Data / IA
Les agents IA prennent le contrôle des systèmes d’information selon Databricks
Par Marie Varandat, publié le 29 janvier 2026
Les agents d’intelligence artificielle ne se contentent plus d’assister les équipes IT : ils opèrent désormais directement le système d’information. Capables de planifier, d’orchestrer et d’exécuter des actions complexes, ils deviennent des acteurs opérationnels clés du SI, selon le rapport « State of AI Agents 2026 » de Databricks.
Après la vague des chatbots et des assistants conversationnels, une nouvelle phase s’ouvre : celle d’une IA agentique qui ne se contente plus d’assister, mais opère directement le système d’information, créant des bases de données, dupliquant des environnements, déclenchant des tests et supervisant des workflows…jusqu’à prendre entièrement en charge des fonctions opérationnelles clés du SI.
Amorcée dès 2025, la tendance s’accélère en 2026 selon le rapport State of AI Agents de Databricks, basé sur l’analyse des usages de plus de 20 000 organisations dans le monde.
L’IA ne soutient plus le SI, elle l’opère
La bascule s’explique par l’essor rapide des architectures multi-agents. Le rapport observe une croissance de plus de 300 % des workflows reposant sur plusieurs agents coordonnés en l’espace de quelques mois. Au cœur de ces systèmes, un agent dit « superviseur » orchestre l’action d’agents spécialisés, chacun dédié à une fonction précise.
Autre évolution structurante : ces systèmes multi-agents s’appuient de plus en plus sur des stratégies multi-modèles. Près de 80 % des entreprises utilisent désormais plusieurs familles de modèles de langage, combinées au sein d’un même système, afin d’adapter les performances, les coûts et les usages aux différents niveaux du système d’information.
Enfin, ces nouveaux environnements marquent aussi une rupture avec les générations précédentes d’outils d’automatisation : là où scripts et pipelines reposaient sur des scénarios figés, les agents coordonnés adaptent leurs décisions en temps réel, en fonction du contexte, des données disponibles et des résultats intermédiaires. Le système d’information n’est plus seulement automatisé : il devient piloté par des logiques de raisonnement logiciel, capables d’enchaîner des actions complexes sans intervention humaine directe.
Une fois n’est pas coutume, l’Europe se situe parmi les régions les plus actives dans le domaine des SI opérés par l’AI
Cette capacité d’exécution autonome se manifeste déjà de manière très concrète sur la couche data, historiquement l’un des périmètres les plus critiques et les plus contraints du système d’information. Selon le rapport, près de 80 % des bases de données d’entreprise sont désormais créées par des agents IA, et 97 % des environnements de test et de développement sont générés automatiquement. Des opérations qui nécessitaient auparavant des validations successives, des délais de provisionnement et une forte mobilisation des équipes sont aujourd’hui exécutées en quelques secondes.
Essor des architectures AI-natives, pilotables par le logiciel
Ce changement d’échelle n’est pas sans conséquences sur les infrastructures existantes. Les bases de données transactionnelles traditionnelles ont été conçues pour des usages relativement stables, avec des volumes d’opérations prévisibles, des schémas peu mouvants et des cycles de provisionnement lents. L’arrivée de l’agentique bouleverse ces modèles : les agents génèrent des accès concurrents massifs, des lectures et écritures en continu, la création et la suppression quasi instantanées d’environnements de travail, ainsi que des requêtes complexes intégrées à des boucles de raisonnement, le tout à une cadence incompatible avec les architectures historiques.
Pour répondre à ces contraintes, de nouvelles architectures dites « AI-native » commencent à émerger. La spécificité de ces nouveaux environnements ne tient pas tant au moteur qu’à ce qui l’entoure, autrement dit à la manière dont les ressources sont créées, clonées, isolées et détruites à la volée. Dit autrement, les bases ne sont plus de simples socles techniques, mais des ressources programmables exposées aux agents. Elles peuvent être instanciées, modifiées ou supprimées dynamiquement dans le cadre de raisonnements, de tests ou d’optimisations automatisées. L’infrastructure devient ainsi une composante active du raisonnement de l’IA, intégrée à ses boucles décisionnelles, plutôt qu’un support statique sur lequel elle s’exécute.
Rôle du DSI : Du pilotage opérationnel à la définition des règles
Selon le rapport, ces architectures IA natives ne se traduisent pas par une perte de contrôle pour les DSI, mais un déplacement des responsabilités. Les agents prennent en charge l’exécution opérationnelle, tandis que les équipes humaines se concentrent sur la définition des règles, des objectifs et des garde-fous.
Dans ce contexte, la gouvernance et l’évaluation de l’IA apparaissent comme des leviers décisifs. Le rapport montre que les entreprises ayant mis en place une gouvernance unifiée de leurs agents déploient jusqu’à douze fois plus de projets IA en production. Les outils d’évaluation, capables de mesurer en continu la qualité, la conformité et la fiabilité des actions des agents, multiplient par six les chances de passage à l’échelle. Plus les agents gagnent en autonomie, plus les règles qui les encadrent deviennent déterminantes.
À terme, cette transformation pourrait redéfinir la notion même de système d’information selon le rapport : on ne parle plus d’un ensemble figé d’applications et d’infrastructures, mais un environnement dynamique, continuellement reconfiguré par des agents en fonction des besoins métiers, des données disponibles et des objectifs fixés.
Au-delà des enjeux de gouvernance et de maîtrise induits par ces nouvelles architectures, une question s’impose désormais aux entreprises : peuvent-elles suivre le rythme ? Face à des agents capables d’agir, d’apprendre et de s’adapter en temps quasi réel, elles devront faire évoluer leurs modes de pilotage, leurs processus de décision et leurs usages à la même cadence. Faute de quoi, le risque ne sera pas que l’IA échappe au contrôle, mais que les équipes humaines deviennent le facteur limitant de systèmes capables d’opérer bien plus vite qu’elles.
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