Gartner prévoit une forte augmentation de l’adoption de l’IA agentique d’ici 2028

Essor du déploiement de l’IA agentique

Gartner prévoit une forte augmentation de l’adoption de l’IA agentique au sein des entreprises du classement Fortune 500. D’ici 2028, chacune de ces entreprises pourrait disposer d’environ 150 000 agents numériques, contre une moyenne de seulement 15 par entreprise l’année dernière. Il s’agit là d’une transformation en profondeur de la manière dont le travail est effectué au sein des entreprises. Ces agents ne se contenteront pas de répondre à des questions : ils exécuteront des tâches, géreront les opérations et collaboreront directement avec les employés.

Les entreprises qui prendront les devants très tôt bénéficieront d’un avantage opérationnel considérable. L’IA agentique transforme le travail, le faisant passer d’une approche réactive à une approche proactive. Cette évolution ne se contentera pas d’accroître la productivité ; elle la redéfinira. Imaginez des « collaborateurs » numériques exécutant en continu des flux de travail, prenant en charge les tâches répétitives et libérant ainsi les équipes humaines pour qu’elles puissent se consacrer à des décisions stratégiques. Les données de Gartner montrent que cette croissance n’est pas une simple spéculation, mais une tendance claire, portée par la pression en faveur de son adoption et par les retombées avérées des programmes pilotes.

Pour les dirigeants de haut niveau, le message est clair : la planification de cette transition ne peut attendre. Les organisations qui mettent en place dès maintenant des stratégies de gouvernance, d’architecture et de mise à l’échelle pour les agents d’IA seront les mieux placées lorsque cette technologie se généralisera. Le défi ne réside pas dans le « si », mais dans le « comment » : comment la mettre en œuvre de manière sécurisée, intelligente et avec l’infrastructure adéquate.

Max Goss, analyste et directeur senior chez Gartner, l’a résumé sans détour : on assiste aujourd’hui à une nouvelle prise de conscience, à l’échelle du secteur, de ce que l’IA agentique est capable de réaliser. Cette prise de conscience se traduit désormais par des déploiements concrets.

Passage de l’automatisation de base aux outils de travail collaboratif

Aujourd’hui, les agents IA effectuent déjà des tâches simples, comme résumer des rapports, rédiger du contenu ou organiser des données. Mais les prochaines années redéfiniront ce que signifie la collaboration avec les machines. Ces nouveaux systèmes automatiseront des flux de travail à plusieurs niveaux, géreront des feuilles de calcul et des documents, et prendront en charge des processus en plusieurs étapes au sein d’applications professionnelles telles que Google Workspace et Microsoft 365. Ils fonctionneront moins comme des outils et davantage comme des coéquipiers, en alignant leurs actions directement sur les objectifs de l’organisation.

Cette évolution vise à optimiser les performances. Plus un agent prend en charge de processus routiniers, plus les équipes disposent de temps pour prendre des décisions éclairées et stratégiques. Pour les dirigeants, cela se traduit par un double avantage : la rentabilité et l’innovation. La collaboration à l’échelle de l’entreprise entre les humains et l’IA permettra de raccourcir les délais, d’améliorer la clarté de l’exécution et de relever le niveau global d’agilité opérationnelle.

C’est également l’occasion de réfléchir avec lucidité. Les entreprises ne peuvent pas se contenter d’intégrer l’IA dans leurs systèmes existants et s’attendre à une transformation. Une véritable collaboration nécessite de repenser les flux de travail en fonction de ce que l’IA sait le mieux gérer. En intégrant des agents dans les systèmes que les collaborateurs utilisent déjà, les dirigeants peuvent accélérer l’adoption de cette technologie et réduire les frictions. Il en résulte des environnements de travail plus intelligents, qui s’adaptent en permanence aux intentions des utilisateurs.

L’analyse de Gartner met en évidence ces changements qui commencent déjà à se manifester dans les applications grand public. Pour les dirigeants, le message est clair : les entreprises qui redéfinissent les méthodes de travail grâce à l’intégration de l’IA ne se contentent pas d’expérimenter, elles établissent la nouvelle norme en matière de productivité.

Importance du contrôle humain et de la gouvernance

Les systèmes d’IA agentique progressent rapidement, mais ils ne sont pas encore prêts à fonctionner sans supervision. Gartner prévoit que, pendant au moins les deux prochaines années, les agents semi-autonomes resteront dépendants de une supervision humaine, en particulier lors de la gestion d’opérations comportant plusieurs étapes ou sensibles en matière de sécurité. Ces systèmes sont capables d’effectuer des tâches de plus en plus complexes, mais la gouvernance d’entreprise, la conformité et la gestion des risques nécessitent toujours une intervention humaine.

Les dirigeants de haut niveau doivent considérer la supervision non pas comme un obstacle, mais comme un niveau structurel. Le contrôle humain garantit que l’automatisation reste conforme aux normes éthiques et organisationnelles. Il protège l’intégrité des données, prévient les risques réglementaires et préserve la responsabilité tout au long des flux de travail automatisés. Même à grande échelle, les mécanismes de supervision font office de système de contrôle garantissant que les décisions prises par l’IA sont explicables et traçables.

Les entreprises qui intègrent une IA agentique sans cadre de gouvernance s’exposent à des risques opérationnels ou à une atteinte à leur réputation. Des normes de transparence claires, des journaux d’audit et des contrôles d’accès seront indispensables. Dans les secteurs réglementés tels que la finance et la santé, cette structure déterminera quelles entreprises pourront aller de l’avant et lesquelles se heurteront à des obstacles.

Les récentes conclusions de Gartner soulignent que les agents entièrement autonomes ne devraient pas dominer les flux de travail des entreprises à court terme. La participation humaine est essentielle à une intégration durable et sécurisée de l’IA. Les dirigeants qui considèrent la supervision comme un élément à part entière de la conception du système, plutôt que comme un élément ajouté après coup, parviendront à une adoption plus fiable et à une évolutivité plus fluide.

Max Goss, analyste et directeur senior chez Gartner, a souligné que la supervision humaine est essentielle tant du point de vue de la sécurité que de celui de la gouvernance. Il s’agit d’une nécessité structurelle pour toute organisation qui déploie de manière responsable une IA agentique.

Une offre à forte valeur ajoutée en matière de service client et d’analyse de données

Les premiers résultats de l’adoption de l’IA agentique sont particulièrement marqués dans les domaines du service client, du traitement des données et de l’analyse. Gartner a constaté que ces domaines permettent d’obtenir des gains mesurables en termes d’efficacité et de précision. Des entreprises telles qu’EY et Lumen montrent déjà à quoi ressemble un déploiement réussi, en utilisant des agents pour accélérer l’interprétation des données, automatiser les processus d’assistance et améliorer la qualité du service. Ces déploiements constituent des exemples concrets de création de valeur dans des environnements professionnels réels.

C’est dans le domaine du service client que les agents IA se sont révélés les plus résilients et les plus adaptables. Ils sont capables de gérer un volume élevé d’interactions, de standardiser les réponses et de garantir des délais de traitement plus courts, tout en réduisant les coûts. Dans le domaine de l’analyse de données, les agents se chargent de l’acquisition, du traitement et de la visualisation des données, fournissant ainsi aux décideurs des informations plus rapides et plus claires. Ces deux fonctions s’appuient sur des données structurées et des flux de travail bien définis, ce qui en fait des contextes idéaux pour la mise en œuvre d’une IA agentique.

Les dirigeants doivent prendre conscience qu’il ne s’agit pas d’une tendance abstraite, mais d’un retour sur investissement avéré dans des domaines d’activité spécifiques. Toutefois, ces mêmes analyses de Gartner montrent que les secteurs soumis à des obligations de conformité complexes, tels que la santé et les services financiers, doivent aborder l’adoption de l’IA avec davantage de prudence. Ces secteurs ont besoin de systèmes de contrôle précis afin de réduire le risque d’inexactitudes ou de biais indésirables dans les résultats.

Le principal enseignement à retenir pour les dirigeants est que la phase initiale de réussite de l’IA agentique réside dans les opérations prévisibles et à grand volume, où la valeur est mesurable et évolutive. À mesure que les systèmes gagneront en maturité, des applications plus larges verront le jour. Les organisations qui déploient déjà avec succès l’IA dans leurs opérations liées à la clientèle et aux données tracent la voie à suivre pour les autres.

Les défis liés à l’évolutivité et la nécessité d’une infrastructure robuste

À mesure que les entreprises s’orientent vers des déploiements à grande échelle d’IA agentique, la nécessité de disposer d’une infrastructure fiable devient un enjeu crucial. Gartner souligne que les systèmes agentiques à grande échelle devront garantir une disponibilité de 100 % pour fonctionner de manière aussi fiable que les serveurs métier essentiels. Pour y parvenir, les entreprises devront répartir les charges de travail liées à l’IA entre divers modèles et environnements matériels, réduisant ainsi le risque de pannes système ou de goulots d’étranglement au niveau des performances.

Il ne s’agit pas ici d’optimisation théorique, mais bien de stabilité opérationnelle. Lorsque la demande connaît des pics, les systèmes centralisés peuvent être surchargés. Anthropic et OpenAI ont tous deux déjà dû limiter l’accès à leurs grands modèles linguistiques en raison d’une charge excessive, ce qui a perturbé l’utilisation des services d’IA par les entreprises. Pour éviter de telles perturbations, les entreprises doivent concevoir leurs écosystèmes d’IA en privilégiant la redondance et la flexibilité.

Pour les dirigeants, cela implique de donner la priorité à la résilience dans leurs décisions en matière d’infrastructure. Cela passe notamment par des investissements dans la puissance de calcul haute performance, la fiabilité des réseaux et des stratégies de gestion sécurisée des données. Cela nécessite également des partenariats solides avec les fournisseurs et une planification minutieuse de l’architecture afin de garantir la continuité des activités, même en cas de mise hors service d’un modèle ou d’une plateforme critique.

L’évolutivité sans fiabilité multiplie les risques. Les entreprises qui planifient dès maintenant la mise en place d’une infrastructure durable jetteront les bases d’opérations basées sur l’IA agentique continues et fiables. L’analyse de Gartner montre clairement que l’IA agentique à grande échelle n’est pas seulement une question de capacités, mais aussi une question de préparation de l’infrastructure.

La nécessité d’une gouvernance proactive pour prévenir l’IA fantôme

Gartner met en garde contre le fait que bloquer purement et simplement les agents d’IA peut générer davantage de risques que de contrôle. Lorsque les collaborateurs se voient refuser l’accès aux outils d’IA officiels, ils se tournent souvent vers des applications non autorisées pour combler ce vide. Cette « IA parallèle » engendre de graves risques en matière de confidentialité des données, de sécurité et de conformité. Plutôt que d’imposer des restrictions, les dirigeants devraient mettre en place des cadres de gouvernance interne clairs qui définissent ce qui est autorisé, surveillé et pris en charge.

Une gouvernance proactive permet d’harmoniser innovation et responsabilité. Lorsque les collaborateurs savent quels outils sont autorisés et comment les utiliser de manière responsable, leur adoption s’effectue à la fois plus rapidement et en toute sécurité. Pour les équipes de direction, cela nécessite une collaboration entre les services informatiques, de conformité et d’exploitation afin de définir des politiques qui offrent une certaine souplesse tout en garantissant un contrôle adéquat.

L’utilisation décentralisée des outils peut nuire à la visibilité des données et à l’intégrité des processus. En revanche, un modèle de gouvernance bien structuré garantit que toutes les activités de l’IA agentique restent dans des limites visibles et traçables. Cet équilibre permet de réduire les risques sans freiner l’innovation.

Pour les décideurs de haut niveau, l’objectif n’est pas de ralentir le déploiement, mais d’apporter de la clarté. Les conclusions de Gartner confirment qu’une adoption sans restriction ni gestion conduit à l’apparition de systèmes cachés susceptibles de compromettre la sécurité de l’organisation. Un accès contrôlé, la transparence et des politiques de conformité permettent aux grandes entreprises de déployer à grande échelle l’IA agentique sans perdre de vue la sécurité ni la responsabilité.

L’intégration d’agents d’IA nécessite de repenser les processus existants

L’intégration d’une IA agentique dans les structures d’entreprise existantes ne se limite pas à l’ajout d’une simple couche technique. Gartner souligne que les entreprises doivent repenser leurs flux de travail et leurs cadres opérationnels afin que les agents IA puissent fonctionner efficacement et sans perturbations imprévues. Lorsque les entreprises tentent d’appliquer des solutions d’IA à des processus obsolètes, cela entraîne souvent des inefficacités et des risques. Les systèmes et processus qui fonctionnaient dans un environnement antérieur à l’IA peuvent ne pas prendre en charge ni optimiser l’exécution autonome des tâches.

Les dirigeants doivent comprendre que la réussite de l’intégration de l’IA passe d’abord par une évaluation des processus. Cela implique d’identifier les flux de travail susceptibles de bénéficier de l’automatisation, de réorganiser les structures d’approbation et de garantir une répartition claire des responsabilités entre les intervenants humains et les systèmes numériques. Cela implique également d’évaluer les flux de données, car des données inexactes ou incomplètes peuvent nuire à l’efficacité des systèmes autonomes.

Pour les dirigeants d’entreprise, cette refonte n’est pas seulement d’ordre opérationnel, elle est stratégique. L’alignement des processus métier sur les capacités de l’IA permet aux organisations d’atteindre la cohérence, la transparence et des résultats mesurables. Elle réduit également la dépendance vis-à-vis des étapes manuelles qui ralentissent l’exécution et augmentent le risque d’erreur.

Les conclusions de Gartner montrent clairement que la conception des processus et l’IA agentique doivent évoluer de concert. Les entreprises qui considèrent ces deux aspects comme des axes de développement parallèles bénéficieront d’une meilleure efficacité opérationnelle et verront leurs risques de mise en œuvre réduits. Max Goss, analyste directeur senior chez Gartner, a souligné que l’application de l’IA à des flux de travail obsolètes sans repenser leur structure peut produire des résultats médiocres. La planification de ces refontes garantit que le déploiement de l’IA soutienne une transformation à long terme de l’entreprise plutôt qu’une amélioration temporaire.

Considérer les échecs de l’IA comme des occasions d’apprendre

Selon Gartner, comme l’explique Max Goss, les défaillances des systèmes d’IA agentique doivent être considérées comme inévitables, voire valorisées. Il a souligné que certains outils présenteront des défaillances malgré la mise en place de mesures de sécurité, et qu’il est essentiel de comprendre ces défaillances pour pouvoir s’améliorer. Les défaillances révèlent les limites des performances de l’IA, mettent en évidence les lacunes dans la conception des processus et guident les entreprises vers des déploiements plus aboutis.

Les dirigeants devraient aborder l’adoption de l’IA avec cet état d’esprit dès le départ. Les premiers projets, les projets pilotes ou les déploiements à échelle limitée fourniront des données précieuses sur les domaines dans lesquels les agents obtiennent de bons résultats et ceux où ce n’est pas le cas. Cette boucle de rétroaction permet d’affiner les versions futures, tant sur le plan technologique qu’organisationnel. Le fait de traiter ces conclusions de manière constructive renforce la résilience de la feuille de route de l’IA et réduit les coûts à long terme liés à une mauvaise mise en œuvre.

Pour les dirigeants non issus du domaine technique, cette perspective permet de recadrer les revers en les considérant comme faisant partie intégrante de la courbe d’apprentissage du système. L’objectif n’est pas d’éliminer complètement les erreurs, mais de les réduire systématiquement grâce à des analyses fondées sur les données et à des itérations contrôlées. En suivant les données de performance, en ajustant les pratiques de gouvernance et en affinant les procédures opérationnelles, les organisations peuvent améliorer progressivement la fiabilité et la fonctionnalité des agents déployés.

L’analyse de Gartner met en avant une vision plus pragmatique de la maturité de l’IA : les progrès significatifs ne résultent pas d’une exécution sans faille, mais d’un apprentissage continu. Les commentaires de M. Goss vont dans le sens de cette approche, soulignant que l’adaptabilité, la transparence et une évaluation régulière sont les éléments clés d’une intégration réussie de l’IA sur le long terme.

Le bilan

L’IA agentique n’est plus un concept lointain, elle devient une réalité opérationnelle. Les prévisions de Gartner, qui tablent sur 150 000 agents IA par entreprise du classement Fortune 500, annoncent un changement majeur dans la manière dont les entreprises fonctionnent et se développent. Les gagnants de cette nouvelle ère ne seront pas ceux qui adopteront cette technologie le plus rapidement, mais ceux qui agiront de manière la plus réfléchie, en trouvant le juste équilibre entre innovation, gouvernance rigoureuse, infrastructure résiliente et supervision humaine.

Pour les dirigeants, la prochaine étape consiste à clarifier la stratégie. Il s’agit d’identifier les domaines dans lesquels l’IA agentique peut apporter une valeur mesurable, de mettre en place des garde-fous transparents et de développer les capacités techniques nécessaires pour garantir des performances durables. La technologie repoussera les limites, mais son impact dépendra de la capacité des dirigeants à l’aligner sur la mission de l’entreprise, la conformité et la rigueur dans l’exécution.

Le message est clair : l’IA agentique évolue rapidement, apportant des gains d’efficacité et de nouveaux atouts en matière de prise de décision. Les entreprises qui agissent dès maintenant, de manière structurée et avec clairvoyance, définiront les normes que les autres devront suivre.