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L'essor de l'IA dans les entreprises et ses défis
Une enquête menée par OutSystems, intitulée L'État du Développement de l'IA 2026, révèle que l'intelligence artificielle (IA) est désormais en phase de production précoce dans de nombreuses entreprises, principalement au sein des départements informatiques. L'étude, qui a recueilli les réponses de 1 879 leaders informatiques, met en lumière un décalage préoccupant entre l'adoption rapide de l'IA et la capacité des organisations à la gouverner efficacement. Les auteurs du rapport insistent sur la nécessité d'établir des garde-fous pour les systèmes d'IA et d'intégrer ces nouvelles technologies dans les plateformes existantes.
OutSystems indique que 97 % des répondants explorent des stratégies agentiques, avec 49 % se considérant comme ayant des capacités « avancées » ou « expertes ». Près de la moitié des personnes interrogées affirment que plus de la moitié des projets d'IA agentique sont passés de la phase pilote à la production. Les entreprises indiennes se distinguent particulièrement, avec 50 % d'entre elles déclarant que leurs projets d'IA sont réussis à 51 % à 75 %.
Les entreprises réfléchissent à l'emplacement optimal pour le déploiement des agents IA et aux contrôles nécessaires. Bien que la réduction des coûts et les gains d'efficacité soient des attentes courantes, seulement 22 % des entreprises ont constaté que leurs déploiements étaient efficaces dans ces domaines. Les gains les plus notables proviennent de l'équipement des développeurs avec des outils d'IA génératifs, qui améliorent significativement la productivité.
Secteurs en pointe et obstacles à l'intégration
Les secteurs des services financiers et de la technologie sont en tête de la transition de la phase pilote à la production, avec des mises en œuvre dans des fonctions commerciales clés. Ces secteurs démontrent une compréhension claire de l'automatisation et des retours sur investissement. L'enquête révèle que le développement assisté par l'IA générative est courant dans neuf des dix pays interrogés, en complément des méthodes de développement traditionnelles.
OutSystems constate que 48 % des répondants considèrent l'intégration avec les systèmes hérités comme cruciale pour étendre l'IA agentique, tandis que 38 % citent ces systèmes comme la principale cause de stagnation des projets. Les difficultés d'intégration et la fragmentation des systèmes hérités sont perçues comme des obstacles majeurs par plus de 40 % des participants.
Les organisations qui envisagent de grands programmes de nettoyage des données, souvent recommandés par les fournisseurs d'IA pour expliquer les échecs de déploiement, pourraient devoir repenser leur approche. Selon le rapport, des agents peuvent être construits pour fonctionner efficacement même dans des environnements de données complexes, à condition que la gouvernance et l'intégration soient renforcées parallèlement à la mise en œuvre de l'IA.
Confiance et gouvernance de l'IA
La confiance dans l'IA agentique s'améliore, avec 73 % des répondants exprimant une confiance élevée ou modérée dans l'autonomie des agents, soit une augmentation de 10 % par rapport à l'année précédente. La confiance dans le code ou les flux de travail générés par des outils d'IA tiers est également en hausse, atteignant 67 %, contre seulement 40 % l'année précédente. Cependant, seulement 36 % des entreprises ont une gouvernance centralisée de l'IA, et 64 % n'ont pas de telle structure. 41 % s'appuient sur des règles ad hoc, et deux tiers des répondants trouvent techniquement difficile d'intégrer des points de contrôle humains.
De nombreuses organisations semblent déployer des modèles de supervision plus lâches, bien qu'il ne soit pas clair si cela résulte d'une plus grande confiance dans les modèles ou si les fonctions commerciales sont sous pression pour déployer l'IA, indépendamment des préoccupations en matière de sécurité ou de fiabilité. Si la tendance à assouplir la supervision se poursuit, les auteurs du rapport notent que l'adoption de l'IA agentique pourrait avancer plus rapidement que les méthodes de responsabilité que beaucoup jugent importantes.
Les entreprises qui souhaitent déployer des agents dans des environnements réglementés ou critiques pour la mission devraient considérer l'orchestration et l'auditabilité comme faisant partie intégrante du produit. Lorsque les contrôles de conformité prennent en compte les opérations d'une entreprise, les pistes de vérification sous forme de fichiers journaux et de responsabilités définies sont considérées comme des éléments essentiels de tout déploiement d'IA agentique. Le rapport indique que 94 % des leaders s'inquiètent de l'« expansion de l'IA », qui n'est pas définie mais pourrait être interprétée comme un manque de plateforme de gestion centralisée supervisant tous les déploiements d'IA dans l'entreprise. 39 % sont très ou extrêmement préoccupés par ce problème, et seulement 12 % utilisent actuellement une plateforme centralisée pour garder cette expansion sous contrôle.