Sondage : 62 % des entreprises s'attendent à un retour sur investissement supérieur à 100 % pour l'IA agentique, comme ce fut le cas pour l'IA générative.
L'intelligence artificielle générative (GenAI) a transformé, et continue de transformer, la manière dont les entreprises accomplissent leurs tâches et optimisent leurs opérations. Désormais, la nouvelle génération d'intelligence artificielle est arrivée et se déploie plus vite qu'on ne le pense.
Plus de la moitié des entreprises (51 %) ont déjà déployé des agents d'IA au sein de leur organisation et 35 % supplémentaires prévoient de le faire au cours des deux prochaines années, selon une enquête menée auprès de 1 000 dirigeants informatiques et commerciaux aux États-Unis, au Royaume-Uni, en Australie et au Japon. Autrement dit, d'ici 2027, 86 % des entreprises prévoient d'utiliser des agents IA. Certains pays sont encore plus avancés dans leurs calendriers, avec 66 % des entreprises britanniques et 60 % des entreprises australiennes ayant déjà déployé leurs systèmes. Les entreprises américaines ne sont pas loin derrière, avec 48 %, tandis que le Japon accuse un retard de 32 %.
De l'IA générique à l'IA agentielle Les entreprises qui ont adopté très tôt GenAI affluent vers IA agentique Ceux qui ont pleinement mis en œuvre GenAI sont beaucoup plus susceptibles (71 %) d’avoir déployé une IA agentique à ce jour que ceux qui n’ont pas complètement mis en œuvre GenAI (19 %).
Rendements attendus Les entreprises sont très optimistes quant à ce qu'elles pensent être leurs investissements dans L'IA agentique peut tenir ses promesses. Plus des trois cinquièmes (62 %) s'attendent à un retour sur investissement supérieur à 100 %. Les entreprises du secteur de l'IA générative affichent un retour sur investissement (ROI) moyen impressionnant de 171 %. Aux États-Unis, elles tablent sur un ROI moyen de près de 2 fois supérieur (192 %). Comment expliquer ces attentes élevées ? L'IA générative s'est avérée rentable pour ces entreprises, avec un retour sur investissement moyen de 152 %, et 62 % d'entre elles ont même enregistré des rendements supérieurs à 100 %.
Adoption accélérée La courbe d'apprentissage de l'IA générale a ouvert la voie à une adoption plus fluide, car la quasi-totalité (94 %) estime qu'elle adoptera plus rapidement l'IA agentielle. que GenAI. Globalement, 55 % sont tout à fait d'accord pour dire que la transition sera plus rapidement, les entreprises australiennes étant encore plus susceptibles (61 %) d'avoir des opinions bien tranchées à ce sujet.
Impact de l'agent L’IA agentielle atteindra-t-elle le même niveau de rupture que l’IA génératrice ? Les entreprises… Ils sont partagés quant à savoir si un changement aussi important nous attend, 44 % d'entre eux s'attendant à une action plus active. L'IA aura un impact plus important, tandis que 40 % pensent qu'à terme, l'IA générale aura un effet plus marqué. Les responsables informatiques étaient plus enclins (51 %) que les dirigeants d'entreprise (37 %) à prédire que l'IA agentive se développerait. finissant par avoir un impact plus important. Environ 16 % ont choisi de ne pas exprimer de préférence, estimant que les deux options auront un impact plus important. ont à peu près le même impact.
Leçons apprises. Se précipiter ou manquer de planification dans leur mise en œuvre est une 41 % des personnes ayant commis cette erreur espèrent ne pas la répéter. Comme ils adopter des agents d'IA Les entreprises tirent parti de leurs expériences passées avec l'IA de génération et espèrent éviter certains des écueils qu'elles ont rencontrés auparavant. rencontré.
- Les directeurs étaient plus susceptibles (43 %) de pointer du doigt le manque de formation comme une erreur de GenAI par rapport aux cadres supérieurs et aux propriétaires (29 %).
- L'absence d'attentes de retour sur investissement bien définies est une erreur commise par 36 % d'entre eux, qu'ils espèrent éviter cette fois-ci. 40 % des dirigeants craignent de trop dépenser, tandis que 35 % craignent de ne pas assez dépenser, ce qui suggère que malgré les fortes attentes concernant le retour sur investissement des investissements en IA, l'incertitude quant aux niveaux de dépenses persiste.
Explosion des budgets. Face à la croissance des besoins des entreprises en matière d'IA, les budgets s'adaptent. Cette croissance est bien réelle. Trois quarts des entreprises (75 %) interrogées investissent 1 million de dollars ou plus dans l'IA. Les entreprises comptant 10 000 employés ou plus sont plus susceptibles que les petites entreprises d'avoir déjà dépensé 1 million de dollars ou plus pour l'IA générique (82 % contre 71 %) et de prévoir de consacrer un million de dollars ou plus supplémentaire aux agents d'IA (72 % contre 60 %).
État de GenAI. L'adoption de l'IA agentielle intervient au moment même où les entreprises sont confiantes quant à leur maîtrise de l'IA générale. La majorité (63 %) l'a pleinement intégrée. ont intégré GenAI à leur entreprise. 24 % supplémentaires ont déployé GenAI, mais ne le prennent pas en compte. pleinement intégrée à leurs opérations. Le Royaume-Uni et l'Australie sont en tête en matière d'IA générale, avec 73 % du marché britannique. 69 % des entreprises australiennes et 64 % des entreprises australiennes intègrent pleinement l'IA générative. Les entreprises américaines et 44 % des entreprises japonaises.
Agents de l'automatisation On fonde de grands espoirs sur l'IA agentielle pour aider les entreprises non seulement améliorer le service client et la cybersécurité, mais aussi rationaliser les tâches quotidiennes et réduire la charge de travail des équipes. Plus de la moitié (52 %) des entreprises s'attendent à ce que l'IA agentielle automatise ou accélérer de 26 % à 50 % de ces charges de travail. 32 % supplémentaires ont des attentes plus modestes. L'automatisation des tâches de travail est prévue à 25 % ou moins. La moyenne générale attendue était de 36 %. tâches automatisées ou accélérées grâce à l'aide d'agents d'IA.
Parcours d'enseignement Le manque de formation des employés à l'IA de génération de génération a été une erreur commise par certaines entreprises. Ils le regrettent et cherchent à éviter le même résultat pour l'IA agentive. Toutes les entreprises prévoient de mettre en œuvre une forme ou une autre de formation à l'IA agentive, et pour 61 % d'entre elles, cela se traduit par des séminaires ou des initiatives de formation à l'échelle de l'organisation. 56 % des organisations proposeront une formation à l'IA agentive. Des formations externes sont proposées à leurs employés. Des permanences officielles et un programme de mentorat interne formel sont également prévus (52 % respectivement).
Histoires à méditer. Bien que les entreprises puissent juger l'IA agentique utile, elles perçoivent également certains dangers liés à cette technologie, comme ce fut le cas avec l'IA générique. Les deux principaux risques anticipés par les entreprises lors de la mise en œuvre d'une IA agentique sont les failles de sécurité (45 %) et les cyberattaques ciblant l'IA (43 %). Parmi les autres risques figurent l'évolution des réglementations et des lois sur la protection de la vie privée (42 %), la mauvaise qualité des données d'entrée entraînant une baisse de la qualité des résultats (40 %) et les dysfonctionnements de l'IA (37 %).
METTRE EN LUMIÈRE
Le rapport complet peut être téléchargé ici.
NOTES MÉTHODOLOGIQUES
L'étude PagerDuty Agentic AI a été menée par Wakefield Research auprès de 1 000 cadres informatiques et commerciaux (au moins directeurs) d'entreprises réalisant un chiffre d'affaires annuel d'au moins 500 millions de dollars américains. L'étude a été réalisée sur les quatre marchés suivants : États-Unis, Royaume-Uni, Australie et Japon. Avec un quota de 250 répondants par marché, et au sein de chaque marché une répartition égale entre dirigeants informatiques et dirigeants d'entreprise, l'enquête s'est déroulée du 27 février au 6 mars 2025, par le biais d'une invitation par courriel et d'un questionnaire en ligne. Dans le cadre de cette enquête, l'« IA agentique » a été définie comme suit : « agents autonomes conçus pour collecter des données, prendre des décisions et exécuter des tâches afin d'atteindre des objectifs prédéfinis. Contrairement aux chatbots, l'IA agentique peut être utilisée pour des conversations plus contextuelles, un apprentissage continu et des réponses personnalisées pour un plus large éventail de tâches. »
Les résultats de tout échantillon sont sujets à des variations d'échantillonnage. L'ampleur de ces variations est mesurable et dépend du nombre d'entretiens et du niveau des pourcentages exprimant les résultats. Pour les entretiens menés dans le cadre de cette étude, il y a 95 % de chances qu'un résultat ne s'écarte pas, à plus ou moins 3,1 points de pourcentage dans l'échantillon global, et de 6,2 points de pourcentage sur chaque marché, du résultat qui serait obtenu si des entretiens avaient été menés auprès de l'ensemble de la population représentée par l'échantillon.