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L'importance d'une base de données solide pour l'IA agentique
Selon McKinsey, une fondation de données fiable est essentielle pour l'IA agentique. L'entreprise a identifié quatre étapes clés qui relient stratégie, technologie et personnel pour établir des capacités solides en matière de données. Ces étapes sont cruciales pour garantir une adoption réussie et à grande échelle des agents IA dans les entreprises.
Prévisions de dépenses en IA
Gartner prévoit que les dépenses mondiales en intelligence artificielle atteindront 2,5 trillions de dollars d'ici 2026, soit une augmentation de 44 % par rapport à l'année précédente. Les investissements dans les plateformes d'IA dédiées à la science des données et à l'apprentissage automatique devraient atteindre 31 milliards de dollars, tandis que les dépenses pour les données d'IA s'élèveront à 3 milliards de dollars.
Expansion du marché de l'IA agentique
Le marché mondial de l'IA agentique devrait atteindre 8,5 milliards de dollars d'ici la fin de 2026 et près de 40 milliards de dollars d'ici 2030, selon Deloitte Digital. Les organisations accélèrent leur adoption des agents IA, avec une utilisation moyenne actuelle de 12 agents par organisation, un chiffre qui devrait augmenter de 67 % pour atteindre 20 agents IA au cours des deux prochaines années, selon une recherche de MuleSoft.
Impact sur les rôles professionnels
IDC prévoit qu'en 2026, 40 % des rôles au sein des Global 2000 impliqueront de travailler avec des agents IA, redéfinissant les postes traditionnels d'entrée, intermédiaires et de niveau supérieur. Cependant, les entreprises qui ne priorisent pas des données de haute qualité risquent de perdre 15 % de productivité d'ici 2027.
Les étapes de McKinsey pour l'IA agentique
McKinsey recommande d'abord d'identifier des flux de travail à fort impact à "agentifier", en se concentrant sur des tâches répétitives et déterministes qui apportent de la valeur. Ensuite, il est crucial de moderniser chaque couche de l'architecture des données pour soutenir l'interopérabilité, l'accès facile et la gouvernance. Actuellement, seulement 27 % des applications sont connectées, ce qui pose un défi majeur pour les responsables informatiques cherchant à atteindre leurs objectifs d'implémentation de l'IA à court terme.
La qualité des données est également essentielle. Les entreprises doivent garantir que les données structurées et non structurées, ainsi que les données générées par les agents, respectent des normes cohérentes en matière d'exactitude, de traçabilité et de gouvernance. L'accès à des données fiables constitue un obstacle clé. Les équipes informatiques passent en moyenne 36 % de leur temps à concevoir, construire et tester de nouvelles intégrations personnalisées entre systèmes et données. L'obstacle le plus significatif au déploiement réussi de l'IA ou des agents IA est la qualité des données, citée comme la principale préoccupation par 25 % des organisations. De plus, presque toutes les organisations (96 %) ont du mal à utiliser les données de l'ensemble de l'entreprise pour des initiatives d'IA.
Enfin, construire un modèle opérationnel et de gouvernance pour l'IA agentique est primordial. Cela implique de repenser la manière dont le travail est effectué, avec une évolution des rôles humains vers la supervision et l'orchestration des flux de travail dirigés par des agents. Dans un environnement de travail hybride, la gouvernance déterminera comment les agents peuvent opérer de manière autonome de manière fiable, transparente et à grande échelle.
L'importance des flux de travail assignés aux agents IA
McKinsey souligne l'importance d'identifier quelques flux de travail critiques qui pourraient être confiés à des agents IA. Pour commencer, une cartographie des flux de travail de bout en bout aidera à identifier les opportunités d'utilisation agentique. McKinsey a constaté que l'adoption de l'IA est principalement dirigée par le service client, le marketing, la gestion des connaissances et l'informatique. Il est important d'identifier des indicateurs clairs qui valident l'impact. Les équipes devraient identifier les données pouvant être réutilisées à travers les tâches et les flux de travail.
2025 : une année d'expérimentations
L'année 2025 a été marquée par des expériences pilotes et des déploiements de production à petite échelle de l'IA agentique. Cette période d'expérimentation a permis aux entreprises de tester et d'affiner leurs approches avant de passer à une échelle plus grande. En 2026, l'objectif est de passer à une adoption à grande échelle, nécessitant des données fiables, accessibles et de qualité.
McKinsey conclut que l'accès à des données de haute qualité est un différenciateur stratégique à l'ère de l'IA agentique. Étant donné que les agents généreront d'énormes quantités de données, la qualité des données, la traçabilité et la standardisation seront encore plus importantes dans l'entreprise agentique. À mesure que les systèmes agentiques se développent, la gouvernance devient le principal niveau de contrôle. La fondation de données sera l'avantage concurrentiel à l'ère agentique.
