Statistiques sur l’IA agentique en 2026 : taille du marché, adoption et croissance

L’IA agentique connaît l’une des croissances les plus rapides parmi les technologies d’entreprise de ces dernières années. Pourtant, son déploiement en production progresse à un rythme bien plus lent. Le marché mondial de l’IA agentique a atteint 7,29 milliards de dollars en 2025 et devrait grimper à 139,19 milliards de dollars d’ici 2034. Malgré cet essor, seulement 23 % des organisations ont déployé un système d’IA agentique à grande échelle en environnement de production, alors que plus de 40 % des projets actuels devraient être abandonnés d’ici 2027.

Les chiffres ci-dessous illustrent les deux facettes de cette réalité : d’un côté, l’ampleur des investissements et l’intérêt croissant pour l’IA agentique ; de l’autre, les défis liés à la gouvernance, à la sécurité et à la préparation des organisations, qui déterminent quelles entreprises réussiront réellement à passer de l’expérimentation au déploiement à grande échelle.

Les principales statistiques sur l’IA agentique en 2026

Voici les chiffres clés qui illustrent l’évolution de l’IA agentique en 2026 :

• Le marché mondial de l’IA agentique devrait passer de 9,14 milliards de dollars en 2026 à 139,19 milliards de dollars d’ici 2034, avec un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 40,5 %.
• Seules 23 % des organisations indiquent avoir déployé un système d’IA agentique à grande échelle en production, tandis que 39 % sont encore en phase d’expérimentation.
• 6 % des entreprises françaises déploient des systèmes d’IA agentique, contre 19 % à l’échelle mondiale.
• Plus de 40 % des projets d’IA agentique devraient être abandonnés d’ici la fin de 2027, principalement en raison de coûts croissants, d’un manque de valeur métier clairement démontrée et de contrôles des risques insuffisants.
• 82 % des organisations utilisent déjà des agents IA, mais seulement 44 % disposent de politiques de sécurité encadrant leur utilisation.
• 80 % des entreprises déclarent que leurs agents IA ont déjà effectué des actions non prévues, comme accéder à des systèmes sans autorisation ou partager des données sensibles de manière non autorisée.
• 68 % des interactions de service client et d’assistance avec les fournisseurs de technologies seront gérées par des agents IA d’ici 2028. Par ailleurs, 56 % des organisations prévoient que ces agents traiteront la moitié de leurs interactions clients dans les 12 prochains mois.
• D’ici 2029, plus de 1 milliard d’agents IA devraient être utilisés dans le monde, soit environ 40 fois plus qu’en 2025.
• Le 10 mai 2026, Hermes Agent est devenu l’agent IA le plus utilisé sur le classement quotidien mondial d’OpenRouter, dépassant OpenClaw avec 224 milliards de jetons traités par jour, contre 186 milliards pour OpenClaw.
• Les dépenses mondiales consacrées à l’IA devraient augmenter de 31,9 % par an entre 2025 et 2029, pour atteindre 1 300 milliards de dollars et représenter plus de 26 % des dépenses informatiques mondiales, une croissance largement portée par les applications d’IA agentique.

Taille du marché de l’IA agentique

Les estimations de la taille du marché de l’IA agentique varient sensiblement selon les cabinets d’études, car chacun adopte sa propre définition de cette technologie. Certains ne prennent en compte que les systèmes autonomes capables d’exécuter des tâches de bout en bout, tandis que d’autres incluent toute IA disposant de capacités de planification ou d’utilisation d’outils.

Les chiffres ci-dessous présentent les projections les plus citées provenant de sources de référence, en s’appuyant principalement sur les données de Fortune Business Insights.

• Le marché mondial de l’IA agentique était évalué à 7,29 milliards de dollars en 2025. Il devrait atteindre 9,14 milliards de dollars en 2026, puis 139,19 milliards de dollars d’ici 2034, avec un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 40,5 %. L’Amérique du Nord représentait 33,6 % du marché en 2025, soit 2,45 milliards de dollars (Fortune Business Insights).
• Les dépenses mondiales liées à l’IA devraient croître de 31,9 % par an entre 2025 et 2029, pour atteindre 1 300 milliards de dollars en 2029 et dépasser 26 % des dépenses informatiques mondiales, une croissance largement portée par les applications intégrant l’IA agentique (IDC).
• Dans le scénario le plus optimiste, l’IA agentique pourrait générer 450 milliards de dollars de revenus pour les logiciels d’entreprise d’ici 2035, représentant près de 30 % des revenus du secteur, contre seulement 2 % en 2025 (Gartner).
• En 2026, le segment du machine learning représente 34,19 % du marché des technologies d’IA agentique. Le segment du deep learning devrait toutefois enregistrer la croissance la plus rapide grâce à ses capacités de prise de décision autonome et d’IA générative (Fortune Business Insights).
• En 2025, le service client et les assistants virtuels représentaient 32,2 % des applications de l’IA agentique, soit la plus grande part de marché parmi tous les cas d’usage, portée par la demande croissante de support instantané, personnalisé et à grande échelle (Fortune Business Insights).
• En 2026, le marché français de l’IA agentique devrait atteindre 420 millions de dollars. La France s’inscrit dans un marché d’Europe occidentale qui représente la deuxième plus grande part des revenus mondiaux de l’IA agentique, derrière l’Amérique du Nord (Fortune Business Insights).

Le développement low-code progresse lui aussi rapidement : aujourd’hui, quatre entreprises sur cinq le considèrent comme un enjeu stratégique. Cette évolution rend les outils conçus nativement pour l’IA accessibles aux organisations qui ne disposent pas de grandes équipes d’ingénierie.

L’adoption de l’IA agentique par les entreprises

Le chiffre avancé par Gartner, selon lequel 40 % des applications d’entreprise intégreront des agents d’IA spécialisés d’ici fin 2026, contre moins de 5 % en 2025, illustre l’une des transformations technologiques les plus rapides de l’histoire des entreprises. Les données de McKinsey dressent toutefois un tableau plus nuancé de l’adoption réelle :

• 23 % des organisations ont déjà déployé un système d’IA agentique à grande échelle en production, tandis que 39 % sont encore en phase d’expérimentation. Au total, 62 % sont engagées dans des initiatives liées à l’IA agentique. Le tiers restant n’a pas encore commencé.
• 88 % des organisations utilisent désormais l’IA de manière régulière dans au moins une fonction métier, contre 78 % un an plus tôt, ce qui reflète l’accélération de l’adoption de l’IA en entreprise au cours des deux dernières années.

L’écart entre l’intérêt suscité par l’IA agentique et son déploiement en production apparaît de manière constante dans les différentes études. Selon PwC, la France figure parmi les pays les moins avancés en matière de déploiement : seules 6 % des entreprises françaises utilisent des systèmes d’IA agentique, contre 19 % à l’échelle mondiale. Par ailleurs, 81 % des dirigeants français estiment que l’IA n’a pas encore eu d’impact sur leurs revenus, contre 56 % au niveau mondial.

À l’inverse, les dirigeants des grandes entreprises américaines se montrent particulièrement optimistes : 93 % des responsables IT d’entreprises réalisant plus d’un milliard de dollars de chiffre d’affaires se déclarent très ou extrêmement intéressés par l’IA agentique, et 37 % affirment l’utiliser déjà.

Dans le même temps, 90 % estiment que l’IA agentique améliorerait leurs processus métier. Leurs principales préoccupations restent toutefois les failles de sécurité (56 %) et les coûts élevés de mise en œuvre (37 %).

• Aux États-Unis, 79 % des entreprises ont déjà commencé à adopter des agents d’IA, et 88 % prévoient d’augmenter leur budget consacré à l’IA au cours des 12 prochains mois en raison de l’essor de l’IA agentique. Pourtant, seules 45 % repensent en profondeur leur modèle opérationnel et 42 % redéfinissent leurs processus autour de ces agents (PwC AI Agent Survey).
• 66 % des entreprises ayant adopté des agents IA constatent des gains de productivité mesurables, 57 % observent une réduction des coûts et 55 % une prise de décision plus rapide. En revanche, la confiance diminue fortement pour les tâches critiques : seuls 20 % des dirigeants font confiance aux agents d’IA pour réaliser des transactions financières, contre 38 % pour l’analyse de données (PwC AI Agent Survey).
• 55 % des entreprises développent ou déploient activement un modèle opérationnel fondé sur l’IA agentique. Par ailleurs, 82 % des dirigeants estiment que les silos organisationnels freinent la création de valeur, et 75 % pensent que l’IA agentique transformera en profondeur leur modèle mondial de prestation de services d’ici fin 2026 (IBM Blueprint for Agentic Operations).

Une autre étude d’IBM révèle que 78 % des dirigeants considèrent qu’un nouveau modèle opérationnel est indispensable pour tirer pleinement parti de l’IA agentique. Pourtant, 78 % des investissements dans l’IA sont encore consacrés à l’optimisation des processus existants plutôt qu’à la création de nouvelles capacités.

L’étude IBM Agentic AI’s Strategic Ascent montre que les investissements se concentrent aujourd’hui sur l’amélioration des processus actuels plutôt que sur le développement de nouveaux modèles de fonctionnement.

Actuellement, 24 % des dirigeants déclarent que des agents IA prennent des décisions de manière autonome au sein de leur organisation. D’ici 2027, cette proportion devrait atteindre 67 %. Dans le même temps, la prise de décision autonome dans les workflows passerait de 28 % à 57 %.

• Les entreprises qui excellent dans l’intégration de la cybersécurité, l’analyse des enjeux éthiques et l’utilisation de modèles de langage adaptés à des workflows spécifiques sont 32 fois plus susceptibles d’atteindre les meilleures performances métier que celles dont la mise en œuvre reste limitée. Ce groupe, qui représente 17 % des entreprises interrogées, anticipe des gains de productivité de 41 %, contre 31 % pour les autres (IBM Agentic AI’s Strategic Ascent).
• Plus de 40 % des projets d’IA agentique devraient être abandonnés d’ici fin 2027 en raison de coûts croissants, d’une valeur métier insuffisamment démontrée et de contrôles des risques inadaptés. Gartner estime que seuls 130 fournisseurs environ, parmi les milliers affirmant proposer des solutions d’IA agentique, offrent réellement cette technologie. Les autres pratiqueraient ce que le cabinet qualifie d’« agent washing » (Gartner).
• D’ici 2028, au moins 15 % des décisions opérationnelles quotidiennes devraient être prises de manière autonome par des agents IA, contre 0 % en 2024. À cette même échéance, 33 % des applications d’entreprise devraient intégrer de l’IA agentique, contre moins de 1 % en 2024 (Gartner).

Ces données montrent que, si l’intérêt pour l’IA agentique est désormais largement répandu, son déploiement à grande échelle reste limité. Les entreprises qui prennent une longueur d’avance ne sont pas forcément celles qui investissent le plus dans l’IA, mais celles qui considèrent la gouvernance, la sécurité et la conception de leur modèle opérationnel comme des priorités dès le départ, plutôt que comme des étapes à traiter une fois la technologie en place.

Conseil d'expert

L’écart entre l’expérimentation de l’IA agentique et son déploiement en production s’explique principalement par des facteurs souvent sous-estimés : la qualité des données, la capacité d’intégration aux systèmes existants et la maturité de la gouvernance. Les organisations qui investissent dans ces fondations avant de déployer des agents d’IA sont celles qui parviennent à passer à l’échelle avec succès, et les résultats obtenus justifient largement ces efforts. À l’inverse, celles qui négligent cette étape deviennent souvent des exemples des difficultés rencontrées lors de l’adoption de l’IA agentique.

Tomas Rasymas

Responsable IA chez Hostinger

Cas d’usage de l’IA agentique par secteur

L’adoption de l’IA agentique progresse dans de nombreux secteurs, mais son déploiement varie selon les métiers. Les premiers cas d’usage concernent généralement les tâches répétitives, structurées et à fort volume, où les gains d’automatisation sont les plus importants.

Service client

Le service client représente aujourd’hui le principal cas d’usage de l’IA agentique et celui dont les perspectives de déploiement sont les plus avancées selon les analystes. Dans ce contexte, l’IA agentique désigne des systèmes capables de gérer une demande de bout en bout : récupérer les informations d’un compte, résoudre un litige ou traiter une requête, sans intervention humaine.

• D’ici 2029, l’IA agentique devrait résoudre 80 % des demandes courantes de service client de manière autonome, permettant de réduire les coûts opérationnels de 30 % (Gartner).
• D’ici 2028, 68 % des interactions de support et de service client avec les fournisseurs de technologies devraient être prises en charge par des agents IA. Par ailleurs, 56 % des organisations s’attendent à ce que ces agents gèrent plus de la moitié de leurs interactions clients dans les 12 prochains mois (Cisco).
• Chez Hostinger, l’assistant IA agentique Kodee traitait 75 % des 750 000 conversations mensuelles sans intervention humaine en août 2025, générant plus de 9 millions d’euros d’économies par an. Son taux de résolution est passé de 50 % au début de l’année à 75 %, tandis que le temps moyen de réponse est passé de 28 secondes à seulement 9 secondes (Hostinger).

L’adoption rapide de l’IA agentique dans le service client s’accompagne toutefois d’un besoin croissant de gouvernance. Si les entreprises sont nombreuses à vouloir automatiser davantage les interactions, elles sont tout aussi conscientes de l’importance de mettre en place des garde-fous pour garantir la sécurité, la fiabilité et la qualité des réponses fournies par les agents IA.

Conseil d'expert

Le véritable changement s’opère lorsqu’on passe d’une IA qui répond aux questions à une IA qui agit. Lorsque nous avons fait évoluer Kodee, d’un chatbot d’assistance vers un agent capable d’intervenir directement dans le compte d’un client, les résultats ont été immédiats et mesurables sur l’ensemble des indicateurs que nous suivions. La question de la gouvernance est tout aussi essentielle. Avant de déployer un agent à grande échelle, il est indispensable de définir clairement ce qu’il peut et ne peut pas faire de manière autonome. C’est en établissant ces limites avec précision que nous avons le plus appris, bien davantage qu’avec n’importe quelle amélioration du modèle.

Ričardas Kudirka

Chef de projet Chatbots chez Hostinger

Développement logiciel et informatique

Les équipes d’ingénierie logicielle et les fonctions IT affichent aujourd’hui les niveaux d’adoption de l’IA agentique les plus élevés, tous secteurs confondus. Les données de référence montrent également que les capacités de ces agents progressent à un rythme exceptionnel.

• Sur OSWorld, un benchmark qui évalue la capacité des agents IA à accomplir des tâches informatiques réelles sur différents systèmes d’exploitation, le taux de réussite est passé d’environ 12 % à 66,3 % en 2025, soit à moins de six points des performances humaines. Les agents échouent encore dans environ une tentative sur trois (Stanford HAI AI Index Report).
• Sur SWE-bench Verified, un benchmark basé sur de véritables tâches d’ingénierie logicielle issues de GitHub, les performances sont passées de 60 % à près de 100 % en un an, soit la progression annuelle la plus rapide jamais observée sur un benchmark majeur de développement logiciel (Stanford HAI AI Index Report).
• Claude Code traite 195 millions de lignes de code par semaine et comptait 115 000 développeurs actifs en juillet 2025. Selon une enquête interne menée par Anthropic auprès de 132 ingénieurs, son utilisation a entraîné une hausse de 67 % du nombre de pull requests fusionnées par ingénieur et par jour, tandis que les répondants estiment leur productivité en hausse de 50 % (Hostinger’s Vibe Coding Statistics).
• Chez Klarna, un agent IA a pris en charge l’équivalent du travail de 853 employés à temps plein et permis à l’entreprise d’économiser 60 millions de dollars d’ici le troisième trimestre 2025, contre un équivalent de 700 ETP au début de l’année (CX Dive).
• D’ici 2027, 56 % des actifs devraient devoir développer de nouvelles compétences en raison de l’automatisation portée par l’IA agentique. Les dirigeants anticipent également que 71 % des demandes adressées au support client seront traitées sans intervention humaine, ainsi qu’une augmentation de 43 % de la visibilité en temps réel sur les dépenses de la chaîne d’approvisionnement (IBM, Agentic AI’s Strategic Ascent).

Le rythme auquel les capacités des agents progressent sur les benchmarks de développement logiciel est particulièrement remarquable. Des gains d’une telle ampleur en l’espace d’une seule année laissent penser que les gains de productivité observés aujourd’hui par les premiers adopteurs en entreprise ne reflètent encore qu’une partie du potentiel. Les avancées attendues au cours des 12 à 24 prochains mois pourraient être encore plus importantes.

Santé et assurance

Le secteur de la santé se distingue par une forte adoption de l’IA agentique pour la gestion des connaissances, tandis que l’assurance est en tête pour les usages liés au marketing et aux ventes. Cette répartition reflète les contraintes réglementaires et les priorités opérationnelles propres à chaque secteur.

• Dans le secteur de la santé, 14 % des répondants déclarent avoir déjà déployé l’IA agentique à grande échelle pour la gestion des connaissances, soit le taux le plus élevé observé pour ce cas d’usage, tous secteurs confondus (McKinsey, Agentic AI Advances).
• Lors du déploiement d’un assistant clinique basé sur l’IA agentique chez AtlantiCare, les professionnels de santé ont réduit de 41 % le temps consacré à la documentation, soit un gain d’environ 66 minutes par jour. Face à ces résultats, l’organisation a étendu l’outil des services ambulatoires à l’ensemble de ses services d’urgences (Oracle Health).
• Le secteur de l’assurance affiche le niveau d’adoption le plus élevé pour les cas d’usage liés au marketing et aux ventes. Les secteurs de la santé et du juridique connaissent eux aussi une accélération rapide des déploiements d’agents IA, selon l’analyse sectorielle de McKinsey (McKinsey Agentic AI Advances).

Dans les secteurs de la santé comme de l’assurance, les déploiements les plus réussis concernent des tâches fréquentes, structurées et fortement encadrées, où le coût des erreurs est facilement mesurable et où les volumes justifient l’automatisation. La documentation, les contrôles de conformité ou encore l’orientation des demandes clients répondent parfaitement à ces critères. Les premiers retours d’expérience montrent des taux d’adoption élevés et un retour sur investissement rapidement démontré.

Sécurité et gouvernance de l’IA agentique

Le déploiement de l’IA agentique progresse plus rapidement que les dispositifs de gouvernance censés l’encadrer. Les données de l’étude de SailPoint, menée auprès de 353 professionnels de l’IT sur les risques liés aux agents IA, illustrent clairement ce décalage.

• 82 % des organisations utilisent déjà des agents IA, mais seulement 44 % disposent de politiques de sécurité spécifiques pour les encadrer. Par ailleurs, 96 % des professionnels de la technologie considèrent que les agents IA représentent un risque de sécurité croissant, tandis que 98 % prévoient d’étendre leur utilisation au cours des douze prochains mois (SailPoint).
• 80 % des entreprises déclarent que leurs agents IA ont déjà effectué des actions non prévues, notamment en accédant à des systèmes sans autorisation (39 %), en partageant des données sensibles sans autorisation (33 %) ou en téléchargeant des informations sensibles (32 %) (SailPoint).
• 23 % des organisations rapportent que leurs agents IA ont été manipulés pour révéler des identifiants d’accès, et 92 % estiment que la gouvernance des agents IA est devenue un enjeu essentiel pour la sécurité de l’entreprise (SailPoint).

Ces chiffres mettent en évidence un problème structurel : les entreprises déploient des agents IA plus vite qu’elles ne mettent en place les mécanismes nécessaires pour les superviser. Ce constat est d’autant plus préoccupant que 98 % des répondants prévoient d’accélérer encore leur adoption des agents IA, ce qui laisse présager une augmentation de l’exposition aux risques avant que les pratiques de gouvernance n’aient atteint un niveau de maturité suffisant.

D’autres études confirment cette tendance.

• Le score moyen de maturité en matière d’IA responsable est passé de 2 en 2025 à 2,3 en 2026, mais seulement un tiers des organisations déclarent avoir atteint un niveau de maturité de 3 ou plus pour la gouvernance et les contrôles liés à l’IA agentique (McKinsey 2026 AI Trust Maturity Survey).
• 62 % des entreprises françaises ont mis en place un cadre formel de gouvernance de l’IA, contre 44 % à l’échelle mondiale, ce qui reflète une culture réglementaire plus forte en France autour du RGPD, de l’AI Act européen et de la protection des données. Pourtant, cette maturité en matière de gouvernance ne s’est pas encore traduite par des déploiements en production : seules 6 % des entreprises françaises ont déployé des systèmes agentiques, contre 19 % dans le monde (PwC AI Performance Survey).
• En moyenne, 31 % seulement des données propriétaires d’une entreprise sont accessibles aux modèles d’IA, et 13 % seulement sont réellement exploitées. Pour y remédier, 77 % des dirigeants investissent dans l’amélioration de la qualité des données et de leur gouvernance (IBM Blueprint for Agentic Operations).
• 45 % des dirigeants considèrent le manque de visibilité sur le processus décisionnel des agents IA comme un frein majeur à leur déploiement. Les chercheurs d’IBM soulignent toutefois qu’il s’agit davantage d’un choix de conception que d’une limite technologique (IBM Agentic AI’s Strategic Ascent).
• Le nombre d’incidents documentés liés à l’IA est passé de 233 en 2024 à 362 en 2025, soit une hausse de 55 % en un an. Dans le même temps, les référentiels de sécurité, d’IA responsable et de transparence progressent moins rapidement que les performances des modèles de pointe (Stanford HAI AI Index Report).

L’ensemble de ces données dessine une tendance claire : la sécurité et la gouvernance sont encore trop souvent considérées comme des préoccupations à traiter après le déploiement des agents, plutôt que comme des éléments à intégrer dès leur conception. Les recherches d’IBM montrent pourtant que les organisations qui adoptent cette approche dès le départ sont aussi celles qui obtiennent les meilleurs résultats.

Conseil d'expert

La plus grande erreur que commettent les entreprises avec les agents IA est de les traiter différemment de tous les autres systèmes privilégiés de leur environnement. Un agent IA peut envoyer des emails, accéder à des données, déclencher des workflows et prendre des décisions ; il a donc besoin d’autorisations claires, de limites bien définies et de pistes d’audit appropriées. Les entreprises qui mettent en place ces contrôles dès le départ ne freinent pas l’innovation ; elles posent les bases qui leur permettront de déployer l’IA en toute sécurité.

Yuliia B.

Spécialiste en sensibilisation à la sécurité et à la conformité chez Hostinger

Adoption et utilisation des agents IA open source

L’écosystème des agents IA open source a connu, au cours des six derniers mois, une croissance plus rapide que n’importe quelle vague précédente d’outils destinés aux développeurs. Les étoiles GitHub et le volume de jetons traités sur OpenRouter racontent toutefois deux histoires différentes de cette croissance.

• OpenClaw a dépassé les 370 000 étoiles sur GitHub à la fin du mois de mai 2026, devançant React pour devenir le projet logiciel le plus étoilé de l’histoire de GitHub depuis sa relance en janvier 2026 (OpenClaw).
• Hermes Agent, développé par Nous Research, a franchi le cap des 160 000 étoiles sur GitHub et attiré 295 contributeurs en seulement douze semaines après son lancement, le 25 février 2026 (MarkTechPost).

Si OpenClaw reste en tête en nombre total d’étoiles sur GitHub, Hermes Agent s’est imposé comme le leader en matière d’utilisation réelle.

• Le 10 mai 2026, Hermes Agent a dépassé OpenClaw pour devenir l’agent IA le plus utilisé dans le classement quotidien mondial d’OpenRouter, avec 224 milliards de jetons traités par jour, contre 186 milliards pour OpenClaw. Depuis, Hermes a consolidé son avance et occupe désormais la première place mondiale dans les catégories productivité, agents de codage, agents personnels et agents CLI sur la plateforme (OpenRouter, MarkTechPost).

Hermes Agent a transformé l’intérêt des développeurs en une adoption réelle en production plus rapidement que presque tous les frameworks open source de ces dernières années.

Cet écart entre le nombre d’étoiles GitHub et le volume de jetons traités reflète une réalité : les étoiles GitHub mesurent la curiosité, tandis que le volume de jetons mesure la confiance. Les deux solutions peuvent être auto-hébergées sur un VPS afin de conserver vos données et vos clés d’API sur votre propre infrastructure : hébergement de Hermes Agent et hébergement d’OpenClaw.

L’avenir de l’IA agentique

Les données de 2025 et 2026 montrent que l’IA agentique est une technologie en pleine transition : largement adoptée en surface, mais encore déployée en production par une proportion bien plus réduite d’organisations. Les entreprises qui ont mis en place l’infrastructure nécessaire sont toutefois déjà en mesure d’en tirer des bénéfices concrets et mesurables.

Les prévisions pour les trois à cinq prochaines années indiquent que cet écart entre expérimentation et déploiement en production devrait progressivement se réduire. Mais cette évolution dépendra autant de la gouvernance, de la qualité des données et de la préparation des organisations que des progrès des modèles eux-mêmes.

Les recherches d’IBM permettent de mieux comprendre les facteurs de réussite. Les organisations qui disposent de six capacités fondamentales — préparation à la conduite du changement, gouvernance de l’IA, gouvernance des données, intégration des données en temps réel, interopérabilité des systèmes et intégration financière — ont 5,4 fois plus de chances de réussir le déploiement de workflows autonomes. Parmi ces facteurs, la préparation à la conduite du changement a l’impact le plus important.

L’ampleur des transformations à venir est considérable. D’ici 2027, le nombre d’agents IA utilisés par les entreprises du Global 2000 devrait être multiplié par 10, tandis que le volume de jetons traités et d’appels API pourrait être multiplié par 1 000. Selon IDC, plus d’un milliard d’agents IA devraient être en service dans le monde d’ici 2029, soit environ 40 fois plus qu’en 2025. Aux États-Unis, le marché du commerce agentique pourrait atteindre 300 à 500 milliards de dollars d’ici 2030, représentant 15 à 25 % de l’e-commerce, à mesure que les agents évolueront de l’assistance à la recherche de produits vers l’exécution autonome des achats.

En France, le défi réside moins dans la volonté d’investir que dans l’orientation stratégique. Selon PwC, 51 % des dirigeants français estiment que leurs investissements dans l’IA sont suffisants, contre 38 % à l’échelle mondiale. Pourtant, seulement 16 % déclarent avoir transformé leur modèle économique grâce à l’IA, contre 30 % dans le monde et plus de 60 % en Chine.

Pour les équipes qui ne disposent pas d’importantes ressources en ingénierie, des solutions comme les agents Hostinger rendent l’IA agentique accessible sans avoir à développer une infrastructure complète. Elles permettent notamment d’automatiser la création de contenu, la recherche de mots-clés, la prospection commerciale ou encore les échanges avec les clients.

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L'auteur

Suzy Keller

Spécialiste de la localisation et du marketing digital depuis plus de dix ans, Suzy se passionne pour les nouvelles technologies et cultive également un penchant très français pour les arts de la table, les vins et les spiritueux. Le reste du temps, elle se consacre aux voyages et aux promenades avec son chien.

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