’intégrer intelligemment dans un workflow professionnel.
Apprendre à utiliser l’IA comme un pro
Découvrir ces outils seul est possible. Les maîtriser réellement demande des bases solides en développement, en data et en automatisation, mais aussi une compréhension globale des enjeux du numérique.
100 % en ligne et accessible aux personnes en activité, la formation Intelligence Artificielle Générative de la Wild Code School permet d’acquérir des compétences opérationnelles grâce à des projets concrets et un mentorat expert.
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