Les systèmes agentiques : une nouvelle ère pour l’adoption de l’IA en entreprise
L’adoption de l’intelligence artificielle (IA) dans le secteur des entreprises connaît une transformation majeure avec l’émergence des systèmes agentiques. Les organisations, en quête d’améliorer leurs flux de travail intelligents, passent d’une première vague de l’IA générative, souvent caractérisée par des chatbots isolés et des projets pilotes stagnants, vers des architectures où les modèles ne se contentent plus de récupérer des informations, mais planifient et exécutent des workflows de manière autonome.
Une évolution significative des workflows multi-agents
Selon des données récentes provenant de plus de 20 000 organisations, incluant 60 % des entreprises du Fortune 500, l’utilisation des workflows multi-agents sur certaines plates-formes a connu une augmentation spectaculaire de 327 % entre juin et octobre 2025. Cet essor témoigne d’une évolution vers un système où l’IA devient un composant central de l’architecture organisationnelle.
Le concept de l’agent de supervision est au cœur de cette transformation. Agissant comme un orchestrateur, cet agent décompose des requêtes complexes et délègue des tâches à des sous-agents ou outils spécialisés. Depuis son lancement en juillet 2025, l’agent de supervision a représenté 37 % des cas d’utilisation, illustrant ainsi une approche similaire à celle des structures organisationnelles humaines.
– Les entreprises technologiques sont en tête de cette adoption, développant près de quatre fois plus de systèmes multi-agents que tout autre secteur.
– Par exemple, une entreprise de services financiers peut utiliser un système multi-agent pour gérer la récupération de documents et la conformité réglementaire simultanément.
Les défis d’une infrastructure traditionnelle
Alors que les agents évoluent pour exécuter des tâches plutôt que de répondre simplement à des questions, l’infrastructure de données sous-jacente doit faire face à de nouvelles exigences. Les bases de données de traitement des transactions en ligne (OLTP), conçues pour des interactions humaines à vitesse humaine, sont désormais soumises à des schémas de lecture et d’écriture à haute fréquence générés par les agents d’IA.
Aujourd’hui, 80 % des bases de données sont créées par des agents d’IA, contre seulement 0,1 % il y a deux ans. De plus, 97 % des environnements de test et de développement de bases de données sont désormais construits par des agents d’IA, permettant aux développeurs de créer des environnements éphémères en quelques secondes, plutôt qu’en heures.
La nécessité d’une stratégie multi-modèle
Un autre enjeu majeur pour les entreprises est le risque de verrouillage des fournisseurs dans un contexte d’adoption croissante de l’IA agentique. En réponse, 78 % des entreprises utilisent deux ou plusieurs familles de modèles de langage, comme ChatGPT et Claude, pour réduire les risques. L’adoption de stratégies multi-modèles est en hausse, avec 59 % des entreprises utilisant trois modèles ou plus en octobre 2025.
Cette diversité permet aux équipes d’ingénierie de confier les tâches simples à des modèles plus petits et économiques tout en réservant les modèles avancés pour des raisonnements complexes. Les entreprises de détail, par exemple, adoptent largement cette stratégie, 83 % d’entre elles utilisant deux modèles ou plus.
La gouvernance comme catalyseur pour l’IA en entreprise
Un constat surprenant pour de nombreux dirigeants est la relation entre la gouvernance et la vitesse de déploiement. Les organisations qui utilisent des outils de gouvernance de l’IA mettent en production 12 fois plus de projets que celles qui ne le font pas. Les outils d’évaluation, qui testent systématiquement la qualité des modèles, permettent également de réaliser près de six fois plus de déploiements en production.
La gouvernance joue un rôle fondamental en fournissant des garde-fous, comme la définition de l’utilisation des données et l’établissement de limites de taux, ce qui renforce la confiance des parties prenantes.
Valoriser l’automatisation quotidienne grâce à l’IA agentique
Bien que les agents autonomes évoquent des capacités futuristes, la véritable valeur actuelle réside dans l’automatisation des tâches routinières et nécessaires. Les principales utilisations de l’IA varient selon le secteur :
– Dans l’industrie manufacturière : 35 % des cas d’utilisation se concentrent sur la maintenance prédictive.
– Dans le secteur de la santé : 23 % concernent la synthèse de la littérature médicale.
– Dans le commerce de détail : 14 % sont dédiés à l’intelligence de marché.
Ces applications contribuent à une efficacité mesurable et renforcent la capacité organisationnelle nécessaire pour des workflows agentiques plus avancés.
Se préparer à l’avenir de l’IA agentique
Pour les dirigeants d’entreprise, l’avenir de l’IA agentique nécessite un changement de perspective. L’accent doit être mis sur la rigueur d’ingénierie qui entoure l’IA, plutôt que sur le « magique » de cette technologie. Les organisations qui tirent le meilleur parti de l’IA agentique sont celles qui considèrent la gouvernance et l’évaluation comme des fondations essentielles, et non comme des réflexions après coup.
La combinaison d’une plateforme ouverte et d’un contrôle efficace est ce qui distingue les projets pilotes des avantages concurrentiels durables. Dans un monde où la rapidité et la précision sont essentielles, la capacité à intégrer l’IA dans les données d’entreprise deviendra un impératif stratégique.
