L’IA agentique est considérée comme la prochaine vague majeure d’intelligence artificielle, mais sa signification pour les entreprises reste à régler. Le Capgemini Research Institute estime que l’agent AI pourrait débloquer jusqu’à 450 milliards de dollars américains en valeur économique d’ici 2028. Pourtant, l’adoption est toujours limitée: seulement 2% des organisations ont mis à l’échelle son utilisation et la confiance dans les agents de l’IA commence déjà à se glisser.
Cette tension – potentiel élevé mais faible déploiement – est ce que les nouvelles recherches de Capgemini explorent. Sur la base d’une enquête en avril 2025 auprès de 1 500 dirigeants de grandes organisations dans 14 pays, dont Singapour, le rapport met en évidence la confiance et la surveillance comme des facteurs importants dans la réalisation de la valeur. Près des trois quarts des dirigeants ont déclaré que les avantages de la participation humaine dans les flux de travail de l’IA l’emportent sur les coûts. Neuf sur dix ont décrit la surveillance comme positive ou au moins neutre.
Le message est clair: les agents de l’IA fonctionnent mieux lorsqu’ils sont associés à des personnes, non laissés sur le pilote automatique.
Étapes précoces, progression lente
Environ un trimestre a lancé des pilotes d’origine AI, tandis que seulement 14% sont passés à la mise en œuvre. Pour la majorité, le déploiement est toujours au stade de la planification. Le rapport décrit cela comme un écart élargie 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 – les applications du monde réel commencent à émerger, et un exemple est un assistant d’achat personnel qui peut rechercher des éléments en fonction de demandes spécifiques, générer des descriptions de produits, répondre aux questions et placer des éléments dans un panier à l’aide de commandes vocales ou texte. Bien que ces outils cessent généralement de terminer les transactions financières pour des raisons de sécurité, elles 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 comme la recherche, la comparaison et la préparation des achats, les gens devront-ils encore naviguer directement en ligne? Pour ceux qui trouvent des sites Web occupés écrasants ou difficiles à naviguer, une interface dirigée par l’IA peut offrir une option plus simple et plus accessible.
Définition de l’IA agentique
Pour couper le battage médiatique, Nouvelles de l’IA a parlé avec Jason Hardy, directeur de la technologie pour l’intelligence artificielle à Hitachi Vantara, sur la façon dont les entreprises en Asie-Pacifique devraient penser à la technologie.
« L’IA agentique est un logiciel qui peut décider, agir et affiner sa stratégie », a déclaré Hardy. «Considérez-le comme une équipe d’experts du domaine qui peuvent apprendre de l’expérience, coordonner les tâches et fonctionner en temps réel. L’IA générative crée du contenu et est généralement réactive aux invites. L’AFEC IA peut utiliser Genai à l’intérieur, mais son travail consiste à poursuivre des objectifs et à agir dans des environnements dynamiques.»
La distinction – entre la production de sorties et les résultats de conduite – capture la signification de l’IA agentique pour l’interprise.
Pourquoi l’adoption s’accélère
Selon Hardy, l’adoption est motivée par l’échelle et la complexité. «Les entreprises se noient dans la complexité, le risque et l’échelle. L’IA de l’agence se réjouit parce qu’elle fait plus que l’analyse. Il optimise le stockage et la capacité à la volée, automatise la gouvernance et la conformité, anticipe les échecs avant qu’ils ne se produisent et répondent à la raison pour laquelle l’adoption est en temps réel», a-t-il expliqué.
Les recherches de Capgemini soutiennent cela. L’étude a révélé que, bien que la confiance dans l’IA d’agence soit inégale, les déploiements précoces s’avèrent utiles lorsque la technologie prend des tâches informatiques de routine mais essentielles.
Où la valeur émerge
Hardy a souligné les opérations informatiques comme le cas d’utilisation le plus fort jusqu’à présent. «La classification automatisée des données, l’optimisation proactive du stockage et les rapports de conformité font économiser des heures par jour, tandis que la maintenance prédictive et les réponses de cybersécurité en temps réel 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 de dégénérer, d’allouer les ressources plus efficacement et de contenir des incidents de sécurité plus rapidement. « Les premiers utilisateurs utilisent déjà l’IA agentique pour corriger les incidents de manière proactive avant de dégénérer, renforçant la fiabilité et les performances dans des environnements hybrides », a ajouté Hardy.
Pour l’instant, il reste le point de départ le plus pratique: son déploiement offre des résultats mesurables et est au cœur de la façon dont les entreprises gèrent à la fois les coûts et les risques, montrant la signification de l’IA agentique dans les opérations.
Point de départ de l’Asie du Sud-Est
Pour les organisations d’Asie du Sud-Est, Hardy a déclaré que la première priorité était de faire correctement les données. «L’AI de l’agence n’offre de la valeur que 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’agent AI nécessite des systèmes qui peuvent prendre en charge l’orchestration multi-agents, la mémoire persistante et l’allocation des ressources dynamiques. Sans cette base, l’adoption sera limitée.
De nombreuses entreprises peuvent choisir de commencer par les opérations informatiques, où l’agent AI peut préempter les sorties et optimiser les performances avant de se déplacer vers des fonctions commerciales plus larges.
Rendressant les flux de travail de base
Hardy s’attend à ce que l’agent AI remodeler les flux de travail, la gestion de la chaîne d’approvisionnement et le service client. «Dans les opérations informatiques, l’IA agentique peut anticiper les besoins de capacité, rééquilibrer les charges de travail et réaffecter les ressources en temps réel. Il peut également automatiser la maintenance prédictive, empêcher les défaillances matérielles avant qu’elles ne se produisent», a-t-il déclaré.
La cybersécurité est un autre domaine de promesse. «Dans la cybersécurité, l’IA agentique est capable de détecter les anomalies, d’isoler les systèmes affectés et de déclencher des sauvegardes immuables en quelques secondes, de réduire les temps de réponse et d’atténuer les dommages potentiels», a noté Hardy.
Les capacités ne se limitent pas aux essais de preuve de concept. Les déploiements précoces montrent déjà comment l’IA agentique peut renforcer la fiabilité et la résilience dans les environnements hybrides.
Compétences et leadership
L’adoption nécessitera également de nouvelles compétences humaines. « L’IA agentique déplacera le rôle humain de l’exécution à la surveillance et à l’orchestration », a déclaré Hardy. Les dirigeants devront fixer des limites et surveiller les systèmes autonomes, en veillant à ce qu’ils restent dans des limites éthiques et organisationnelles.
Pour les gestionnaires, le changement signifie moins de concentration sur les tâches administratives et plus sur le mentorat, l’innovation et la stratégie. Les équipes RH devront développer des compétences de gouvernance telles que l’audit de la préparation et créer de nouvelles structures pour intégrer efficacement l’IA d’agence.
L’impact de 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 déplacer neuf millions. Les femmes et la génération Z devraient faire face aux perturbations les plus fortes, avec plus de 70% des femmes et jusqu’à 76% des jeunes travailleurs dans des rôles vulnérables à l’IA.
Cela met en évidence l’urgence de la reskulling, et les investissements majeurs sont déjà en cours, Microsoft commettant 1,7 milliard de dollars en Indonésie et déploiant des programmes de formation en Malaisie et dans la région au sens large. Hardy a souligné que le renforcement des capacités doit être inclusif, rapide et stratégique.
Qu’est-ce qui vient ensuite
En regardant trois ans à l’avance, Hardy pense que de nombreux dirigeants sous-estimeront le rythme du changement. «La première vague d’avantages est déjà visible dans les opérations informatiques: l’agent IA automatise des tâches telles que la classification des données, l’optimisation du stockage, la maintenance prédictive et la réponse de cybersécurité, libérant des équipes pour se concentrer sur le travail stratégique de niveau supérieur», a-t-il déclaré.
Mais la plus grande surprise peut être au niveau économique et commercial. Les projets IDC IA et l’IA générative pourraient ajouter environ 120 milliards de dollars américains au PIB de l’ANASE-6 d’ici 2027. Hardy considère les implications comme plus larges et plus rapides que beaucoup. « Cela suggère que l’impact sera beaucoup plus rapide et plus matériel que de nombreux dirigeants ne prévoient actuellement », a-t-il déclaré.
En Indonésie, plus de 57% des rôles d’emploi devraient être augmentés ou perturbés par l’IA, un rappel que la transformation ne sera pas limitée à elle. Il réduira la façon dont les entreprises sont structurées, comment elles gèrent les risques et comment elles créent de la valeur.
Équilibrer l’autonomie avec la surveillance
Les conclusions de Capgemini et les idées de Hardy convergent sur le même thème: L’AI de l’agence tient une grande promesse, mais sa signification dans la pratique dépend de l’équilibre entre l’autonomie et la confiance 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 se concentrer sur la gouvernance, la reskulling et la préparation aux infrastructures, l’adoption risque de bloquer.
Pour l’Asie du Sud-Est, la question n’est pas de savoir si l’agent d’IA s’appropriera, mais à quelle vitesse – et si les entreprises peuvent équilibrer l’autonomie avec la responsabilité à mesure que les machines commencent à assumer davantage de responsabilités pour les décisions commerciales.
(Photo d’Igor Omilaev)
