L’évolution de l’IA basée sur des agents et son impact sur la main-d’œuvre et la gouvernance
Les agents d’IA grandissent. En 2025, de nombreuses entreprises ont pris des mesures préliminaires, certaines utiles, d’autres purement publicitaires. Aujourd’hui, en 2026, nous assistons à un véritable changement.
Les agents d’intelligence artificielle ne sont plus de simples outils. Ils deviennent rapidement des systèmes intelligents capables de gérer eux-mêmes des flux de travail entiers, sans avoir besoin d’un humain dans la boucle. Il s’agit là d’un changement majeur. Craig Le Clair, vice-président et analyste principal chez Forrester, l’a clairement exprimé : « L’agent d’IA devient l’orchestrateur du processus ». Si vous concevez encore des systèmes avec des humains au centre en tant qu’intergiciel, vous êtes à la traîne. Les humains sont désormais des points d’extrémité. Les agents d’IA orchestrent.
Au fur et à mesure que ces agents évoluent, ils ne sont pas toujours bien emballés. Vous obtenez une « prolifération d’agents ». C’est ainsi que Tom Coshow, de Gartner, l’appelle. Au lieu d’une solution unique pour tout, les entreprises utilisent des dizaines ou des centaines d’agents d’intelligence artificielle étroitement ciblés. Ils gèrent des tâches spécifiques, s’alimentent les uns les autres et exécutent collectivement des processus à plusieurs étapes. Cette complexité rend la gestion plus difficile, mais elle permet aussi de réaliser d’énormes gains de performance si elle est bien gérée.
Le flot d’agents d’IA pousse déjà les DSI sur de nouveaux territoires. La gouvernance, la surveillance, la sécurité, les coûts, tout cela ne se gérera pas tout seul. Les plateformes de gestion des agents sont la prochaine étape. Vous aurez besoin de systèmes capables de suivre des dizaines d’agents, de gérer l’observabilité, d’offrir une transparence des coûts, de gérer les places de marché et de s’adapter à l’expansion. Les DSI qui n’en tiennent pas compte aujourd’hui passeront plus de temps à rattraper le temps perdu plus tard.
Avec ce changement, la main-d’œuvre doit s’adapter. De nouveaux outils impliquent de nouvelles compétences. Certaines fonctions existantes disparaîtront. D’autres évolueront. Et des rôles entièrement nouveaux apparaîtront. Attendre que les RH résolvent ces problèmes vous ralentira. Selon Le Clair de Forrester, les DSI doivent diriger la création d’une « feuille de route de progression des compétences ». Vous devez avoir une visibilité sur les compétences qui augmentent, celles qui diminuent et la vitesse à laquelle vous passez de processus gérés par des humains à des processus gérés par l’IA.
Si vous êtes chef d’entreprise, ne déléguez pas cette tâche à un groupe de travail. Appropriez-vous cette tâche. Participez directement à l’alignement de vos équipes technologiques et à la planification des effectifs. L’IA agentique n’est pas une tendance, c’est une architecture pour le fonctionnement de votre entreprise dans les prochaines années. Les fournisseurs n’en sont pas encore là. Personne ne propose de systèmes d’IA véritablement autogérés. Mais les composants s’assemblent rapidement. Les entreprises préparées à cette convergence bénéficieront de gains massifs en termes de rapidité, de rentabilité et d’échelle.
Ignorez le bruit. Suivez l’évolution. Mettez en place votre feuille de route en matière de main-d’œuvre. Mettez en place une gouvernance évolutive. Et préparez-vous à ce que les agents d’IA deviennent le moteur, et non les accessoires, de vos systèmes d’entreprise.
Accélération de l’amélioration des compétences et de la transformation de la main-d’œuvre pour la préparation à l’IA
L’IA modifie le mode de fonctionnement des entreprises, mais le principal obstacle n’est pas la technologie, ce sont les personnes qui ne sont pas prêtes à l’utiliser. En 2025, de nombreuses entreprises se sont concentrées sur la mise en place de l’infrastructure et des outils. C’était nécessaire. Mais aujourd’hui, en 2026, le véritable défi consiste à s’assurer que les équipes savent réellement comment travailler avec ces outils et les utiliser de manière productive.
Le changement est visible. Jessica Hardeman, responsable mondiale de l’attraction des talents chez Indeed, l’a dit directement : « L’IA a rendu l’apprentissage continu non négociable ». Il ne s’agit pas seulement d’un point de vue RH. Il s’agit d’un impératif commercial. Les organisations qui n’intègrent pas l’apprentissage au cœur de leur stratégie d’IA perdront du temps et des ressources sur des capacités inutilisées. Des talents sans formation conduisent à des systèmes sans valeur.
Et à l’heure actuelle, la plupart des employés ne reçoivent pas la formation dont ils ont besoin. Selon une enquête du programme Emplois d’avenir, seul un travailleur sur trois déclare s’être vu proposer une formation à l’IA. Plus de la moitié d’entre eux ont déclaré se sentir mal préparés. Cette lacune est suffisamment importante pour limiter l’exécution de l’ensemble de votre feuille de route technologique. Si vos outils d’IA ne sont pas utilisés en toute confiance, qu’il s’agisse de tâches quotidiennes ou de décisions stratégiques, vous ne verrez pas le retour sur investissement de l’IA.
Certaines entreprises n’attendent pas. Citi a déjà demandé à 180 000 employés de suivre une formation rapide à l’IA. Elle ne s’est pas contentée de l’encourager, elle l’a rendue obligatoire. Walmart collabore avec OpenAI pour lancer un programme de certification en matière d’IA. Google a mis en place un fonds de 75 millions de dollars pour promouvoir la formation à l’IA et a créé un programme sur les fondamentaux de l’IA. Il s’agit là de mesures radicales. Une montée en compétences au bon moment n’est pas un centre de coûts. C’est une stratégie d’accélération.
Audi Rowe, responsable du conseil en transformation et en stratégie numérique chez EY Americas, l’a constaté de visu. Les DSI et les dirigeants ne peuvent pas se permettre d’aborder la montée en compétences comme un » bon à avoir « . Elle l’a clairement exprimé : « Il doit y avoir une montée en compétences de la main-d’œuvre pour qu’elle comprenne comment passer à des rôles à plus forte valeur ajoutée ou plus axés sur l’innovation. Cela concerne à la fois les équipes techniques et les professionnels non techniques qui utiliseront l’IA dans leur travail quotidien.
Pour les chefs d’entreprise, la conclusion est claire. Vous pouvez déployer les meilleurs outils d’IA disponibles, mais si vos équipes n’ont pas les compétences nécessaires pour les utiliser de manière créative et intelligente, vous atteindrez rapidement vos limites. La formation continue doit être spécifique, mesurable et liée à la création de valeur. Intégrez-la à votre planification opérationnelle, et non à une initiative distincte qui se dispute la priorité.
Les DSI et les dirigeants devraient collaborer avec les responsables des talents pour investir dans des formations axées sur les résultats, et non dans une simple sensibilisation générale. Commencez par les résultats commerciaux et concevez l’apprentissage en fonction de ceux-ci. Si vous voulez vraiment faire évoluer l’IA, la formation doit être considérée comme un investissement dans l’infrastructure, et non comme un programme secondaire, et c’est la seule chose à faire.
Élargir les réglementations de l’IA au niveau de l’État face aux défis fédéraux
La réglementation de l’IA n’est plus théorique. Elle est opérationnelle et perturbe déjà la manière dont les entreprises construisent, lancent et gèrent leurs technologies. En 2026, les chefs d’entreprise avisés auront besoin de plus qu’un responsable de la conformité. Ils auront besoin d’une visibilité stratégique sur les règles fédérales et nationales qui commencent à entrer en conflit.
Le gouvernement fédéral, sous la houlette du président Donald Trump, a publié en 2025 un décret visant à contester les lois sur l’IA au niveau des États. Ce décret prévoit notamment la création d’un groupe de travail sur les litiges en matière d’IA, qui ciblera les lois qualifiées d' »inconstitutionnelles ». Cependant, il n’y a pas de clarté sur les lois qui peuvent être considérées comme telles, et il n’existe pas encore d’interprétation des tribunaux. Selon Alla Valente, analyste principal chez Forrester, on ne sait toujours pas comment l’administration définira les termes « restrictif et contraignant », ce qui crée une incertitude juridique pour les entreprises opérant dans plusieurs États.
Malgré ce recul du gouvernement fédéral, les États ne ralentissent pas. En décembre, l’État de New York a adopté une loi qui oblige les développeurs d’IA à divulguer publiquement les protocoles de sécurité et à signaler tout incident de sécurité dans les 72 heures. Le Texas a adopté la loi sur la gouvernance responsable de l’IA, qui interdit l’utilisation de l’IA à des fins de manipulation comportementale, de violation des droits constitutionnels ou de production de « deepfakes » illégaux. La Californie a mis en œuvre la loi sur la transparence de l’intelligence artificielle aux frontières, et la loi sur l’IA du Colorado, qui réglemente les systèmes d’IA à haut risque, devrait entrer en vigueur d’ici le milieu de l’année.
Il en résulte une mosaïque de lois qui évoluent rapidement et dont les exigences en matière de transparence, d’audit et d’utilisation des données diffèrent d’un cas à l’autre. Pour les dirigeants d’entreprise, cela crée des frictions opérationnelles. Les DSI ont désormais la responsabilité d’aider leur entreprise à préparer des cadres de conformité complets qui fonctionnent dans toutes les juridictions, car il est risqué de se contenter d’attendre de voir comment l’action fédérale va se dérouler. Vous ne serez pas protégé par l’inaction.
Lily Li, fondatrice de Metaverse Law, attire l’attention sur les cadres juridiques adjacents, tels que la réglementation californienne sur les technologies de prise de décision automatisée (ADMT). Celles-ci exigent que les entreprises divulguent la manière dont elles utilisent les données personnelles pour automatiser les décisions, qu’elles procèdent à des évaluations des risques et qu’elles mettent fréquemment à jour les avis aux consommateurs. Ces types de règles adjacentes passent souvent inaperçues dans les débats fédéraux, mais elles ont une incidence directe sur la manière dont vos systèmes doivent être conçus et documentés.
Pour les équipes dirigeantes, en particulier celles qui supervisent des fonctions critiques en matière de conformité comme la finance, la santé ou les données des consommateurs, le message est simple : Considérez l’observabilité et le reporting des risques comme des capacités essentielles, et non comme des questions de conformité secondaires. Les systèmes qui ne sont pas suffisamment transparents pour être expliqués aux autorités de régulation s’accompagnent d’un risque juridique et de réputation élevé.
Alors que la législation se poursuit parallèlement au niveau des États et au niveau fédéral, les entreprises doivent anticiper ces changements réglementaires en mettant en place des processus capables de s’adapter, d’évoluer et de rendre des comptes de manière claire. Le DSI joue un rôle central à cet égard. Ne retardez pas la préparation opérationnelle jusqu’à ce que la bataille entre l’État fédéral et les États soit réglée. Commencez dès maintenant à intégrer la conformité dans vos systèmes d’IA, car les régulateurs le font déjà.
Pression accrue sur les DSI pour qu’ils démontrent le retour sur investissement des initiatives en matière d’IA et de données.
Le rôle du DSI n’a pas changé. Ce qui a changé, c’est l’urgence et le volume de ce qui est attendu. En 2026, les leaders technologiques sont soumis à une pression évidente : ils doivent livrer rapidement, apporter de la valeur et prouver que leurs décisions améliorent l’activité de l’entreprise. La vitesse seule ne suffit pas. Ce qui compte désormais, c’est l’alignement stratégique et les résultats mesurables.
C’est là que beaucoup d’entreprises se retrouvent bloquées. Elles déploient des outils d’IA mais n’en retirent pas la valeur escomptée. Les investissements importants sont sous-utilisés ou enchevêtrés dans l’intégration. Les DSI doivent maintenant prendre l’initiative de connecter tout cela, les données, les outils, les processus, la formation, pour obtenir des résultats commerciaux directs. Christie Struckman, vice-présidente et analyste distinguée chez Gartner, a bien décrit la situation : « Les DSI seront confrontés à des demandes technologiques de haut volume et attendront que les outils soient livrés plus rapidement, avec une meilleure qualité et qu’ils fournissent un retour sur investissement.
Pour agir efficacement, les DSI doivent changer d’état d’esprit et passer de l’exécution à l’orchestration. Il ne s’agit pas seulement de mettre en place des plateformes ou de permettre l’automatisation. Il s’agit de comprendre la stratégie de l’entreprise, d’identifier les capacités qui permettront de se différencier et de concentrer les ressources sur ce point. Tout le reste est relégué au second plan. Les budgets se resserrent. Il n’y a pas de place pour financer toutes les initiatives.
Martha Heller, PDG de Heller Search, considère ce moment comme celui d’un changement décisif. Pendant des années, de nombreuses entreprises ont collecté de grandes quantités de données sans en tirer une grande valeur. Mais l’introduction d’outils tels que ChatGPT a rendu évident le pouvoir des données utilisables. Aujourd’hui, les conseils d’administration et les dirigeants attendent de la stratégie de données qu’elle produise une véritable vision de l’entreprise, et pas seulement des tableaux de bord. « Automatiser les processus, produire des données, produire de la valeur… cela a toujours été le travail », a-t-elle déclaré. La différence aujourd’hui, c’est qu’aucune justification supplémentaire n’est nécessaire. Les attentes sont déjà là.
La prolifération des données est une réalité. Les entreprises ont accumulé de vastes ensembles de données fragmentées, dont la plupart sont sous-exploitées. C’est cette année que les choses doivent changer. On attend du DSI qu’il rende les données opérationnelles, et pas seulement qu’il les gouverne. Cela signifie qu’il faut mettre en place des systèmes d’intelligence artificielle capables d’apprendre à partir des données et de mener des actions dans l’ensemble de l’entreprise. Cela signifie également qu’il faut rendre ces données accessibles, fiables et pertinentes, sans ajouter de nouvelles couches de complexité.
Il n’y a aucun avantage à hésiter. Si vos données sont désorganisées et que vos systèmes ne communiquent pas entre eux, vous passerez l’année à résoudre des problèmes existants tandis que vos concurrents accéléreront. Comme l’a dit clairement M. Heller : « Si vous ne disposez pas de données correctes… je pense que nous allons assister à un clivage entre ceux qui ont et ceux qui n’ont pas ». Elle encourage les DSI à s’inspirer de ce qui a fonctionné lors de la transformation numérique il y a plusieurs années et à considérer l’IA comme le prochain changement stratégique.
En résumé, la technologie d’entreprise n’a jamais offert autant de possibilités, mais la fenêtre pour prouver sa valeur se raccourcit. Les dirigeants sont à la recherche d’une dynamique, et pas seulement de feuilles de route. Les projets pilotes doivent s’étendre. Les indicateurs doivent être directement liés au chiffre d’affaires ou aux gains opérationnels. Et les DSI doivent s’approprier le récit qui lie les données, l’IA et la productivité. Il ne s’agit pas de se défendre. Il s’agit de s’approprier le changement et de montrer des résultats qui justifient un investissement continu.
Principaux enseignements pour les dirigeants
- Gérez la prolifération des agents avant qu’elle ne perturbe les opérations : Les DSI doivent se préparer à l’essor des agents d’IA en investissant dans des plateformes qui permettent l’orchestration, la gouvernance et la visibilité. Il est essentiel d’établir une feuille de route claire pour la requalification de la main-d’œuvre à mesure que les agents d’IA prennent en charge les rôles d’orchestration des processus des humains.
- Associez la montée en compétences à des résultats commerciaux mesurables : La plupart des employés n’étant pas encore formés à l’utilisation de l’IA, les dirigeants doivent intégrer l’apprentissage ciblé dans les plans de transformation. La formation doit être liée aux gains de productivité et ne pas être cloisonnée dans les RH afin d’éviter de gaspiller les investissements technologiques.
- Traitez la réglementation de l’IA comme une priorité de conformité multi-juridictionnelle : Les lois sur l’IA au niveau de l’État progressent sans tenir compte de l’opposition du gouvernement fédéral, ce qui crée un environnement juridique changeant. Les DSI doivent élaborer des stratégies de conformité flexibles qui tiennent compte à la fois des règles directes en matière d’IA et des réglementations adjacentes relatives à l’utilisation des données.
- Placer la fourniture de données et de ROI au cœur de la stratégie des DSI en 2026 : Les leaders technologiques doivent se concentrer sur des initiatives qui démontrent clairement la valeur commerciale mesurable des investissements dans l’IA et les données. Les DSI devraient donner la priorité à l’unification des parcs de données fragmentés et à leur traduction en résultats réels qui résonnent auprès des équipes dirigeantes.
