L’intelligence artificielle agentic est présentée comme la prochaine grande vague d’intelligence artificielle, mais sa signification pour les entreprises reste à déterminer. Selon le Capgemini Research Institute, l’IA agentic pourrait débloquer jusqu’à 450 milliards de dollars de valeur économique d’ici 2028. Cependant, son adoption reste limitée : seules 2 % des organisations ont étendu son utilisation, et la confiance dans les agents d’IA commence déjà à s’effriter.
Cette tension – un potentiel élevé mais un déploiement limité – est ce que la nouvelle recherche du Capgemini explore. Basé sur une enquête d’avril 2025 auprès de 1 500 cadres de grandes organisations de 14 pays, y compris Singapour, le rapport met en avant la confiance et la supervision comme des facteurs importants pour réaliser de la valeur. Près de trois quarts des cadres ont déclaré que les avantages de l’implication humaine dans les flux de travail de l’IA l’emportent sur les coûts. Neuf sur dix ont décrit la supervision comme positive ou au moins neutre en termes de coûts.
Le message est clair : les agents d’IA fonctionnent mieux lorsqu’ils sont associés à des personnes, pas laissés en pilote automatique.
Premiers pas, progrès lents
Environ un quart ont lancé des pilotes d’IA agentic, tandis que seuls 14 % sont passés à la mise en œuvre. Pour la majorité, le déploiement en est encore au stade de la planification. Le rapport décrit cela comme un écart croissant entre l’intention et la préparation, désormais l’un des principaux obstacles à la capture de la valeur économique.
La technologie n’est pas seulement théorique – des applications concrètes commencent à émerger, et un exemple est un assistant personnel de shopping qui peut rechercher des articles en fonction de demandes spécifiques, générer des descriptions de produits, répondre à des questions et placer des articles dans un panier à l’aide de commandes vocales ou textuelles. Alors que ces outils s’arrêtent généralement avant de finaliser des transactions financières pour des raisons de sécurité, ils reproduisent déjà de nombreuses fonctions d’un assistant humain.
Cela soulève des questions plus importantes sur le rôle des sites web traditionnels. Si l’IA peut gérer des tâches telles que la recherche, la comparaison et la préparation des achats, les gens auront-ils toujours besoin de naviguer directement sur les magasins en ligne ? Pour ceux qui trouvent les sites web chargés difficiles à naviguer, une interface pilotée par IA peut offrir une option plus simple et plus accessible.
Définir l’IA agentic
Pour dissiper le battage médiatique, AI News a parlé avec Jason Hardy, directeur de la technologie pour l’intelligence artificielle chez Hitachi Vantara, sur la façon dont les entreprises en Asie-Pacifique devraient envisager la technologie.
« Agentic AI est un logiciel qui peut décider, agir et affiner sa stratégie par lui-même », a déclaré Hardy. « Pensez-y comme une équipe d’experts de domaine qui peuvent apprendre de l’expérience, coordonner des tâches et opérer en temps réel. L’IA générative crée du contenu et est généralement réactive aux instructions. L’IA agentic peut utiliser GenAI à l’intérieur, mais son travail est de poursuivre des objectifs et de prendre des mesures dans des environnements dynamiques. »
La distinction – entre produire des résultats et générer des résultats – capture la signification de l’IA agentic pour les systèmes informatiques d’entreprise.
Pourquoi l’adoption s’accélère
Selon Hardy, l’adoption est stimulée par l’échelle et la complexité. « Les entreprises sont submergées par la complexité, le risque et l’échelle. L’IA agentic se répand parce qu’elle fait plus qu’analyser. Elle optimise le stockage et la capacité à la volée, automatise la gouvernance et la conformité, anticipe les défaillances avant qu’elles ne se produisent et répond aux menaces de sécurité en temps réel. Ce passage de ‘l’observation’ à ‘l’action autonome’ est la raison pour laquelle l’adoption s’accélère », a-t-il expliqué.
Les recherches de Capgemini soutiennent cela. L’étude a révélé que bien que la confiance dans l’IA agentic soit inégale, les premiers déploiements sont utiles lorsque la technologie prend en charge des tâches informatiques routinières mais essentielles.
Où la valeur émerge
Hardy a souligné que les opérations informatiques sont jusqu’à présent le cas d’utilisation le plus fort. « La classification automatisée des données, l’optimisation proactive du stockage et les rapports de conformité permettent aux équipes de gagner des heures chaque jour, tandis que la maintenance prédictive et les réponses en temps réel aux cybermenaces réduisent les temps d’arrêt et les risques », a-t-il déclaré.
L’impact va au-delà de l’efficacité. Les capacités signifient que les systèmes peuvent détecter les problèmes avant qu’ils n’empirent, allouer les ressources de manière plus efficace et contenir les incidents de sécurité plus rapidement. « Les premiers utilisateurs utilisent déjà l’IA agentic pour remédier aux incidents de manière proactive avant qu’ils n’empirent, renforçant la fiabilité et les performances dans des environnements hybrides », a ajouté Hardy.
Pour l’instant, les opérations informatiques restent le point de départ le plus pratique : leur déploiement offre des résultats mesurables et est au cœur de la manière dont les entreprises gèrent à la fois les coûts et les risques, montrant la signification de l’IA agentic dans les opérations.
Le point de départ de l’Asie du Sud-Est
Pour les organisations de l’Asie du Sud-Est, Hardy a déclaré que la première priorité est d’obtenir les bonnes données. « L’IA agentic apporte de la valeur seulement lorsque les données d’entreprise sont correctement classées, sécurisées et gouvernées », a-t-il expliqué.
L’infrastructure est également importante, ce qui signifie que l’IA agentic nécessite des systèmes capables de prendre en charge l’orchestration multi-agent, la mémoire persistante et l’allocation dynamique des ressources. Sans cette base, l’adoption sera limitée en portée.
De nombreuses entreprises peuvent choisir de commencer par les opérations informatiques, où l’IA agentic peut prévenir les pannes et optimiser les performances avant de se déployer dans des fonctions commerciales plus larges.
Remodeler les flux de travail principaux
Hardy s’attend à ce que l’IA agentic remodèle les flux de travail dans les TI, la gestion de la chaîne d’approvisionnement et le service client. « Dans les opérations informatiques, l’IA agentic peut anticiper les besoins en capacité, rééquilibrer les charges de travail et réallouer les ressources en temps réel. Elle peut également automatiser la maintenance prédictive, prévenant les pannes matérielles avant qu’elles ne se produisent », a-t-il déclaré.
La cybersécurité est un autre domaine prometteur. « En cybersécurité, l’IA agentic est capable de détecter les anomalies, d’isoler les systèmes affectés et de déclencher des sauvegardes immuables en quelques secondes, réduisant les temps de réponse et atténuant les dommages potentiels », a noté Hardy.
Les capacités ne se limitent pas aux essais de concept. Les premiers déploiements montrent déjà comment l’IA agentic peut renforcer la fiabilité et la résilience dans des environnements hybrides.
Compétences et leadership
L’adoption nécessitera également de nouvelles compétences humaines. « L’IA agentic déplacera le rôle humain de l’exécution à la supervision et à l’orchestration », a déclaré Hardy. Les dirigeants devront définir des limites et surveiller les systèmes autonomes, en veillant à ce qu’ils restent dans les limites éthiques et organisationnelles.
Pour les gestionnaires, le changement signifie moins de focalisation sur les tâches administratives et plus sur le mentorat, l’innovation et la stratégie. Les équipes RH devront développer des compétences en gouvernance comme la préparation à l’audit et créer de nouvelles structures pour intégrer l’IA agentic de manière efficace.
L’impact sur la main-d’œuvre sera inégal. Le Forum économique mondial prévoit que l’IA pourrait créer 11 millions d’emplois en Asie du Sud-Est d’ici 2030 et en supprimer 9 millions. Les femmes et la génération Z devraient être les plus touchées, avec plus de 70 % des femmes et jusqu’à 76 % des travailleurs plus jeunes occupant des postes vulnérables à l’IA.
Cela souligne l’urgence de la reconversion, et d’importants investissements sont déjà en cours, Microsoft ayant engagé 1,7 milliard de dollars en Indonésie et déployant des programmes de formation en Malaisie et dans la région. Hardy a souligné que le renforcement des capacités doit être inclusif, rapide et stratégique.
Ce qui vient ensuite
En regardant trois ans plus loin, Hardy croit que de nombreux dirigeants sous-estimeront la vitesse du changement. « La première vague de bénéfices est déjà visible dans les opérations informatiques : l’IA agentic automatise des tâches comme la classification des données, l’optimisation du stockage, la maintenance prédictive et la réponse aux cybermenaces, libérant les équipes pour se concentrer sur un travail stratégique de haut niveau », a-t-il dit.
Mais la plus grande surprise pourrait être au niveau économique et des modèles d’entreprise. Le cabinet IDC estime que l’IA et l’IA générative pourraient ajouter environ 120 milliards de dollars au PIB des ASEAN-6 d’ici 2027. Hardy voit les implications comme plus larges et plus rapides que ce que de nombreux leaders attendent. « Cela suggère que l’impact sera beaucoup plus rapide et plus important que ne l’anticipent actuellement de nombreux dirigeants », a-t-il déclaré.
En Indonésie, plus de 57 % des rôles professionnels devraient être augmentés ou perturbés par l’IA, un rappel que la transformation ne se limitera pas aux TI. Elle touchera la manière dont les entreprises sont structurées, dont elles gèrent les risques et dont elles créent de la valeur.
Équilibrer l’autonomie avec la supervision
Les conclusions de Capgemini et les observations de Hardy convergent vers le même thème : l’IA agentic offre une énorme promesse, mais sa signification en pratique dépend de l’équilibre entre l’autonomie, la confiance et la supervision humaine.
La technologie peut aider les entreprises à réduire les coûts, à améliorer la fiabilité et à débloquer de nouvelles sources de revenus. Mais sans une attention particulière à la gouvernance, à la reconversion et à la préparation de l’infrastructure, l’adoption risque de stagner.
Pour l’Asie du Sud-Est, la question n’est pas de savoir si l’IA agentic prendra pied, mais à quelle vitesse – et si les entreprises pourront équilibrer l’autonomie avec la responsabilité alors que les machines commencent à assumer de plus en plus de responsabilités dans les décisions commerciales.