De nombreux projets d’IA risquent d’être annulés en raison de la surenchère, des coûts et des risques.
L’avenir de l’IA dépend de l’innovation et de l’exécution. À l’heure actuelle de nombreux projets d’IA, en particulier d’IA agentique, se heurtent à des obstacles. Gartner prévoit que plus de 40 % des initiatives d’IA agentique seront abandonnées d’ici 2027.
La plupart de ces échecs sont dus à des objectifs vagues, à des attentes démesurées et à une mauvaise gestion des risques. Les entreprises s’empressent d’investir sans réfléchir à la stratégie de mise en œuvre ni se poser la question : Quelle est la valeur réelle du projet ?
Ce que nous constatons, c’est que la prise de décision est motivée par le FOMO plutôt que par un retour sur investissement fondé. Les déploiements sont souvent mis en place sans intégration dans les flux de travail ni participation claire des parties prenantes. C’est une erreur. L’IA est un outil, elle ne réfléchit pas à votre place. Elle automatise ce que vous comprenez déjà. Si vous ne connaissez pas le problème que vous résolvez, votre produit ne résoudra rien.
Pour les PDG, les directeurs techniques et les conseils d’administration, la véritable tâche consiste à couper court au battage médiatique. Soyez précis. Quelles fonctions de votre entreprise peuvent être optimisées ? Quels sont les flux de travail bloqués ? Quels sont les résultats qui font réellement bouger l’aiguille ? Concentrez-vous sur le développement de ces capacités en mettant en place les garde-fous nécessaires pour gérer les dépassements de coûts et atténuer les risques opérationnels.
La technologie actuelle de l’IA agentique peine à exécuter de manière cohérente les tâches du monde réel
L’IA agentique, c’est-à-dire l’IA dotée de capacités de prise de décision et d’une certaine autonomie, semble excellente. Jusqu’à ce que vous la mettiez en pratique. Une étude de l’université Carnegie Mellon et de Salesforce a révélé que les meilleurs agents d’IA actuels échouent plus de 70 % du temps lorsqu’ils sont testés sur des tâches professionnelles de base. Il s’agit de tâches simples et quotidiennes telles que la gestion des formats de fichiers, la fermeture des fenêtres contextuelles ou l’acheminement correct des informations.
Même les modèles les plus avancés, GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 2.0 Flash, n’ont accompli de manière fiable qu’un quart des tâches qui leur étaient assignées. Ce n’est pas suffisant pour soutenir les systèmes critiques en termes de temps de fonctionnement dans les entreprises.
Ce n’est pas une raison pour se retirer. C’est un rappel à la réalité. Ces outils n’en sont qu’à leurs débuts. Ils ont besoin d’un déploiement guidé, pas d’attentes irréalistes. Si vous souhaitez que l’IA devienne un opérateur autonome dans des environnements de production réels, vous serez déçus, pour l’instant.
Les dirigeants de la suite devraient considérer l’IA agentique de la même manière qu’ils considèrent toute technologie émergente : évaluer clairement ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas. Mettez-la en place pour les tâches à faible risque. Expérimentez d’abord en interne. Comprenez ses limites, puis passez à l’échelle supérieure. Avec la bonne approche, les premiers outils d’IA peuvent apporter de la valeur dès aujourd’hui tout en positionnant votre entreprise pour surfer sur la vague au fur et à mesure de l’évolution de la technologie.
Une adoption dictée par le battage médiatique sans une intégration adéquate du flux de travail
Il existe un modèle d’adoption de l’IA agentiqueLes entreprises se lancent trop rapidement, mettent en place des expériences en bac à sable, puis abandonnent lorsque rien n’évolue. Ces échecs ne sont pas dus à la technologie, mais à la déconnexion des flux de travail réels de l’entreprise. Vous ne pouvez pas avoir un impact sur l’entreprise avec des preuves de concept isolées.
Neeraj Abhyankar, vice-président des données et de l’IA chez R Systems, a mis en évidence le problème principal. De nombreuses entreprises adoptent l’IA agentique sans l’aligner sur les opérations réelles. Le travail est effectué en laboratoire dans des conditions idéales. Il ne reflète pas ce à quoi les équipes sont confrontées quotidiennement. À la fin du projet pilote, la technologie ne peut pas gérer les cas limites, les interruptions ou la complexité du système qu’exigent les activités réelles, et tout le monde passe à autre chose.
Pour les responsables de haut niveau, la conclusion est simple : l’architecture est importante. Ne construisez pas ces déploiements en silos. Concevez l’intégration dès le premier jour. Cela signifie qu’il faut intégrer les capacités d’IA directement dans les processus quotidiens, aligner vos objectifs d’IA sur les indicateurs clés de performance de l’entreprise et intégrer les outils d’une manière qui complète l’exécution humaine.
Un déploiement réussi n’exige pas la perfection. Il exige de la pertinence. Les outils doivent fonctionner dans le monde réel, avec son chaos, ses lacunes et ses contraintes. Commencez là où la friction est la plus forte. C’est là que l’IA agentique a quelque chose à offrir.
Les organisations peuvent améliorer le retour sur investissement en alignant les applications
Si vous n’utilisez l’IA que pour assister des utilisateurs individuels, vous laissez de la valeur sur la table. Le retour sur investissement de l’IA agentique se produit lorsqu’elle est liée aux objectifs plus larges de l’entreprise, lorsqu’elle automatise les tâches répétitives et conduit à des décisions à fort effet de levier.
Anushree Verma, directeur principal de l’analyse chez Gartner, le dit clairement : augmenter le nombre d’utilisateurs est une bonne chose, mais c’est insuffisant. Si vous voulez que l’IA crée une valeur commerciale mesurable, elle doit être intégrée dans les systèmes qui font déjà fonctionner votre organisation, la planification des ressources de l’entreprise, les circuits de service à la clientèle, les opérations de la chaîne d’approvisionnement.
Cet alignement doit être volontaire. Cela signifie qu’il faut d’abord définir l’objectif de l’entreprise, puis construire l’intervention de l’IA autour de cet objectif. Les processus qui traitent des tâches répétitives et volumineuses constituent une infrastructure idéale pour l’intégration de l’IA, non seulement en raison du débit, mais aussi parce qu’ils ouvrent la voie à un réinvestissement stratégique.
Les dirigeants ne doivent pas confondre nouveauté et impact. L’objectif est d’obtenir une valeur durable à grande échelle. Fixez des objectifs. Quantifiez les résultats. Réinvestissez du temps et de la perspicacité là où votre entreprise est gagnante à long terme. L’IA peut faire le travail, mais seulement si elle est correctement alignée.
L’absence de leadership interne et de portée claire des projets
De nombreux projets d’IA se heurtent à des obstacles, non pas à cause de la technologie, mais parce que personne ne les dirige. Il y a de l’énergie, mais pas de direction. Les équipes s’efforcent de répondre à des priorités incohérentes et, lorsque les tâches commencent à se chevaucher ou à dériver, les délais ne sont plus respectés. Finalement, le projet perd de son élan et est mis de côté.
John Callery-Coyne, Chief Product and Technology Officer chez ReflexAI, a soulevé un point important : trop d’efforts en matière d’IA agentique manquent d’appropriation claire et d’objectifs définis. Lorsque vous ne savez pas qui pilote l’initiative ou à quoi ressemble le succès, vous ne devez pas vous attendre à des résultats. La technologie ne peut pas combler ce type de manque de leadership.
Le leadership commence par la fixation de limites. Définissez le champ d’application. Désignez des champions qui seront responsables tout au long du cycle de vie du déploiement de l’IA. Clarifiez ce qu’est une victoire. Soyez honnête en ce qui concerne les capacités internes. Des équipes sous pression et surchargées ne seront pas à l’origine de l’innovation, mais de compromis. Ce n’est pas ce que vous voulez avec une technologie d’avant-garde.
Les cadres dirigeants doivent comprendre que l’IA agentique n’est pas un projet sans intervention. Il nécessite un leadership visible, des contrôles fréquents et un alignement étroit sur l’intention stratégique. Faites de ces projets des atouts à long terme, et non des distractions à court terme. Soyez présent et intentionnel, ou n’avancez pas du tout.
Confusion sur le marché due à la « désinfection des agents »
La plupart de ce qui est qualifié d’IA agentique aujourd’hui ne l’est pas réellement. Il y a beaucoup de bruit. Les fournisseurs reconditionnent des outils d’automatisation de base ou des chatbots et les appellent des agents d’IA. Ce comportement, que Gartner appelle le « lavage d’agent », fait qu’il est plus difficile pour les dirigeants de savoir ce qu’ils achètent réellement.
Gartner estime qu’il n’y a qu’environ 130 fournisseurs offrant une véritable fonctionnalité agentique sur les milliers qui existent dans le domaine de l’IA. Et même parmi eux, le niveau de maturité est inégal. Cela crée un problème de confiance dans l’écosystème. Vous voyez des promesses exagérées concernant l’autonomie, la résolution de problèmes et la prise de décision, des caractéristiques essentielles que l’IA agentique devrait offrir, mais que de nombreux outils ne peuvent pas encore fournir de manière fiable.
Pour les dirigeants, l’examen des produits d’IA nécessite désormais une évaluation plus approfondie. Exigez la transparence technique. Demandez où se situe l’autonomie dans le flux de travail, comment les décisions sont prises et comment le système se remet des erreurs. N’acceptez pas un langage marketing vague comme preuve de capacité.
Il s’agit d’un moment de filtrage. Les vendeurs solides résisteront à un examen approfondi. Les plus faibles se contenteront de mots à la mode et de démonstrations. Les entreprises qui prennent le temps de vérifier les performances et l’intégration tireront plus de valeur et moins de risques de leur adoption. Agissez en conséquence.
L’IA agentique annonce une transformation à long terme de l’automatisation des entreprises
Oui, les outils actuels ont des limites. Mais l’IA l’IA agentique est un changement structurel. Elle va au-delà de l’IA générative en introduisant des systèmes qui agissent, décident et s’adaptent. Lorsqu’ils sont construits et intégrés correctement, ces agents font avancer les flux de travail sans attendre d’être constamment sollicités ou commandés.
Gartner est très clair sur l’évolution de la situation. D’ici 2028, 15 % des décisions professionnelles quotidiennes seront prises de manière autonome grâce à l’IA agentique. Ce chiffre est pratiquement nul aujourd’hui. Dans le même temps, un tiers des logiciels d’entreprise intégreront ces capacités. La direction prise n’est pas spéculative, elle est déjà en train de se produire, mais elle n’est pas encore uniformément répartie.
C’est là que la prévoyance des dirigeants est importante. Les frictions initiales n’annulent pas l’élan à long terme. Les entreprises qui commencent à adopter l’IA agentique de manière réfléchie, dans des domaines à fort impact et avec une supervision claire, seront en mesure d’évoluer au fur et à mesure que les outils arriveront à maturité. La courbe d’apprentissage est réelle, mais c’est aussi un avantage stratégique.
Vous voulez évoluer avec la technologie, et non la poursuivre une fois que les perturbations sont devenues visibles. Identifiez les domaines dans lesquels l’autonomie peut compléter l’expertise humaine. Utilisez ce qui fonctionne aujourd’hui, mais préparez les équipes et les systèmes à adopter les versions de nouvelle génération à mesure que la complexité de l’interface s’améliore. La transformation à long terme commence par une expérimentation structurée, et non par une observation passive.
Réussir avec l’IA agentique
Il n’est pas possible d’intégrer l’IA agentique à des processus conçus pour des logiciels statiques. Les systèmes existants limitent le potentiel des agents d’IA, non seulement sur le plan technique, mais aussi sur le plan opérationnel. Si vos flux de travail sont rigides, fragmentés ou construits autour de points de décision manuels, les applications d’IA échoueront rapidement ou seront réduites à des outils d’assistance de base.
Gartner recommande de repenser l’organisation, à partir de la base si nécessaire. L’intégration de l’IA agentique implique de réexaminer la façon dont les décisions sont prises, la manière dont les informations circulent et les domaines dans lesquels l’automatisation peut débloquer des résultats mesurables. Souvent, cela implique de repenser des segments entiers d’un flux de travail, de sorte que l’agent ne se contente pas d’observer l’activité, mais qu’il en dirige une partie.
Ne confondez pas intégration et pertinence. Ce n’est pas parce que l’IA est connectée à un tableau de bord qu’elle génère de la valeur. La valeur provient de l’évolution des résultats, de l’accélération de l’exécution, de la réduction de la charge opérationnelle, de décisions plus intelligentes et plus cohérentes.
Pour les dirigeants de C-suite, cela signifie qu’il faut avoir la discipline de moderniser l’infrastructure avant d’étendre les déploiements d’IA. Concentrez vos investissements là où les retours sont reproductibles : réduction des coûts, amélioration de la qualité et accélération des processus. Évitez l’adoption cosmétique. Construisez à partir des fondamentaux. C’est ainsi que vous obtiendrez des bénéfices durables de l’IA agentique, et pas seulement des gains expérimentaux.
En conclusion
L’IA agentique a le vent en poupe, mais la direction à prendre est encore plus importante. À l’heure actuelle, trop de projets sont motivés par des mots à la mode, des stratégies incomplètes et des attentes irréalistes. Ce n’est pas de l’innovation, c’est du gaspillage. Pour les dirigeants, la voie à suivre est mesurée et non réactive.
L’opportunité est réelle. Mais pour la saisir, vous avez besoin d’une structure. Des objectifs commerciaux clairs, l’appropriation des décisions, des flux de travail disciplinés et une technologie qui mérite sa place, et non qui l’exige. L’IA agentique peut conduire à l’automatisation, à la mise à l’échelle des décisions et à la libération des capacités humaines. Mais cela ne se produit que lorsqu’elle est intégrée dans un but précis.
Passez outre le battage médiatique. Filtrez le bruit. Construisez avec intention. Les entreprises qui le font maintenant ne se contenteront pas d’expérimenter l’IA agentique, elles la rendront opérationnelle à grande échelle. Et c’est là que réside le véritable avantage.
