Trois ans après le spectaculaire lancement de ChatGPT, 2026 pourrait marquer un point de bascule pour l’intelligence artificielle générative dans les entreprises. Après une phase d’expérimentation marquée par les programmes pilotes et les preuves de concept, l’heure est désormais au déploiement opérationnel, en particulier pour l’IA dite agentique.

Ce changement d’échelle aura des conséquences majeures pour les directions des systèmes d’information (DSI), les Chief Data Officers (CDO) et les équipes DevOps. Ces acteurs devront répondre à de nouvelles exigences en matière de traçabilité, de responsabilité et de soutenabilité des modèles d’IA déployés en production.

L’IA agentique doit représenter la prochaine grande évolution de l’IA générative. Selon les prédictions du cabinet Gartner, 40% des applications d'entreprise intégreront des agents IA spécialisés l’an prochain, contre moins de 5% aujourd'hui.

Contrairement aux assistants conversationnels actuels, cantonnés à la génération de contenus ou à l’aide ponctuelle aux utilisateurs, ces nouvelles solutions permettent de déployer de véritables agents autonomes, capables d’exécuter des tâches complexes, de prendre des décisions et d’orchestrer des workflows métiers de bout en bout.

Encadrement de l’IA

Cette montée en puissance devrait être particulièrement marquée dans la gestion des opérations IT. Les entreprises devraient ainsi combiner des agents IA avec des pratiques d’AIOps, qui reposent sur l’utilisation de modèles de machine learning pour collecter des données, détecter des anomalies et identifier les incidents.

Désormais, ces systèmes ne se contenteront plus de recommander des actions: ils interviendront directement pour résoudre les problèmes, de manière autonome.

Une telle autonomie impose toutefois un encadrement strict. Les entreprises devront mettre en place une gouvernance robuste afin de garantir que ces systèmes demeurent responsables, maîtrisés et alignés avec les objectifs stratégiques. 

Concrètement, cela passera par l’instauration de normes exigeantes, par la réalisation de tests et d’audits, et par une documentation détaillée de chaque modèle (architecture, algorithmes, jeux de données d’entraînement, métriques de performance). Toute IA déployée devra être traçable, supervisée par des processus humains et protégée par des garde-fous.

L’IA au coeur des stratégies ESG

L’utilisation de l’IA va aussi devenir un élément central des stratégies ESG (environnement, social, gouvernance). Les entreprises devront redéfinir leurs priorités pour s’assurer que leurs systèmes d’IA respectent aussi les attentes sociétales en matière d’éthique, de transparence et de responsabilité.

Cette transformation se traduit déjà par l’émergence de nouveaux rôles, tels que les AI Ethics Officers (responsables de l’IA responsable), ainsi que par la création de comités transversaux réunissant juristes, ingénieurs et dirigeants métiers. Leur objectif commun: faire de l’IA non seulement un moteur de performance, mais aussi un vecteur de confiance.