La sécurité et la confidentialité des données constituent le principal verrou du passage à l’échelle de l’IA agentique en Europe. Selon l’étude mondiale « The Pulse of Agentic AI 2026 » publiée par Dynatrace, 53 % des dirigeants de la zone EMEA considèrent ces deux dimensions comme indispensables pour transformer les projets pilotes en déploiements industriels. L’enjeu dépasse la performance technologique et engage la gouvernance, la validation et l’acceptabilité client.
La généralisation des agents autonomes modifie l’architecture des systèmes d’information. Ces systèmes prennent des décisions, orchestrent des flux et déclenchent des actions en temps réel. La question centrale n’est plus l’expérimentation, mais la capacité organisationnelle à sécuriser et à contrôler ces mécanismes à grande échelle.
L’étude « The Pulse of Agentic AI 2026 », réalisée pour Dynatrace par Y2 Analytics en novembre et décembre 2025, repose sur les réponses de 919 dirigeants et décideurs impliqués dans des projets d’IA agentique au sein d’entreprises dont le chiffre d’affaires dépasse 100 millions de dollars. L’échantillon comprend 380 répondants européens, 206 américains, 196 en Asie-Pacifique, 85 en Amérique latine et 81 au Moyen-Orient.
Sécurité et confidentialité, des prérequis non négociables
Plus de la moitié des dirigeants européens interrogés déclarent que la sécurité et la confidentialité des données sont les leviers décisifs pour franchir le cap entre le pilote et la production. Cette proportion positionne la gouvernance des données comme un prérequis opérationnel. Rob Van Lubek, vice-président EMEA chez Dynatrace, précise que « la sécurité et la confidentialité sont les conditions sine qua non du passage à l’échelle des projets d’IA ». Il ajoute que l’innovation orientée client repose sur un déploiement sécurisé dès la conception. Pour les directions informatiques, cela implique des mécanismes de traçabilité, des contrôles d’accès fins et une capacité d’audit des décisions prises par les agents.
La fiabilité des agents en zone EMEA repose sur une double exigence. Selon l’étude, 47 % des dirigeants européens jugent prioritaires à la fois la rigueur des données et la supervision humaine. Ce résultat met en évidence un modèle hybride où l’autonomie algorithmique demeure encadrée. Pour les entreprises clientes, ce positionnement suppose la mise en place de circuits de validation, de seuils d’alerte et de mécanismes de reprise en main. Les architectures doivent intégrer des capacités d’explication des décisions et des dispositifs d’arrêt en cas d’anomalie détectée.
UX et CX, des indicateurs de succès
Le baromètre de réussite le plus cité par les dirigeants européens concerne l’expérience utilisateur et la satisfaction client. Cette priorité oriente les déploiements vers des cas d’usage visibles et mesurables. En parallèle, les entreprises EMEA et américaines concentrent leurs attentes de retour sur investissement sur la logistique et la chaîne d’approvisionnement, contrairement à la région Asie-Pacifique. L’IA agentique est ainsi positionnée comme levier d’optimisation des flux et de coordination des processus critiques.
La surveillance des systèmes constitue un pierre angulaire pour les répondants EMEA. Les organisations interrogées assignent à l’observabilité trois objectifs majeurs : garantir la qualité des données pour 66 % d’entre elles, détecter les anomalies en temps réel pour 60 %, et optimiser l’efficacité opérationnelle pour 57 %. Ces chiffres placent la visibilité technique au cœur du dispositif de gouvernance. L’IA agentique exige la corrélation des métriques applicatives, des journaux d’événements et des flux de données afin de relier l’activité des agents aux indicateurs métiers. La pénurie de talents, mentionnée par 39 % des répondants européens contre 51 % aux États-Unis et 46 % en Asie-Pacifique, renforce la nécessité d’outils capables d’automatiser le contrôle tout en limitant les risques opérationnels.
L’IA agentique franchit un point d’inflexion. La réussite des déploiements européens repose sur l’articulation entre la gouvernance des données, la supervision humaine et la visibilité opérationnelle. Les organisations capables de structurer ces trois dimensions disposent d’un levier mesurable pour industrialiser leurs projets tout en préservant la conformité et la confiance des utilisateurs.
