Jusqu'à récemment, l'optimisme des entreprises vis-à-vis des agents d'IA était empreint de prudence. Aujourd'hui, nous constatons des actions concrètes et dynamiques. Notre dernière enquête internationale le démontre. 75 % des entreprises ont déployé plus d'un agent —en haut de 51 % il y a seulement six mois .

Dans la région Asie-Pacifique-Japon (APJ), l'adoption des agents d'IA se déroule à deux rythmes différents. L'Australie est en tête : 88 % des dirigeants (contre 81 % au niveau mondial) font confiance aux agents d'IA pour agir en leur nom en cas de crise. De plus, 83 % d'entre eux affirment que leur entreprise aurait du mal à fonctionner sans ces agents. Le Japon, quant à lui, adopte une approche plus mesurée. Seuls 64 % des dirigeants japonais feraient confiance aux agents d'IA en cas de crise, et 67 % considèrent l'IA comme essentielle à leurs opérations, soit le pourcentage le plus bas parmi les pays étudiés.

Une approche variable selon les cas d'utilisation

Dans tous les services, les organisations ont commencé à exploiter la puissance des agents d'IA pour construire et agir de manière autonome. Les dirigeants explorent de nouveaux cas d'utilisation tout en renforçant la maturité opérationnelle des applications existantes.

Codage

Depuis l'avènement de l'IA générative, le développement logiciel est devenu le terrain d'expérimentation privilégié de son adoption. Aujourd'hui, 84 % des entreprises dans le monde utilisent l'IA pour écrire, réviser ou suggérer du code. Son intérêt est évident : la programmation générative permet aux équipes de gagner en rapidité, de réduire les erreurs, d'appliquer des pratiques uniformes et de libérer les ingénieurs pour qu'ils se concentrent sur la conception et la résolution de problèmes à plus forte valeur ajoutée.

En Australie, l'adoption de l'IA est encore plus marquée que la moyenne mondiale : 88 % des organisations l'utilisent désormais pour des tâches de programmation. Par ailleurs, 83 % testent l'exactitude et la fiabilité du code généré par l'IA, mais seulement un tiers le fait selon une procédure formelle. Cela indique que la maturité pourrait encore être en deçà de l'enthousiasme.

Au Japon, en revanche, seulement 19 % des équipes effectuent des tests de code formels et systématiques pour le code généré par l'IA, soit le taux le plus bas parmi les marchés que nous avons étudiés.

Intervention en cas d'incident

L'utilisation de l'IA dans la gestion des incidents témoigne de la confiance croissante dans ce domaine. L'IA aide déjà les intervenants à accéder plus rapidement aux journaux, aux incidents passés et aux dépendances. L'IA agentique boucle la boucle entre la détection et la résolution en corrigeant automatiquement les problèmes bien identifiés, en déclenchant des basculements et en coordonnant les flux de travail entre les systèmes.

Cette évolution est particulièrement visible dans la façon dont les dirigeants perçoivent le rôle de l'IA en situation de crise. À l'échelle mondiale, 81 % des dirigeants font confiance aux agents d'IA pour agir au nom de leur entreprise lors d'une panne ou d'un incident de sécurité. En Australie, ce chiffre atteint 88 % parmi les 250 dirigeants interrogés. Au Japon, en revanche, ils ne sont que 64 % à faire confiance à l'IA.

Le rythme de la confiance en l'IA varie entre l'Australie et le Japon.

La confiance dans les résultats de l'IA progresse à l'échelle mondiale. Aujourd'hui, 77 % des dirigeants se disent plus confiants dans les résultats générés par l'IA qu'il y a un an. En Australie, ce chiffre atteint 80 %, s'appuyant sur une meilleure qualité des résultats et des applications concrètes positives.

Les dirigeants japonais restent plus sceptiques. Seuls 69 % d'entre eux font état d'une plus grande confiance dans les résultats générés par l'IA — un chiffre bien inférieur à la moyenne mondiale — et seulement 32 % des entreprises ont adopté des directives claires pour une utilisation responsable de l'IA.

Le développement d'une confiance durable passe par une structure. Cela implique un contrôle renforcé, des normes de test définies et des processus d'approbation transparents qui permettent aux dirigeants d'assurer une croissance responsable.

Le besoin de fiabilité

Avec le passage de l'IA du stade de terrain d'expérimentation à celui d'infrastructure quotidienne, les dirigeants sont de plus en plus conscients de deux domaines qui déterminent la fiabilité : la performance des modèles et la disponibilité constante des outils.

Gestion de la fiabilité du modèle

Dans toutes les régions, 85 % des répondants estiment que leurs organisations ont besoin de procédures renforcées pour détecter les erreurs et les défaillances de l'IA avant qu'elles ne provoquent des perturbations. Les dirigeants australiens partagent ce sentiment d'urgence : 88 % d'entre eux réclament une meilleure détection, tandis que 72 % des cadres japonais souhaitent de meilleurs processus de détection, un pourcentage légèrement inférieur à celui des autres pays.

Alors que le taux mondial atteint 96 %, seuls 89 % des dirigeants japonais se disent au moins relativement confiants quant à la capacité de leur entreprise à détecter et à atténuer les défaillances de l'IA, telles que les hallucinations ou la dérive des modèles. Ce constat révèle un manque de préparation opérationnelle : les dirigeants sont conscients des risques, mais manquent d'assurance quant à l'efficacité des systèmes existants.

Intervention en cas de pannes et d'indisponibilités

En matière de pannes d'outils d'IA, 85 % des dirigeants australiens déclarent avoir subi au moins une interruption de service liée à l'IA. Cela dit, 78 % de ceux qui n'en ont pas encore fait l'expérience disposent déjà d'un plan d'intervention. Cette prévoyance témoigne de la conviction que la fiabilité repose sur la préparation.

Au Japon, près de la moitié (49 %) des entreprises ont subi plusieurs pannes, mais seulement 44 % d'entre elles disposent de plans d'intervention formalisés. Plus de la moitié réagissent aux incidents au cas par cas, ce qui souligne la nécessité de disposer de procédures standardisées pour la gestion des incidents d'IA, traitant les défaillances des modèles et des agents comme toute autre panne système.

L’effet d’inertie (et la complexité qui en découle)

L'adoption engendre la confiance, qui à son tour favorise une adoption accrue. Aujourd'hui, trois quarts des entreprises utilisent plusieurs agents d'IA, et 25 % en utilisent cinq ou plus.

En Australie, la tendance est encore plus marquée. Un nombre important d'entreprises (88 %) ont déployé plus d'un agent, mais elles restent légèrement en retrait en termes de volume, puisque seulement 22 % d'entre elles emploient plus de cinq agents.

L'adoption croissante de l'IA engendre également une complexité accrue. Parmi les entreprises ne comptant qu'un seul agent, 84 % estiment que la complexité induite par l'IA dépassera les capacités du personnel disponible. Cette préoccupation demeure élevée même pour celles qui emploient plusieurs agents (81 %). Cela démontre que, malgré leur empressement à adopter l'IA, les organisations sont pleinement conscientes des défis de gestion qu'elle soulève et se préparent à une complexification croissante.

Les personnes et la culture assurent la résilience des systèmes d'IA

La technologie seule ne peut garantir la fiabilité. Ce sont les humains qui le font. À mesure que les agents d'IA prennent en charge une part croissante des tâches quotidiennes, les entreprises ont besoin d'opérateurs qualifiés capables de surveiller les systèmes, de valider les résultats et d'intervenir en cas de problème.

La formation du personnel chargé de superviser le comportement des agents, d'interpréter les recommandations et d'optimiser la logique d'automatisation sera essentielle tout au long du processus d'adoption des agents d'IA. Il en va de même pour la mise en place d'équipes de gestion des incidents et de gouvernance capables de gérer efficacement cette nouvelle main-d'œuvre numérique.

Quel est votre niveau de maturité en matière d'IA ?

Les agents d'IA deviennent rapidement le pilier des opérations commerciales, mais dans la région Asie-Pacifique-Japon, leur déploiement diffère. L'Australie progresse rapidement, tandis que le Japon pose encore les bases.

Ces deux approches convergent vers des opérations fiables, pilotées par l'IA, qui renforcent la compétitivité et la confiance des clients. Le succès dépendra de l'équilibre trouvé entre innovation et contrôle, ainsi que de la mise en place des structures, des compétences et des partenariats nécessaires à une adoption durable.

Les dirigeants qui sauront trouver le juste équilibre définiront la norme d'excellence opérationnelle dans la région Asie-Pacifique et au-delà. Ceux qui tardent risquent d'être distancés par l'accélération du développement de l'IA.

Pour découvrir à quoi pourrait ressembler cet avenir, explorez l'intégralité du projet. Rapport PagerDuty .