L'accélération fulgurante des agents IA en entreprise : une adoption plus rapide que toutes les prédictions
Alors que les débats sur l'intelligence artificielle générale (IAG) dominent l'actualité des géants technologiques comme OpenAI, Meta et xAI, les dirigeants d'entreprise se concentrent sur des applications concrètes et des résultats mesurables. Lors de l'événement Transform 2025 de VentureBeat à San Francisco, un constat s'est imposé : l'ère des agents IA opérationnels est bel et bien là, et elle transforme rapidement les entreprises. Des sociétés comme Intuit, Capital One, LinkedIn, Stanford University et Highmark Health déploient discrètement ces agents pour résoudre des problèmes tangibles et obtenir des retours sur investissement significatifs. Voici les quatre enseignements clés pour les décideurs techniques.
1. Les agents IA passent en production à un rythme inattendu Les entreprises déploient désormais des agents IA dans des applications client, et cette tendance s'accélère à une vitesse impressionnante. Un récent sondage VentureBeat mené auprès de 2 000 professionnels révèle que 68 % des grandes entreprises (plus de 1 000 employés) ont déjà adopté des agents IA. Ce chiffre, jugé élevé, a été confirmé par une enquête KPMG publiée le 26 juin, montrant que 33 % des organisations déploient désormais des agents IA, soit trois fois plus qu'il y a deux trimestres.
Cette accélération s'explique par des résultats concrets. Ashan Willy, PDG de New Relic, a noté une croissance trimestrielle de 30 % dans la surveillance des applications IA, grâce à l'adoption massive des agents par ses clients. Par exemple, Intuit a intégré des agents de génération de factures et de rappels dans son logiciel QuickBooks, permettant aux entreprises d'être payées cinq jours plus vite et d'augmenter de 10 % leurs chances d'être payées en intégralité.
Même les non-développeurs profitent de cette révolution. Scott White, responsable produit chez Anthropic, a partagé comment il crée désormais des fonctionnalités logicielles sans être programmeur professionnel, une impossibilité il y a six mois. De même, Olivier Godement d'OpenAI a détaillé comment des clients comme Stripe et Box utilisent son SDK Agents pour construire des systèmes multi-agents.
2. La course aux hyperscalers sans vainqueur clair dans un paysage multi-cloud et multi-modèles L'époque où l'on misait sur un seul fournisseur de grands modèles de langage (LLM) est révolue. Transform 2025 a souligné la tendance vers des stratégies multi-modèles et multi-cloud. Les entreprises veulent la flexibilité de choisir le meilleur outil, qu'il s'agisse d'un modèle propriétaire puissant ou d'une alternative open source affinée.
Armand Ruiz, VP de la plateforme IA chez IBM, a expliqué que leur passerelle de modèles, qui dirige les applications vers le LLM le plus performant, répond directement à cette demande. Zoom adopte également une approche à trois niveaux : modèles propriétaires, modèles affinés maison et modèles personnalisés par les clients.
