Dans la transformation numérique en cours, l’intelligence artificielle s’impose comme le défi majeur des entreprises. Les chiffres abondent, parfois contradictoires, reflétant la diversité des technologies et des usages regroupés sous l’étiquette « IA ». Après les chatbots et copilotes, une nouvelle étape s’ouvre avec les agents IA : des systèmes capables non seulement de générer du contenu, mais aussi d’agir de manière autonome dans des environnements complexes. Selon le Baromètre IA publié par Salesforce et OpinionWay en avril 2025, 73 % des décideurs ont déjà adopté des agents autonomes ou envisagent de le faire à court terme. Amorcée récemment, cette transition vers un modèle AI-centric s’impose désormais comme une priorité stratégique pour de nombreuses organisations.
Agents autonomes : une rupture technologique
L’essor des modèles de langage avancés (LLM) au début des années 2020, accéléré par le lancement de ChatGPT en novembre 2022, a démocratisé l’accès à l’IA. Très vite, les usages se sont déplacés au-delà de la génération de contenu. En 2024, « la seconde révolution de l’IA » se concrétise avec l’émergence d’une nouvelle génération d’agents capables de planifier, d’orchestrer des actions et d’interagir avec d’autres systèmes — notamment via les large action models. Comme le soulignait Le Monde à l’automne 2024, il a suffi que la tech rêve « d’agents capables de planifier et d’agir » pour que des acteurs comme OpenAI, Google, Salesforce ou Amazon accélèrent leurs investissements.
Quelques mois après l’arrivée sur le marché, leur intégration dans les stratégies IA devient incontournable. Contrairement aux LLM classiques qui produisent, les agents exécutent et interagissent. Ils permettent de planifier des actions, d’interagir avec des applications, de prendre des décisions, et d’apprendre. Ils peuvent, par exemple, passer des commandes, piloter des API, gérer un workflow complexe.
Trois grands modèles se dessinent :
- Les agents logiciels capables d’analyser, de décider et d’exécuter des tâches.
- Les systèmes multi-agents, où plusieurs IA spécialisées coopèrent pour atteindre un objectif.
- Les agents intégrés aux environnements métiers, comme Microsoft Copilot Studio, Google Gemini Agents ou ChatGPT Team, capables d’agir directement dans les applications de l’entreprise.
Une adoption qui s’accélère
Au-delà de l’intérêt fonctionnel, le choix des agents IA repose également sur des objectifs de souveraineté des données, de respect des contraintes réglementaires et de recherche de performance opérationnelle. Comme le souligne le Baromètre IA Salesforce / Opinion Way, les agents IA, « connectés aux données des entreprises et capables de simuler le raisonnement humain, offrent de nouvelles perspectives aux entreprises, tant en matière de productivité que d’automatisation des processus métiers ou d’efficacité opérationnelle. »
Les chiffres confirment cette montée en puissance. Selon l’IFOP, l’usage de l’IA générative en France a augmenté de 60 % entre 2023 et 2024. Le rapport The Future of Enterprise AI Agents de Cloudera (février 2025) indique que 57 % des entreprises ont déployé des agents IA dans les deux dernières années et 96 % prévoient d’accroître leur usage à 12 mois. En juillet 2025, KPMG rapporte que 33 % des entreprises ont déjà recours aux agents IA, un chiffre qui grimpe à 68 % dans les organisations de plus de 1 000 salariés.
Sur le plan mondial, le marché est évalué à 7,6 milliards $ en 2025, avec une croissance annuelle moyenne de 45,8 % jusqu’en 2030.
Le défi du déploiement
Depuis début 2025, les projets d’agents IA se multiplient, devenant un point d’inflexion majeur de la révolution en cours. Deloitte estime qu’un quart des entreprises dites « génératives » lanceront des POC ou pilotes dès 2025, et la moitié d’ici 2027. Le Journal du Net projette même qu’en 2028, 15 % des décisions quotidiennes seront prises par des agents IA, et qu’un tiers des logiciels d’entreprise en intégreront nativement.
Les bénéfices attendus sont multiples : automatisation de tâches complexes, gains de productivité, accélération des projets digitaux, meilleure exploitation des données, personnalisation accrue et innovation continue. La souveraineté et la sécurité des données figurent aussi parmi les avantages clés, les agents permettant un traitement localisé et sécurisé, réduisant le risque de fuite.
Mais pour tirer parti de cette révolution, les entreprises doivent identifier les bons cas d’usage, disposer des compétences adéquates et sécuriser leurs déploiements. Les DSI se trouvent en première ligne : ils doivent articuler gouvernance et éthique, intégrer les agents aux workflows existants et orchestrer leur supervision. Le défi n’est pas uniquement technologique : il est aussi humain. La réussite passe par l’acquisition rapide de nouvelles expertises, qu’elles soient internes ou mobilisées via des talents externes spécialisés.
C’est en conjuguant stratégie, pragmatisme et agilité dans l’accès aux compétences que les organisations pourront prendre les bonnes orientations ; et ne pas manquer le coche de cette (r)évolution décisive.
