Dynatrace identifie des pistes pour industrialiser l’usage des intelligences autonomes et éviter les risques de se faire distancer et d’endettement technique. Ce rapport éclaire les DSI sur les architectures, les indicateurs et les pratiques nécessaires pour maîtriser l’IA agentique comme une capacité dûment intégrée.
L’essor de l’IA agentique, ces agents autonomes capables de poursuivre des tâches complexes en interaction avec les systèmes, suscite un intérêt croissant pour les directions informatiques. Ces systèmes promettent d’automatiser des flux, d’optimiser les opérations et de réduire les interventions humaines répétitives. Sans cadre rigoureux, l’adoption peut toutefois générer des effets non maîtrisés : comportements imprévus, dépendances invisibles et difficultés de traçabilité. Pour les DSI, l’enjeu consiste à concilier l’autonomie des agents avec la fiabilité, la sécurité et la résilience des opérations.
Dynatrace définit l’IA agentique comme un ensemble de capacités permettant à des agents logiciels autonomes de planifier, exécuter et ajuster des actions à partir d’objectifs définis, au sein de l’infrastructure et des applications. Cela dépasse l’usage conversationnel des modèles de langage : l’IA agentique orchestre des workflows, gère des dépendances de services et interagit avec des API et des systèmes hétérogènes. Selon le rapport, cette évolution transforme la nature de l’exploitation informatique, en transférant au système une partie des décisions traditionnellement prises par les équipes d’exploitation.
La fiabilité opérationnelle comme socle de toute autonomie
Pour les organisations qui envisagent d’intégrer l’agentic AI, la question clé n’est pas seulement technologique, mais architecturale. L’intégration d’agents autonomes requiert une visibilité fine sur l’ensemble des composants, une cartographie des dépendances et des mécanismes de gouvernance robustes pour contrôler leurs actions. Sans ces fondations, les agents peuvent introduire de la variabilité, compliquer l’analyse des incidents et générer des boucles d’automatisation non désirées.
Le rapport de Dynatrace met l’accent sur la fiabilité comme condition préalable à toute adoption significative de l’agentic AI. Cette fiabilité repose sur trois dimensions interdépendantes : la supervision continue des systèmes, des métriques de performance et de stabilité adaptées, et des boucles de rétroaction capable de corriger les écarts en temps réel. Ces éléments sont essentiels pour anticiper les comportements des agents, détecter les dérives et assurer une exploitation conforme aux objectifs métiers et aux exigences réglementaires.
Les indicateurs proposés incluent la latence des actions autonomes, les taux de succès des workflows automatisés, les variations de charge système et les points de friction liés aux intégrations intersystèmes. Ces métriques permettent de quantifier l’impact des agents sur la performance globale et d’établir des seuils d’alerte. Une gouvernance efficace combine ces mesures avec des politiques de seuil, des audits périodiques des actions autonomes et des revues humaines ciblées pour valider les décisions critiques.
Contrôler les dépendances et éviter l’endettement technique
Les agents autonomes tirent parti d’un ensemble de services et de dépendances internes : bases de données, files de messages, API externes, plateformes cloud. Sans visibilité unifiée et sans plan d’évolution des interfaces, ces dépendances peuvent devenir des points d’endettement technique, ralentissant les mises à jour, augmentant les coûts de maintenance et multipliant les risques d’incompatibilité. Le rapport recommande d’intégrer des pratiques d’architecture adaptative pour minimiser ces risques.
L’architecture recommandée par Dynatrace privilégie des services faiblement couplés, des interfaces standardisées et des contrats d’API clairs. L’adoption de pratiques de test automatisé et de simulation des comportements des agents avant déploiement est identifiée comme un levier majeur pour réduire les surprises en production. Ces pratiques diminuent les risques d’interactions imprévues et facilitent l’évolution des agents à mesure que les systèmes sous-jacents changent.
Industrialiser l’IA agentique : processus, culture et outils
Pour transformer le potentiel de l’IA agentique en capacité organisationnelle, Dynatrace met en avant trois axes d’action, les processus, la culture et les outils. Le rapport souligne la nécessité d’aligner les équipes autour d’objectifs communs, d’intégrer des pratiques DevOps et de promouvoir une culture de responsabilité partagée entre l’automatisation et la supervision humaine. Du point de vue des outils, l’intégration de plateformes d’observabilité avancée, de journaux unifiés et de tableaux de bord interactifs est cruciale pour garder le contrôle des agents.
L’exploitation de l’IA agentique réclame aussi des processus d’escalade clairs et des revues formelles des décisions automatisées. Ces processus doivent être documentés, testés et révisés régulièrement pour s’adapter aux évolutions des charges de travail et des objectifs métiers. La formation des équipes à l’analyse des comportements autonomes et à l’interprétation des métriques de fiabilité complète cet ensemble, réduisant la dépendance à un petit groupe d’experts et diffusant la compétence au sein de l’organisation.
Éviter les pièges de l’automatisation incontrôlée
l’IA agentique peut transformer l’exploitation informatique en déplaçant des tâches répétitives et prédictives vers des agents autonomes capables de réagir en continu. Si cette transformation est maîtrisée, elle promet des gains mesurables en termes de disponibilité des services, de temps de résolution des incidents et de réduction des coûts opérationnels liés à la surveillance manuelle. Le rapport de Dynatrace fournit un guide pragmatique pour évaluer la maturité des organisations sur ces dimensions et pour définir une feuille de route d’adoption.
Pour les directions des systèmes d’information, l’adoption de l’IA agentique ne doit pas être conduite comme une mode technologique, mais comme un projet d’ingénierie systémique. L’intégration d’indicateurs de fiabilité, de pratiques d’architecture résiliente et de processus de gouvernance est indispensable pour éviter les pièges de l’automatisation incontrôlée. En transformant les agents autonomes en composants prédictibles et surveillables, les entreprises pourront accroître leur résilience tout en libérant des ressources pour des travaux à plus forte valeur ajoutée.
