L’IA agentique, catalyseur de transformation… ou nouveau mirage ?

Depuis deux ans, l’intelligence artificielle est sur toutes les lèvres. Pourtant, derrière l’effervescence médiatique, les chiffres sont implacables : selon IBM, seuls 25 % des dirigeants déclarent obtenir le retour sur investissement attendu de leurs projets IA. Gartner va plus loin : d’ici fin 2025, 30 % des projets d’IA générative seront abandonnés après la phase de preuve de concept, faute de données fiables, de gouvernance adaptée ou de valeur métier clairement identifiée. Ces constats, corroborés par Deloitte et McKinsey, révèlent une réalité : l’IA reste trop souvent un mirage technologique, plus qu’un levier de transformation.

Une contribution de Marc Mironneau, Directeur Data & Digital cabinet Axys

L’IA agentique : miser sur la valeur métier plutôt que sur l’effet waouh

Dans ce contexte, les géants du logiciel ont flairé l’opportunité. Microsoft, ServiceNow, Salesforce ou SAP investissent massivement dans l’IA agentique, cette nouvelle génération d’IA capable d’agir de manière autonome, d’apprendre en continu et de s’intégrer aux processus métiers. SAP, par exemple, a vu son action croître de façon conséquente en 2025, portée par l’intégration d’agents IA dans sa suite CX. Pour ces acteurs, l’IA agentique n’est pas qu’une innovation : c’est un virage stratégique et lucratif.

Mais pour les entreprises, la question n’est pas de suivre la mode. Elle est de réussir. Et cela suppose de changer de paradigme. L’IA agentique ne se déploie pas comme un chatbot ou un outil d’automatisation. Elle exige une approche structurée, centrée sur la valeur métier. Comme le soulignent de nombreux cabinets de conseil, les projets les plus efficaces sont ceux qui ciblent des processus critiques, bien délimités, avec un ROI tangible à court terme. Par exemple, dans le marketing, mieux vaut un agent IA qui note automatiquement les leads selon leur potentiel, ou dans la finance, optimise votre reporting financier en validant automatiquement les données, qu’un assistant générique aux promesses floues.

Un autre pilier fondamental de tout projet d’IA agentique réside dans la qualité des données. Sans données fiables, structurées et contextualisées, même les meilleurs agents resteront inefficaces. La gouvernance des données ne peut être une réflexion secondaire : elle doit être pensée en amont et évoluer en parallèle du déploiement des agents. Cela implique de cartographier les sources, d’assurer la traçabilité, de définir des règles de qualité et de mettre en place des processus de mise à jour continue. Les entreprises qui réussissent sont celles qui considèrent la donnée comme un actif stratégique, au même titre que leurs talents ou leur capital technologique.

Le facteur humain, clé d’un déploiement réussi

Autre impératif : embarquer les équipes. L’IA agentique transforme les métiers. Elle ne remplace pas les collaborateurs, elle vise à les aider à s’améliorer. Via cette nouvelle génération d’agents, il faut garder à l’esprit de tendre à les faire évoluer vers des travailleurs augmentés, pas des assistés diminués. À condition de les former, de les impliquer, de les rassurer. La conduite du changement n’est pas un supplément d’âme : c’est le cœur du projet. Les entreprises qui réussissent investissent autant dans l’humain que dans la technologie. Selon McKinsey, pour chaque euro dépensé en IA, elles en consacrent 1,5 à 2 à la transformation organisationnelle.

Enfin, il faut rester lucide. L’IA agentique n’est pas une baguette magique. Elle ne résoudra pas tous les problèmes. Mais bien pensée, bien gouvernée, bien intégrée, elle peut devenir un levier puissant de performance, d’agilité et de différenciation. À condition de sortir des promesses mirobolantes et d’entrer dans l’action.

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