Data / IA
IA Agentique : 40 % de projets abandonnés, mais les décisions automatisées prennent le pouvoir
Par La rédaction, publié le 26 juin 2025
Deux récents rapports du Gartner prédisent des tendances assez contradictoires en apparence. Selon l’analyste, quatre projets d’IA agentique sur dix seront jetés aux oubliettes d’ici 2027 tandis que, dans le même temps, la moitié des choix business reposera déjà sur des algorithmes pilotés par des agents cognitifs.
Les vagues successives de l’IA générative suscitent l’enthousiasme des analystes, mais la multiplication des études qui en résulte laisse souvent les DSI sans véritable boussole. Plutôt que de clarifier les enjeux, elles alimentent surtout fantasmes et craintes face à une invasion de l’IA perçue comme incontrôlable. Dans ce brouhaha ambiant, les deux dernières prévisions de Gartner émergent parce qu’elles sont à la fois audacieuses (et donc risquées) et étrangement en contradiction l’une de l’autre.
Sans surprise, l’IA agentique est au cœur des recherches menées par le cabinet d’analyse IT, qui s’interroge à la fois sur son potentiel, ses risques et les transformations organisationnelles et Business qu’elle va engendrer.
Chiffre choc : 40 % de projets agentiques annulés d’ici 2027
Première cartouche tirée par Gartner : d’ici la fin 2027, plus de 40 % des projets d’IA agentique seront stoppés net avant la mise en production, faute de modèle économique clair ou de garde-fous adaptés. « La plupart des initiatives actuelles ne sont que des POC alimentés par la hype », rappelle Anushree Verma, senior director analyst du Gartner, évoquant un phénomène de « agent washing » où assistants vocaux et RPA sont rebaptisés “agents” sans réelle autonomie. Gartner estime que seulement environ 130 parmi les milliers de fournisseurs d’IA agentique sont réellement légitimes !
Au-delà des effets d’annonce, l’intégration d’agents dans des systèmes patrimoniaux se révèle coûteuse : elle bouscule les workflows et suppose, dans de nombreux cas, de tout repenser depuis la base.
« La plupart des propositions d’IA agentique manquent de valeur significative ou de retour sur investissement (ROI), car les modèles actuels n’ont pas la maturité et l’autonomie nécessaires pour atteindre de manière autonome des objectifs commerciaux complexes ou suivre des instructions nuancées dans le temps », alerte Anushree Verma. « De nombreux cas d’usage présentés comme ‘agentiques’ aujourd’hui ne nécessitent pas d’implémentations agentiques. »
Pour Gartner, seules les organisations capables de démontrer un ROI rapide, via la productivité globale, pas la simple automatisation de tâches unitaires, réussiront à franchir le goulet d’étranglement budgétaire.
Cap stratégique : 50 % des décisions sous influence algorithmique en 2027
Et pourtant, une autre étude Gartner tend à démontrer que, malgré les échecs évoqués plus haut, dans deux ans à peine, 50 % des décisions métier seront entièrement automatisées ou au moins co-pilotées par des agents d’IA. Derrière cette projection, Gartner élargit le débat à la « Decision Intelligence », fusion de l’analytique de données et de la GenAI, pour accélérer l’arbitrage dans un contexte d’explosion informationnelle.
Carlie Idoine, VP analyst chez Gartner, précise ainsi que « les agents ne sont ni une panacée, ni infaillibles. Ils doivent s’appuyer sur une gouvernance solide. »
Pour l’analyste, sans montée en compétences des décideurs sur les enjeux et limites de l’IA, il n’y aura pas de valeur durable. Gartner va jusqu’à chiffrer le différentiel : +20 % de revenus pour les entreprises ayant formé leurs dirigeants à l’IA.
Néanmoins, cette “Intelligence décisionnelle” semble devoir rapidement s’inscrire dans le paysage et rentrer dans les habitudes des dirigeants des entreprises.
Alors, forcément, ces deux prévisions dessinent une étrange trajectoire partant dans des directions opposées. D’un côté, l’engouement et la hype médiatique/marketing poussent à multiplier les expérimentations. De l’autre, le manque de maturité technique, la cybersécurité et la mesure du risque régulent brutalement la mise à l’échelle. Au milieu, entre ces extrêmes, les équilibres seront difficiles à trouver. C’est pourquoi Gartner conseille ainsi aux DSI de :
– Prioriser les zones de décision à forte valeur plutôt que la simple automatisation de micro-tâches : une gouvernance des données robuste reste le sésame pour limiter les dérives et éviter la cannibalisation des gains de productivité par les surcoûts d’infrastructure.
– Rationaliser le portefeuille de cas d’usage avant d’industrialiser : l’échec de 40 % des projets rappelle qu’un agent mal cadré coûte plus cher qu’un workflow conventionnel.
– Éduquer les dirigeants aux enjeux de l’IA et instaurer une culture data-driven : condition sine qua non pour conserver un contrôle “humain dans la boucle” et répondre aux futurs cadres réglementaires européens.
Et demain ?
Et quitte à sombrer dans les prédictions un peu trop ambitieuses, Gartner prophétise déjà l’entrée de l’IA au conseil d’administration dès 2029, où 10 % des boards s’appuieront sur des agents pour challenger les décisions stratégiques. Voilà un article et des prédictions qu’il faudra penser à ressortir des tiroirs en 2027 pour mesurer les écarts entre les fantasmes d’aujourd’hui et la réalité de terrain de demain. Rendez-vous est pris !
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