Comme en son temps le cloud, les agents IA bouleversent le marché de l’IT en apportant l’automatisation et la prise de décision au sein même des processus des entreprises. Dans ce contexte, la question du « build vs buy » prend une dimension stratégique. Selon le rapport Dataiku, la réussite d’un déploiement d’agents IA repose sur l’articulation entre la plateforme unifiée, la gouvernance, la préparation des données et l’intégration métier, bien au-delà du simple arbitrage coût/délai.
L’intégration des agents IA au sein des entreprises est un mouvement de fond où l’automatisation intelligente devient un pilier des stratégies de transformation numérique. Progressivement, l’attention se déplace des simples modèles prédictifs vers des systèmes agissants et adaptatifs de manière autonome. Ce glissement vers l’agentification de certains processus amène les directions informatiques et métiers à repenser leurs arbitrages, où gouverner, fiabiliser et aligner la chaîne de valeur autour de l’IA devient aussi structurant que la performance technologique elle-même. Selon Gartner, le marché mondial des agents IA pourrait être multiplié par dix d’ici 2030, passant de 5,1 à 47,1 milliards de dollars, signalant un basculement industriel irréversible.
Mais cette incursion agentique entraîne une explosion de l’écosystème. Chaque agent mobilise des outils, des jeux de données et des modèles distincts, générant des risques de fragmentation, de « shadow AI » et de dérive non contrôlée. Dataiku insiste sur la nécessité d’une plateforme centralisée, permettant de surveiller, d’auditer et de piloter l’ensemble des agents avec un même référentiel de données et de règles. Ce socle unique garantit la traçabilité, la conformité réglementaire et la réactivité. Un tel cadre permet d’éviter la multiplication d’agents isolés ou redondants, difficilement gouvernables, et de limiter les effets de silos techniques et organisationnels.
La donnée comme socle stratégique et levier d’alignement
Sans cette approche consolidée, toute erreur ou décision erronée prise par un agent devient difficile à retracer. « Traquer l’origine d’une mauvaise décision relève du casse-tête sans fondation centralisée », alerte le rapport. C’est la seule voie pour garantir à la fois la visibilité, l’explicabilité et l’agilité dans la gestion des risques liés à l’autonomie croissante des agents IA.
La qualité, la standardisation et la gouvernance des données constituent le carburant indispensable des agents IA. Le rapport souligne que la majorité des organisations sont confrontées à la dispersion, à l’hétérogénéité et à la fragilité de leurs actifs informationnels, ce qui freine l’industrialisation de l’IA agentique. L’éditeur recommande de ne pas dissocier l’amélioration de la qualité des données du déploiement des agents, car chaque action ou décision d’un agent doit s’appuyer sur une donnée continuellement validée, monitorée et conforme aux exigences sectorielles. L’intégration de la validation en temps réel et de l’enrichissement automatique dans les workflows s’impose ainsi comme une nouvelle norme de la gouvernance IA.
Au-delà des enjeux de fiabilité, la mutualisation de l’écosystème d’analyse, de modélisation et d’orchestration des agents transforme progressivement la donnée brute en avantage concurrentiel. L’entreprise passe d’une gestion corrective à une valorisation proactive de son patrimoine informationnel, condition sine qua non pour éviter la prolifération d’agents non alignés sur la stratégie globale.
Build vs Buy : entre rapidité d’exécution et différenciation métier
Le rapport Dataiku déconstruit le dilemme classique entre développement sur mesure (build) et achat de solutions packagées (buy) : « Les agents IA ne sont pas des applications classiques que l’on installe et pilote isolément ». L’achat d’agents prêts à l’emploi favorise l’intégration rapide et à moindre coût, mais expose à une personnalisation limitée, un cloisonnement fonctionnel et une dépendance vis-à-vis des éditeurs. À l’inverse, la construction d’agents sur mesure permet de refléter fidèlement les spécificités métiers, d’optimiser l’articulation avec les processus internes et de sécuriser la maîtrise des données, au prix d’un investissement conséquent en compétences, en temps et en gouvernance.
La solution pragmatique, selon Dataiku, réside dans l’hybridation des approches. Les entreprises les plus avancées mixent l’acquisition d’agents pour les cas d’usage standardisés et la construction pour les enjeux stratégiques, tout en s’appuyant sur une plateforme commune d’orchestration. Cette architecture hybride maximise à la fois la rapidité de déploiement, la flexibilité, l’efficience opérationnelle et la capacité à innover de manière différenciante.
Maîtriser les risques : gouvernance, sécurité, compétences
L’adoption à grande échelle des agents IA aggrave les enjeux de sécurité, de conformité et de gestion des compétences. Dataiku identifie le risque de prolifération incontrôlée (agent sprawl), comme la multiplication d’agents redondants, non coordonnés, créant des vulnérabilités, des coûts cachés et des incohérences dans l’organisation. Pour éviter ces dérives, le rapport préconise la définition d’un cadre de gouvernance, l’alignement systématique sur la réglementation, ainsi que l’investissement dans la formation et la montée en compétence des équipes.
La plateforme doit assurer la sécurité et la conformité natives, l’auditabilité des actions des agents et l’intégration de garde-fous tout au long du cycle de vie. Ce modèle permet de conjuguer l’innovation à la maîtrise du risque, deux impératifs indissociables à l’ère de l’IA générative appliquée aux processus métier.
Nouvelle gouvernance de la valeur, de la promesse aux résultats
La promesse des agents IA ne se limite pas à l’automatisation des tâches ou à l’optimisation de workflows. Elle réside dans la capacité à transformer l’organisation, grâce à la répartition intelligente des rôles entre l’humain et l’agent, à la transparence sur la chaîne de décision, au pilotage des indicateurs de performance et à la réinvention des interactions avec les systèmes d’information. Les cas d’usage à fort impact, identifiés dès la phase pilote, doivent faire l’objet d’un suivi structuré (ROI, adoption, qualité), sous peine de basculer dans l’expérimentation sans lendemain.
Comme le conclut le rapport, « Les agents IA vont bouleverser la manière dont chacun interagit avec l’informatique et refondre l’industrie logicielle. Les entreprises qui n’investissent pas dès maintenant dans une plateforme unifiée et gouvernée risquent une fragmentation irréversible et une perte d’agilité ». La réussite d’un projet agentique relève donc moins d’une opposition binaire build vs buy que d’une orchestration intelligente, continue et alignée sur les objectifs de l’entreprise.
