Plus de 40 % des projets d'IA agentique seront annulés d'ici fin 2027 en raison de l'escalade des coûts, d'une valeur commerciale incertaine ou de contrôles des risques inadéquats

D'après Gartner

Plus de 40 % des projets d'IA agentique seront annulés d'ici fin 2027 en raison de l'escalade des coûts, d'une valeur commerciale incertaine ou de contrôles des risques inadéquats, d'après Gartner

Selon Gartner, Inc., plus de 40 % des projets d'intelligence artificielle (IA) agentique seront annulés d'ici la fin de l'année 2027. Le cabinet d'études cite l'escalade des coûts, la valeur commerciale incertaine ou les contrôles des risques inadéquats comme principales raisons contribuant à ce déclin.

Pour rappel, l'IA agentique est une catégorie d'IA qui se concentre sur les systèmes autonomes capables de prendre des décisions et d'effectuer des tâches sans intervention humaine. Ces systèmes indépendants réagissent automatiquement aux conditions afin de produire des résultats de processus. Le concept central de l'IA agentique est l'utilisation d'agents d'IA pour effectuer des tâches automatisées sans qu'une intervention humaine ne soit requise. Si l'automatisation robotisée des processus (RPA) et les agents IA peuvent être programmés pour automatiser des tâches spécifiques ou prendre en charge des décisions basées sur des règles, ces règles sont généralement fixes.

L'IA agentique fonctionne de manière indépendante, prenant des décisions grâce à un apprentissage continu et à l'analyse de données externes et d'ensembles de données complexes. Le fonctionnement des agents peut nécessiter diverses techniques d'IA, telles que le traitement du langage naturel, l'apprentissage automatique (ML) et la vision par ordinateur, en fonction de l'environnement. Le domaine de l'IA agentique est étroitement lié à l'automatisation agentique, également connue sous le nom de systèmes de gestion de processus basés sur des agents, lorsqu'il est appliqué à l'automatisation des processus. Ses applications comprennent le développement de logiciels, le support client, la cybersécurité et l'intelligence économique.


« La plupart des projets d'IA agentique actuels sont des expériences préliminaires ou des preuves de concept qui sont principalement motivées par l'engouement médiatique et souvent mal appliquées », a déclaré Anushree Verma, directrice principale de l'analyse chez Gartner. « Cela peut empêcher les organisations de voir le coût réel et la complexité du déploiement à grande échelle des agents d'IA, retardant ainsi la mise en production des projets. Elles doivent aller au-delà de l'engouement médiatique pour prendre des décisions stratégiques réfléchies sur où et comment appliquer cette technologie émergente. »

Selon un sondage réalisé en janvier 2025 par Gartner auprès de 3 412 participants à un webinaire, 19 % ont déclaré que leur organisation avait réalisé des investissements importants dans l'IA agentique, 42 % avaient réalisé des investissements prudents, 8 % n'avaient réalisé aucun investissement, et les 31 % restants adoptaient une approche attentiste ou étaient indécis.

De nombreux fournisseurs contribuent à cet engouement en se livrant à un « agent washing », c'est-à-dire en rebaptisant des produits existants, tels que les assistants IA, l'automatisation robotisée des processus (RPA) et les chatbots, sans capacités agentique substantielles. Gartner estime que seuls environ 130 des milliers de fournisseurs d'IA agentique sont réels.

« La plupart des propositions d'IA agentique manquent de valeur significative ou de retour sur investissement (ROI), car les modèles actuels n'ont pas la maturité et l'autonomie nécessaires pour atteindre de manière autonome des objectifs commerciaux complexes ou suivre des instructions nuancées au fil du temps », a déclaré Anushree Verma. « De nombreux cas d'utilisation présentés aujourd'hui comme agentique ne nécessitent pas de mise en œuvre agentique. »

Réalisation de la valeur commerciale

Malgré ces défis initiaux, la tendance vers l'IA agentique représente un bond en avant dans les capacités de l'IA et les opportunités commerciales. L'IA agentique fournira de nouveaux moyens pour améliorer l'efficacité des ressources, automatiser des tâches complexes et introduire de nouvelles innovations commerciales, au-delà des capacités des robots d'automatisation scriptés et des assistants virtuels.

Gartner prévoit qu'au moins 15 % des décisions professionnelles quotidiennes seront prises de manière autonome par l'IA agentique d'ici 2028, contre 0 % en 2024. En outre, 33 % des applications logicielles d'entreprise incluront l'IA agentique d'ici 2028, contre moins de 1 % en 2024.

À ce stade précoce, Gartner recommande de n'utiliser l'IA agentique que lorsqu'elle apporte une valeur ajoutée ou un retour sur investissement évidents. L'intégration d'agents dans des systèmes existants peut s'avérer techniquement complexe, perturbant souvent les flux de travail et nécessitant des modifications coûteuses. Dans de nombreux cas, repenser entièrement les flux de travail avec l'IA agentique est la voie idéale pour une mise en œuvre réussie.

« Pour tirer pleinement parti de l'IA agentique, les organisations doivent se concentrer sur la productivité de l'entreprise plutôt que sur l'augmentation des tâches individuelles », explique Anushree Verma. « Elles peuvent commencer par utiliser des agents d'IA lorsque des décisions doivent être prises, l'automatisation pour les flux de travail routiniers et des assistants pour les récupérations simples. Il s'agit de générer de la valeur commerciale grâce aux coûts, à la qualité, à la rapidité et à l'échelle. »

Source : Gartner

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