Plus de 40 % des projets d'IA agentielle seront annulés d'ici la fin 2027, en raison de l'augmentation des coûts, d'une valeur peu claire pour les entreprises ou de contrôles de risque inadéquats, selon leGartner, Inc.
La majorité des projets d'IA agentique actuellement sont des expérimentations en phase initiale ou des preuves de concept principalement motivées parhypeet sont souvent mal appliqués », dit-ilAnushree VermaDirectrice analyste senior chez Gartner. Cela peut aveugler les entreprises quant au coût réel et à la complexité de la mise en œuvreagents d'IA à grande échelle, empêchant les projets de passer en production. Elles doivent dépasser le battage médiatique pour agirdécisions stratégiqueset réfléchies sur où et comment appliquer cette technologie émergente.”
Selon une enquête menée par Gartner en janvier 2025 auprès de 3 412 participants à un webinaire, 19 % ont déclaré que leurs entreprises avaient investi de manière significative dans l'IA agentique, 42 % ont effectué des investissements prudents, 8 % n'ont pas investi, et les 31 % restants adoptent une approche d'attente ou sont incertains.
De nombreux fournisseurs contribuent à lahypelorsqu'ils s'engagent dans le « lavage d'agents »agent de lavage) – lerebrandingde produits existants, tels que les assistants IA, l'automatisation robotique des processus (RPA) etchatbots, sans ressources équivalentes substantielles. Gartner estime que seulement environ 130 des milliers de fournisseurs d'IA générative sont réels.
« La majorité des propositions d'IA agentique manquent de valeur significative ou de retour sur investissement (ROI), car les modèles actuels ne disposent pas de la maturité et de la capacité pour atteindre de manière autonome des objectifs commerciaux complexes ou suivre des instructions différenciées au fil du temps », déclare Verma. De nombreux cas d'utilisation considérés aujourd'hui comme identiques ne nécessitent pas des implémentations identiques.
Valeur apportée à l'entreprise
Malgré ces défis initiaux, la tendance vers une IA agentique représente un saut dans les capacités de l'IA et des opportunités de marché. UNIntelligence artificiellefournira de nouveaux moyens pour améliorer l'efficacité des ressources, automatiser des tâches complexes et introduire des innovations commerciales, allant au-delà des capacités derobotsd'automatisation avecscénarioet assistants virtuels.
Gartner prévoit qu'au moins 15 % des décisions quotidiennes au travail seront prises de manière autonome par le biais de l'IA agentique d'ici 2028, contre 0 % en 2024. De plus, 33 % des applications logicielles d'entreprise incluront une intelligence artificielle agentielle d'ici 2028, contre moins de 1 % en 2024.
Dans cette phase initiale, Gartner recommande que l'IA agentique ne soit adoptée que lorsqu'il y a une livraison claire de valeur ou de retour sur investissement. Intégrer des agents dans des systèmes hérités peut être techniquement complexe, interrompant souvent les flux de travail et nécessitant des modifications coûteuses. Dans de nombreux cas, repenser les flux de travail avec une IA agentique dès le départ est la voie idéale pour une mise en œuvre réussie.
Pour obtenir la valeur réelle deIntelligence artificielle, les entreprises doivent se concentrer sur la productivité de la société, plutôt que sur l'amélioration de tâches individuelles », affirme Verma. Elles peuvent commencer à utiliser des agents d'IA lorsque des décisions sont nécessaires, pour l'automatisation des flux de travail routiniers et des assistants pour la récupération simple. Il s'agit de générer de la valeur pour l'entreprise par le biais du coût, de la qualité, de la rapidité et de l'échelle.
Les clients de Gartner peuvent en lire davantage dans le rapportTechnologies émergentes : Évitez l'échec de l'IA agentique : Construisez le succès en utilisant les bons cas d'utilisation.
