L’intelligence artificielle agentique marque une nouvelle étape dans la transformation numérique des organisations, en introduisant des agents capables d’apprendre, de planifier et d’agir de façon autonome. Le rapport MIT Sloan Management Review / BCG éclaire, à partir de données collectées auprès de plus de 1 400 décideurs, les dynamiques réelles d’adoption, les arbitrages organisationnels et les défis de gouvernance associés à cette évolution.
Le rapport « The Emerging Agentic Enterprise » repose sur une enquête internationale menée auprès de plus de 1 400 dirigeants et responsables technologiques dans divers secteurs d’activité, complétée par des entretiens approfondis et des études de cas. Cette méthodologie rigoureuse permet de dresser un panorama chiffré des usages de l’IA agentique, des intentions de déploiement, des obstacles rencontrés et des mesures recommandées pour passer du pilote à l’industrialisation.
Plus d’un tiers des organisations interrogées indiquent avoir déjà déployé au moins un agent autonome en production. Près de 44 % prévoient d’élargir l’usage de ces systèmes au cours des deux prochaines années. L’étude révèle que la majorité des cas d’usage déclarés concernent la gestion administrative, l’optimisation logistique, l’analyse de données et le support client, ces secteurs concentrant les premiers retours d’expérience mesurables.
Adoption rapide mais contrastée des agents autonomes
Le rapport précise que, malgré la progression rapide de l’IA agentique, les initiatives à grande échelle demeurent rares : la majorité des projets recensés reste limitée à des expérimentations ou à des pilotes localisés. Plus de 40 % des projets en cours risquent ainsi d’être abandonnés ou redéfinis avant 2027, les auteurs évoquant une difficulté persistante à fixer des objectifs opérationnels précis et à mesurer le retour sur investissement effectif.
Les répondants soulignent que l’adoption de ces systèmes s’appuie d’abord sur la volonté de réduire les coûts de traitement, d’accélérer certaines prises de décision et d’améliorer la fiabilité des processus. Cependant, le rapport constate un écart important de maturité selon la taille des organisations et le secteur : les grandes entreprises industrielles et les acteurs du numérique affichent une avance nette, là où d’autres segments, notamment les services ou la santé, restent en retrait, faute de référentiels clairs ou d’intégration avec les systèmes existants.
Quatre tensions limitent la généralisation de la GenAI
L’enquête identifie quatre tensions qui freinent la bascule vers l’industrialisation. Premièrement, la tension entre mise à l’échelle et adaptabilité. Les répondants déclarent que, dans 57 % des cas, les agents déployés nécessitent d’importantes adaptations pour chaque contexte métier, ce qui ralentit la généralisation et complexifie la maintenance.
Deuxièmement, la tension entre expérience accumulée et rapidité d’exécution : plus de 60 % des décideurs interrogés estiment que l’apprentissage en continu des agents rend difficile la prévision des bénéfices à court terme. Le manque d’indicateurs adaptés à la dynamique des agents, cités par 52 % des organisations, pèse sur l’évaluation de la performance réelle.
Autonomie : des exigences cyber renforcées
Le rapport souligne qu’un tiers des organisations exprime des préoccupations élevées quant à la gouvernance des agents autonomes. La nécessité de mécanismes de supervision dynamiques et ajustables est reconnue par 49 % des répondants. Les auteurs insistent : « La montée de l’autonomie exige des systèmes de contrôle en temps réel et des protocoles d’audit renforcés pour prévenir les dérives ».
En matière de sécurité, 58 % des responsables interrogés estiment que l’introduction d’agents sans validation humaine directe accroît le risque d’incidents. Les mesures prioritaires mentionnées incluent la traçabilité des actions, la segmentation des accès et l’automatisation des alertes sur comportements anormaux. Le rapport note que l’absence d’outils de contrôle spécifiques conduit, dans 36 % des cas, à retarder ou limiter le déploiement d’agents à fort niveau d’autonomie.
Dilemme entre intégration et refonte des processus métiers
La quatrième tension, selon le rapport, porte sur le choix entre l’intégration des agents dans les processus existants ou la refonte complète des workflows. Près de la moitié des organisations privilégient une approche incrémentale, intégrant l’IA agentique dans des briques déjà maîtrisées, tandis qu’un quart seulement envisagent une transformation globale de l’architecture métier. Les freins évoqués incluent le coût de la refonte (pour 48 % des répondants) et le manque de compétences internes pour piloter ce type de transformation (45 %).
Les auteurs relèvent que la majorité des initiatives qui dépassent le stade du pilote reposent sur la constitution d’équipes mixtes — data, métiers, IT — et la création de comités de gouvernance transversaux, considérés comme un facteur clé de succès dans 62 % des cas étudiés.
Anticiper et piloter les arbitrages entre autonomie et contrôle
Le rapport conclut que l’IA agentique offre des leviers mesurables en matière de productivité, de réduction des coûts de traitement et d’accélération des cycles décisionnels, à condition d’anticiper et de piloter les arbitrages entre autonomie et contrôle. Les auteurs recommandent la mise en place de comités de supervision dédiés, le développement d’indicateurs dynamiques de valeur et la documentation systématique des cas d’usage, cités comme priorités par 55 % des répondants. Enfin, ils insistent : « La transition vers l’agenticité n’est pas une course technologique, mais un changement de modèle opérationnel qui exige lucidité, méthode et persévérance. »
Les auteurs insistent sur l’importance de ne pas considérer la diffusion de l’IA agentique comme une simple accélération technologique, mais comme un changement profond de modèle opérationnel. La réussite repose sur la capacité à architecturer autonomie, sécurité et adaptation aux réalités métier, tout en maintenant la transparence des choix et la robustesse des contrôles. En conclusion, le rapport rappelle que « La transition vers l’agenticité n’est pas une course technologique, mais un changement de modèle opérationnel qui exige lucidité, méthode et persévérance. »
