Merci monsieur l’Agent !

Un agent c’est quoi en gros ? c’est un logiciel qui exécute une tâche précise, dans un périmètre défini, avec des règles explicites, des traces exploitables et une responsabilité clairement assumée côté métier ou IT. Lorsque ces repères ne sont pas posés, l’agent cesse d’être un accélérateur fiable et devient difficile à intégrer durablement dans l’entreprise. Ce n’est pas une limite de la technologie, mais un sujet de conception, de pilotage et de maturité collective, et c’est exactement ce qui fait de 2026 une année charnière.

Après deux ans d’expérimentations parfois confuses, 2026 marque le moment où les entreprises doivent enfin choisir entre gadget et utilité réelle.

Ce changement s’explique aussi par une prise de conscience assez brutale car le marché commence à trier… sans complaisance ! Beaucoup de projets présentés comme “agentiques” se révèlent coûteux, instables ou trop éloignés des besoins réels des équipes. Selon une analyse relayée par Reuters à partir de travaux de Gartner, plus de 40 % des projets d’agents IA pourraient être abandonnés d’ici 2027, non pas parce que l’idée des agents serait mauvaise, mais parce que leur valeur métier n’a pas été clairement démontrée ou que leur complexité a été sous-estimée. Ce chiffre est important, car il change complètement la narration. Il ne s’agit plus de savoir si les agents vont s’imposer, mais lesquels survivront, dans quelles conditions, et avec quels objectifs concrets. On ne parle plus d’une course à l’innovation, mais d’un passage au filtre de la réalité opérationnelle.

Dans les entreprises qui avancent réellement, les agents sont désormais pensés comme des composants du système d’information. Ils prennent en charge des tâches répétitives, du suivi en continu, de la coordination entre outils, là où l’intervention humaine apporte peu de valeur ajoutée directe. En informatique, certains agents surveillent des infrastructures, détectent des anomalies et proposent des actions correctives sur des périmètres bien balisés. En marketing ou en finance, ils analysent des données en temps réel, préparent des arbitrages ou alimentent des scénarios, sans jamais se substituer à la décision finale. Le point commun entre ces usages n’est pas le degré d’autonomie, mais la fiabilité.

Les agents qui s’imposent sont ceux qui font peu de choses, mais qui les font de manière constante, compréhensible et vérifiable. Cette sobriété est devenue une qualité stratégique.

C’est pour cette raison que la gouvernance devient le vrai sujet de fond en 2026. Dès qu’un agent interagit avec des données sensibles, des systèmes structurants ou des processus métiers, il doit être encadré avec la même rigueur que n’importe quel système à impact. Ce cadre existe déjà, et il n’est ni théorique ni idéologique.

Le référentiel le plus cité aujourd’hui est celui du National Institute of Standards and Technology, à travers son AI Risk Management Framework, qui pose les bases très concrètes sur la gestion des risques, la traçabilité, la responsabilité et la confiance dans les systèmes IA. Ce document sert de plus en plus de point d’appui aux entreprises qui veulent déployer des agents capables d’agir, sans perdre la maîtrise de leurs systèmes ni la confiance de leurs équipes.

2026 ne sera pas l’année où les agents remplaceront les humains, mais celle où les entreprises apprendront à travailler avec eux de manière lucide !

Les agents déplacent la frontière du travail en prenant en charge l’exécution et la coordination, pendant que les humains conservent le jugement, l’arbitrage et la responsabilité finale. Les entreprises qui réussiront ne seront pas celles qui auront déployé le plus d’agents, mais celles qui auront su définir clairement ce qu’elles attendent d’eux, comment mesurer leur utilité réelle et comment les inscrire durablement dans leur fonctionnement.

C’est moins spectaculaire mais c’est précisément pour cela que cette approche a toutes les chances de s’installer.