L’enthousiasme des fournisseurs d’intelligence artificielle (IA) se heurte à la prudence des entreprises, comme le met en lumière le sommet CIO du Wall Street Journal. Alors que des géants tels qu’OpenAI, Microsoft et Sierra incitent les entreprises à adopter cette technologie, malgré ses imperfections, de nombreux dirigeants demeurent sceptiques quant à sa fiabilité et à sa véritable valeur en termes de productivité et de rentabilité. Ces préoccupations, partagées dans les discussions publiques et sur les forums spécialisés, illustrent bien cette réserve persistante.La critique des IA génératives est alimentée par des préoccupations concernant leurs « hallucinations » et leur incapacité à distinguer le factuel du fictif. De plus, la tendance à automatiser des tâches courantes, comme la rédaction de tickets ou la gestion des e-mails, est souvent perçue comme une surcharge d’information inutile plutôt qu’un gain de temps. Certains experts soulignent aussi l’absence d’applications concrètes et véritablement transformatrices, malgré les investissements colossaux, et pointent le manque d’efficacité prouvée de l’IA dans des domaines spécifiques.
Loin d’être un simple débat sur la maturité technologique, la question de l’adoption de l’IA agentique met en lumière un problème plus fondamental : la pression exercée par les fournisseurs pour une adoption rapide, au détriment d’une réflexion approfondie sur les véritables besoins des entreprises. Le risque d’une adoption précipitée, dictée par la peur de rater une supposée révolution, pourrait aboutir à un gaspillage de ressources, comme l’a souligné le directeur de l’information de Palantir, Jim Siders. Ainsi, face aux injonctions des vendeurs, de nombreux décideurs préfèrent encore attendre des preuves concrètes avant de s’engager pleinement dans cette transformation technologique.
Les entreprises face à l’essor des agents IA : opportunité ou restructuration à venir ?
Selon Marco Argenti, DSI de Goldman Sachs, l'intelligence artificielle en 2025 sera marquée par l'évolution des codes d'IA en véritables "travailleurs" d'entreprise, capables de gérer des processus et d'être administrés comme des employés. Cette transformation conduira les entreprises à "employer" et former ces travailleurs IA pour les intégrer à des équipes hybrides associant humains et IA. Il prévoit également un déplacement des investissements vers les couches applicatives et les outils, anticipant un rôle croissant des ressources humaines dans la gestion conjointe des employés humains et des systèmes IA, avec même la possibilité de "licenciements" d'IA lorsque des versions plus performantes remplaceront les anciennes.
Parmi ses autres prédictions, Argenti estime que les modèles d'IA avancés deviendront comparables à des diplômés de doctorat spécialisés dans des domaines comme la finance ou la médecine. L'intersection entre les LLM et la robotique renforcera les capacités de raisonnement de l'IA en lui permettant d'interagir avec le monde physique. Il souligne également que l'"IA responsable" deviendra une priorité stratégique pour les conseils d'administration. Enfin, il anticipe que les plus grands modèles d'IA générative resteront dominés par quelques institutions aux ressources financières considérables, tandis que les autres acteurs se concentreront sur le développement de modèles plus petits et optimisés.
Les agents d'IA sont déjà utilisés dans des domaines variés tels que la découverte de médicaments, le service client, le marketing, la programmation et la recherche. Pourtant, les entreprises restent prudentes et ne sont pas encore prêtes à leur accorder une autonomie totale. Ces agents, considérés comme une évolution majeure des chatbots, sont capables d’exécuter des tâches complexes sans intervention humaine. De la vérification d’une réservation de voiture de location à l’aéroport à l’identification de prospects commerciaux, leur potentiel est vaste.
L’année dernière, plusieurs éditeurs de logiciels, dont Salesforce, ServiceNow, Microsoft et Workday, ont dévoilé leurs propres agents d'IA. Ces outils visent à rendre les entreprises plus autonomes dans des domaines clés comme le recrutement, la gestion des leads, la création de contenus marketing et l’administration des systèmes informatiques. Si ces agents tiennent leurs promesses, ils pourraient enfin offrir aux entreprises le retour sur investissement tant attendu de l’IA générative. Pour certains décideurs technologiques, cela passe par une réduction du temps de travail des employés, voire par une optimisation des effectifs.
Projection des dépenses mondiales en solutions d'IA et d'IA générative par entreprise (2023 - 2028)
Phu Nguyen, responsable de l’espace de travail numérique chez Pure Storage, considère les agents d’IA comme un avantage évident pour l’ensemble des employés de l’entreprise spécialisée dans le stockage de données. « Pourquoi seuls les cadres bénéficieraient-ils d’un assistant capable de rédiger leurs e-mails ou leurs présentations ? Imaginez si chaque employé pouvait en profiter », a-t-il déclaré.
Toutefois, selon le cabinet Gartner, cette adoption croissante des agents d’IA pourrait aussi engendrer de nouveaux défis, notamment en matière de cybersécurité. D’ici 2028, Gartner estime qu’au moins 15 % des décisions commerciales quotidiennes seront prises de manière autonome par l’IA, contre 0 % en 2024. Parallèlement, 25 % des violations de sécurité des entreprises pourraient être liées à une utilisation abusive de ces agents.
L’IA au service de l’innovation : J&J, Moody’s, eBay et Deutsche Telekom redéfinissent leurs industries
Johnson & Johnson : Des agents d’IA pour la découverte de médicaments
Chez Johnson & Johnson, basé dans le New Jersey, l’intelligence artificielle joue un rôle clé dans la synthèse chimique des nouveaux médicaments. Une fois une molécule prometteuse identifiée, il est crucial d’évaluer sa viabilité et sa rentabilité, un processus qui implique de nombreux paramètres, comme la température et les réactions optimisées, explique Jim Swanson, directeur de l’information.
Pour répondre à ce défi, J&J a mis en place un agent d’IA autonome capable de déterminer le moment optimal pour effectuer un changement de solvant – une étape essentielle qui permet la cristallisation d’une molécule et sa transformation en médicament. Sans cette technologie, les chercheurs devraient tester manuellement différentes conditions afin de garantir l’efficacité du processus.
« Nous utilisons désormais des agents pour analyser toutes ces variables et identifier le meilleur moment pour agir », précise Swanson. Ces agents, combinés à l’apprentissage automatique et aux jumeaux numériques (répliques numériques d’éléments du monde réel), accélèrent considérablement les recherches. Toutefois, J&J adopte une approche prudente. « Nous sommes conscients des risques que peuvent engendrer ces agents autonomes, notamment la génération d’informations biaisées ou erronées », avertit Swanson. Pour éviter ces dérives, les résultats des agents sont systématiquement vérifiés par les employés, même si l’entreprise cherche encore à optimiser ses mécanismes de supervision.
Moody’s : Des agents d’IA pour l’analyse financière
Chez Moody’s, société new-yorkaise spécialisée dans l’analyse financière et les logiciels, les agents d’intelligence artificielle jouent un rôle croissant dans la recherche. Auparavant, certaines tâches comme les comparaisons sectorielles et l’examen des documents réglementaires déposés auprès de la Securities and Exchange Commission étaient externalisées dans des pays à moindre coût, explique Nick Reed, directeur général des produits de l’entreprise. Désormais, ces missions sont en partie confiées à des agents d’IA autonomes, notamment ceux capables de collaborer entre eux.
Moody’s a ainsi développé 35 agents d’IA, allant de simples assistants de gestion de projet à des agents supervisant d’autres agents, formant ce que Reed appelle un « système multi-agents ». Chaque agent reçoit des instructions précises, une personnalité spécifique et un accès aux données et aux recherches, ce qui peut conduire à des analyses divergentes. Cela est particulièrement utile pour évaluer des situations complexes, comme la santé financière d’une entreprise qui, malgré des indicateurs positifs, pourrait être exposée à un risque géopolitique.
« C’est comme un individu : un agent est plus efficace lorsqu’il se concentre sur une seule tâche à la fois », souligne Reed.
eBay : Des agents d’IA pour coder et optimiser les ventes
eBay s’appuie sur des agents d’intelligence artificielle pour automatiser l’écriture de code et la création de campagnes marketing. L’entreprise prévoit également de les utiliser pour assister les acheteurs dans leurs recherches et aider les vendeurs à référencer leurs produits. Pour cela, la marketplace en ligne, basée à San Jose (Californie), a développé un « cadre d’agent » capable...
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