Les dirigeants tech laissent l’IA prendre le contrôle

L’IA passe de l’expérimental à l’essentiel

L’IA n’est plus une expérience. Elle est opérationnelle, elle est sérieuse et elle devient rapidement fondamentale. Parmi les différents déploiements, l’un d’entre eux se distingue, l’IA agentique. Il ne s’agit pas de chatbots et de scripts d’auto-complétion. Il s’agit d’une IA capable d’agir seule, de comprendre les objectifs, de prendre des décisions et d’accomplir des tâches sans attendre que vous appuyiez sur un bouton.

À l’heure actuelle, 48 % des dirigeants d’entreprises technologiques affirment qu’ils déploient déjà ce type de systèmes. C’est presque la moitié. Et ce chiffre va augmenter rapidement. Selon le sondage Technology Pulse d’EY, près de la moitié des dirigeants d’entreprises technologiques pensent que plus de 50 % des déploiements d’IA de leur entreprise seront autonomes d’ici deux ans. Cela signifie que les agents d’IA, des logiciels qui pensent et agissent avec un minimum d’intervention humaine, sont en train de s’intégrer dans les opérations de base.

Les chefs d’entreprise ne se demandent plus « Que peut faire cette technologie ? ». Ils intègrent l’IA dans la stratégie, les chaînes d’approvisionnement et la livraison des produits. L’intérêt croissant pour des termes tels que « agentic AI » et « AI agents » à la fin de l’année 2024 montre que les marchés y prêtent attention. Si vous voulez de meilleures performances et des systèmes évolutifs qui s’adaptent vraiment, vous ne devez pas vous contenter d’outils passifs. Vous devenez autonome. Cela réduira la pression sur les opérations et donnera à votre personnel le temps de se concentrer sur des choses qui ne peuvent pas encore être automatisées, comme penser grand.

L’augmentation des budgets consacrés à l’IA souligne la confiance des dirigeants

L’argent suit généralement la confiance. En ce moment, l’IA suscite l’intérêt des leaders de la technologie, non seulement pour les prototypes, mais aussi pour les investissements opérationnels à grande échelle. Selon EY, 92 % des dirigeants augmentent leurs budgets consacrés à l’IA. C’est en fait l’ensemble du groupe qui dit : « Oui, c’est là que nous allons ». Parmi ce groupe, 43 % ont l’intention de consacrer plus de la moitié de leurs dépenses totales en IA à l’IA agentique. Ce n’est pas rien. C’est un pivot.

Pourquoi ? Parce qu’il s’agit d’une course compétitive, et que les gens le savent. Soixante-dix pour cent de ces dirigeants affirment qu’ils misent sur l’IA agentique pour conserver leur avance. Pas seulement pour suivre, mais pour rester en tête. Par ailleurs, 59 % mentionnent l’impact sur les clients et 59 % utilisent ces systèmes pour piloter la stratégie interne. Ces agents ne sont donc pas de simples outils, ils sont intégrés dans la manière dont les activités sont conçues et exécutées.

Ce qui est clair, c’est que les chefs d’entreprise ne traitent plus l’IA comme un ajout. Ils placent l’IA agentique au centre et façonnent les capacités autour d’elle. Si vous tenez à l « évolutivité et à l » élimination des coûts ou de la complexité, les systèmes autonomes vous offrent le débit dont vous avez besoin sans les frais de maintenance. Vous dépensez maintenant pour économiser plus, et plus intelligemment, à l’avenir.

Transformations structurelles et initiatives en matière de leadership

Vous ne pouvez pas vous contenter d’intégrer l’IA à des systèmes obsolètes et vous attendre à des résultats significatifs. Ce n’est pas ainsi que l’on fait évoluer l’innovation. Pour intégrer l’IA agentique dans une entreprise de manière à obtenir des résultats, une transformation structurelle est nécessaire, notamment au niveau de l’infrastructure technologique, de l’approche du leadership et de la manière dont les données circulent dans l’entreprise.

La plupart des entreprises n’ont pas encore compris. Selon l’étude d’Accenture menée auprès de 2 000 cadres internationaux, seuls 8 % d’entre eux ont effectivement mis l’IA à l’échelle de leurs opérations. Ces « précurseurs » ne se contentent pas d’expérimenter, ils ont intégré l’IA dans le processus décisionnel, les cycles de production et les systèmes de contact avec la clientèle. Les résultats sont mesurables. Les organisations qui ont bien réussi et qui génèrent un chiffre d’affaires de plus de 10 milliards de dollars affichent une croissance de 7 % supérieure à celle de leurs homologues. Le rendement pour les actionnaires est également supérieur de 6 %, ce qui est important si vous vous souciez de l’évaluation à long terme.

Ce niveau de performance n’est possible que si le leadership est aligné et que l’infrastructure est prête. L’un des principaux obstacles ? Les données non structurées et les systèmes fragmentés. Les entreprises fonctionnent encore sur d’anciennes plateformes qui ne peuvent pas gérer la vitesse et l’échelle exigées par l’IA. Sans données robustes et en temps réel ou sans les bonnes API et intégrations, l’IA agentique ne peut pas fonctionner efficacement.

Si vous voulez rivaliser avec les entreprises qui développent déjà l’IA, vos dirigeants doivent renforcer la coordination entre la stratégie des données, l’architecture de l’entreprise et l’exécution. Il ne s’agit pas de lancer des projets secondaires ou de tester des astuces de productivité. Il s’agit de réaménager le cœur de métier pour que les systèmes autonomes puissent fonctionner et apporter de la valeur sans friction.

Les lacunes dans les connaissances des cadres présentent des risques importants

L’impact de l’IA redéfinit les industries en temps réel. Mais il existe une faiblesse constante dans de nombreuses entreprises : la plupart des équipes dirigeantes ne sont pas prêtes pour l’IA là où cela compte. La stratégie ne signifie pas grand-chose si les dirigeants ne comprennent pas la technologie qu’ils évaluent ou déploient.

L « étude menée par Gartner auprès de 456 cadres supérieurs confirme cette inquiétude. Seuls 44 % des DSI sont considérés par leur PDG comme des spécialistes de l’IA. Ce chiffre ne tient pas compte des doutes similaires concernant les RSSI et les CDO. En revanche, 77 % de ces mêmes PDG estiment que l’IA marque le début d’une nouvelle ère économique. C’est un décalage que vous ne pouvez pas ignorer. Il ne s’agit pas d » être technique, mais de comprendre comment diriger dans un environnement où l’IA n’est pas un simple changement de logiciel, mais une refonte des flux de travail, des chaînes de valeur et de l’expérience client.

David Furlonger, VP Analyst and Fellow chez Gartner, le dit directement : l’IA n’est pas une mise à niveau marginale. Il s’agit d’un changement complet dans la façon dont les organisations fonctionnent. Si vos cadres ne possèdent pas les compétences nécessaires pour aligner l’IA sur les besoins réels de l’entreprise, vous n’avancerez pas assez vite et, à terme, vous ne serez pas assez compétitif non plus.

Jennifer Carter, de Gartner, souligne un autre point essentiel : il est plus urgent d’améliorer les compétences des dirigeants actuels que d’embaucher des experts externes. Vos collaborateurs actuels connaissent vos systèmes, votre culture et les attentes de vos clients. Lorsque vous comblez le déficit de compétences en interne, vous ne vous contentez pas d’améliorer l’état de préparation à l’IA, vous rehaussez le niveau de la capacité de votre organisation à s’adapter et à diriger. C’est ainsi que vous protégez votre compétitivité sans vous étendre à l’excès.

Amélioration ciblée des compétences et recrutement stratégique

La demande de talents en IA augmente partout, pas seulement en ingénierie, mais aussi dans les rôles qui traduisent l’IA en valeur commerciale réelle. Vous ne pouvez pas déployer des systèmes agentiques à grande échelle sans les bonnes personnes. Il s’agit notamment de chefs de produit ayant des connaissances en IA, d’ingénieurs de données capables de traiter de gros volumes de données complexes et d’équipes MLOps qui savent comment faire passer les modèles de la construction à la production sans retards ni échecs.

Le sondage Technology Pulse d’EY le montre clairement. Quatre-vingt-quatre pour cent des leaders technologiques déclarent qu’ils prévoient d’embaucher au cours des six prochains mois en raison de l’adoption de l’IA. Ces embauches ne sont pas superficielles, elles sont opérationnelles. De l’infrastructure des produits aux interfaces clients, les systèmes d’IA sont en train de remodeler la façon dont les entreprises fonctionnent, et les cadres supérieurs réagissent en créant des équipes internes capables de posséder et d’adapter la technologie.

Ken Englund, EY Americas Technology Sector Growth leader, a souligné un changement majeur : une demande plus forte pour des rôles tels que les gestionnaires de produits expérimentés en IA, les ingénieurs de données, les ingénieurs déployés à l’avance (FDE), et les talents MLOps. Ce sont les fonctions dont les entreprises ont besoin si elles veulent des environnements stables, évolutifs et utiles.

Mais il ne s’agit pas seulement de personnel à temps plein. Les entreprises s’empressent également de combler les lacunes en matière de compétences en faisant appel à des experts externes. L’indice des tendances commerciales du printemps 2025 de Fiverr a révélé une augmentation de 18 000 % des entreprises à la recherche d’une aide freelance pour mettre en œuvre des agents d’IA. En outre, il y a eu un bond de 641 % dans les demandes de freelances spécialisés dans l’humanisation du contenu généré par l’IA. C’est un véritable indicateur de ce qui se passe : les systèmes sont puissants, mais ils ont toujours besoin d’un renforcement humain, en particulier dans les rôles en contact avec la clientèle.

Si vous êtes un chef d’entreprise qui pilote la transformation de l’IA, vous devez être clair sur deux points : qui vous devez embaucher et ce que vous devez enseigner en interne. Il n’y a aucun moyen d’y échapper : votre stratégie en matière de talents déterminera la valeur que vous tirerez réellement de l’IA.

Une intégration réussie de l’IA apporte des avantages tangibles

Salesforce n’est pas en train de bricoler avec l’IA, elle la déploie dans ses principales unités commerciales. Sa plateforme Einstein 1 est conçue pour intégrer des agents autonomes dans des expériences client réelles, des opérations de vente et des outils de service. Ces systèmes ne soutiennent pas passivement les équipes, ils gèrent activement des tâches telles que le résumé des dossiers, la rédaction d’e-mails, le remplissage automatique des enregistrements et la réponse aux questions des clients à l’aide de données internes.

C’est à ce type de déploiement que la plupart des organisations souhaitent aboutir. L’IA n’est pas seulement productive, elle est aussi précise. Une IA qui s’intègre en douceur dans les flux de travail existants sans ajouter de frictions. C’est un exemple concret de la manière dont les entreprises peuvent aller au-delà des outils génératifs et déployer l’IA agentique pour générer des revenus et rationaliser les opérations.

Marc Benioff, PDG de Salesforce, ne minimise pas ce changement. Il a parlé d’une « nouvelle ère technologique », soulignant que la confiance, la précision et l’utilité convergent pour rendre les systèmes autonomes véritablement opérationnels. L’IA ne fonctionne plus en arrière-plan, elle devient un système de première ligne dans les plateformes d’entreprise.

Pour les décideurs, il est utile d’observer et de suivre cette évolution. Ce n’est pas de la théorie. Il s’agit d’une technologie produite, déployée et mesurable. Les gains de performance ne se limitent pas à la technologie, ils concernent la vitesse, la précision et la réponse aux clients. L’intégration à ce niveau nécessite une discipline d’infrastructure, un soutien de la direction et une vision claire de la manière dont les agents autonomes produisent des résultats commerciaux, et pas seulement des résultats techniques. C’est en agissant dans ce sens que les leaders sérieux se distinguent des entreprises qui en sont encore à la phase pilote.

Principaux enseignements pour les décideurs

• L’IA n’est plus expérimentale : L’IA agentique est en train de passer du concept à l’essentiel, 48 % des leaders technologiques la déployant déjà et la moitié d’entre eux s’attendant à ce que la plupart des déploiements d’IA soient autonomes d’ici deux ans. Les dirigeants doivent se préparer à intégrer les agents d’IA dans les fonctions de base, et pas seulement dans des cas d’utilisation isolés.
• Les budgets suivent la confiance : 92 % des dirigeants d’entreprises technologiques prévoient d’augmenter leurs dépenses en matière d’IA, et près de la moitié d’entre eux consacrent plus de 50 % de leur budget IA aux systèmes agentiques. Privilégiez les modèles de financement axés sur les solutions autonomes afin de conserver un avantage concurrentiel à long terme.
• La mise à l’échelle nécessite une structure : Seulement 8 % des entreprises mettent l’IA à l’échelle de l’entreprise, et le succès dépend de la refonte des systèmes existants et de la modernisation de l’infrastructure de données. Les organisations doivent aligner l’architecture informatique, la stratégie et le leadership pour permettre un impact de l’IA à l’échelle de l’entreprise.
• Les dirigeants doivent rattraper leur retard : Seuls 44 % des DSI sont considérés comme compétents en matière d’IA par leurs PDG, alors que 77 % d’entre eux reconnaissent que l’IA marque le début d’une nouvelle ère commerciale. Les dirigeants doivent donner la priorité à la maîtrise de l’IA au sein de la C-suite pour éviter de bloquer la transformation stratégique et la création de valeur.
• Le talent est le moteur de l’adoption : 84% des cadres de la technologie embauchent en raison de l’IA, avec une demande croissante pour des rôles tels que les gestionnaires de produits axés sur l’IA, les ingénieurs de données et les professionnels MLOps. Investissez dans le renforcement des compétences des équipes internes tout en accélérant le recrutement de talents spécialisés dans l’IA.
• L’intégration de l’IA donne déjà des résultats : L’utilisation par Salesforce de plateformes d’IA agentique comme Einstein 1 montre comment des outils autonomes entièrement intégrés peuvent rationaliser les opérations et améliorer l’expérience client. Les dirigeants devraient se concentrer sur la création de systèmes d’IA qui fonctionnent à travers les fonctions pour générer des résultats mesurables.