L’intelligence artificielle agentique en danger : Gartner prédit 40 % d’échecs d’ici 2027

Dans un contexte où l’intelligence artificielle est en plein essor, les entreprises rêvent d’agents autonomes capables de prendre des décisions, d’apprendre par elles-mêmes et de transformer leurs opérations. Cependant, la société de conseil technologique Gartner dresse un tableau alarmant : plus de 40 % des projets d’IA agentique seront annulés avant la fin de 2027. Les raisons ? Des coûts incontrôlés, un retour sur investissement flou et un manque de contrôles de risques efficaces.

Bien que l’IA agentique soit perçue comme l’une des plus grandes promesses du secteur, Gartner souligne que son adoption est souvent dictée par l’enthousiasme plutôt que par une solide stratégie. De nombreux projets actuels ne dépasseront pas le stade de la phase pilote.

Qu’est-ce que l’IA agentique et pourquoi est-elle en vogue ?

L’IA agentique désigne des systèmes qui ne se contentent pas de générer des réponses ou d’automatiser des tâches, mais qui agissent comme des agents autonomes : ils analysent, planifient, prennent des décisions et exécutent des actions pour atteindre des objectifs complexes.

Contrairement aux chatbots ou assistants actuels, l’IA agentique ne nécessite pas de supervision constante et peut fonctionner de manière similaire à un humain, résolvant des problèmes ou gérant des processus. Cela pourrait avoir des implications majeures dans des secteurs tels que la logistique, les finances, le service client ou même la recherche scientifique.

Cependant, Anushree Verma, analyste senior chez Gartner, avertit : « La plupart des projets actuels sont des preuves de concept motivées par le buzz, souvent mal appliquées, cachant le véritable coût et la complexité des déploiements réels. »

Un marché saturé de promesses : seulement 130 fournisseurs d’IA agentique authentiques

Gartner déplore que le marché soit envahi par le phénomène du « washing agent » : des entreprises qui rebaptisent des solutions anciennes, telles que la RPA ou les assistants virtuels, en agents intelligents sans qu’il y ait de véritable fondement. En fait, la société estime que, parmi les mille fournisseurs prétendant offrir de l’IA agentique, seuls environ 130 possèdent des capacités authentiques.

Ce maquillage commercial engendre une bulle d’attentes qui pourrait avoir des conséquences graves pour les CIO, responsables de l’innovation et départements financiers investissant dans des projets à la viabilité technique et commerciale douteuse.

Qui investit dans l’IA agentique aujourd’hui ?

Selon une enquête subie par Gartner en janvier 2025 auprès de plus de 3 400 dirigeants :

• 19 % des organisations ont réalisé des investissements significatifs en IA agentique.
• 42 % ont choisi des investissements prudents.
• 8 % n’ont pas investi du tout.
• 31 % restants sont en attente ou incertains de leur stratégie.

Ces données révèlent un environnement d’attentes élevées mais aussi d’incertitudes, où de nombreuses entreprises n’ont pas encore défini leur feuille de route technologique autour de cette nouvelle génération d’IA.

Échec ou maturation naturelle ?

Bien que le chiffre de 40 % d’annulations puisse sembler alarmant, Gartner précise que cette phase fait partie du processus naturel de maturation de toute technologie émergente. De fait, elle prévoit qu’en 2028 :

• 15 % des décisions quotidiennes au travail seront prises par des agents d’IA (contre 0 % actuellement).
• 33 % du logiciel d’entreprise inclura un type d’agent autonome (aujourd’hui, moins de 1 %).

Le défi, selon Verma, consiste à passer de l’automatisation de tâches individuelles à une optimisation approfondie des processus organisationnels, où les agents d’IA seraient capables de coordonner des ressources, de s’adapter au contexte et de générer de la valeur en termes de coûts, de qualité, de rapidité et d’évolutivité.

Cas concrets où l’IA agentique apporte de la valeur

Dans certains secteurs, l’IA agentique commence à montrer des applications viables :

• Chaîne d’approvisionnement : planification autonome des routes logistiques ou gestion des stocks en temps réel.
• Service client : résolution intelligente des problèmes qui escaladent automatiquement les cas complexes.
• Cybersécurité : agents qui surveillent, corrèlent des événements et prennent des décisions défensives de manière automatique.
• Ressources humaines : agents qui analysent des données de performance et suggèrent des formations ou des réaffectations de personnel.

Même dans ces domaines, Gartner insiste sur le fait que le succès dépendra d’une reconsidération des processus dès le départ et non de tentatives d’"insérer" des agents dans des architectures anciennes.

Conseils de Gartner pour éviter les pièges

1. Évaluez honnêtement si vous avez réellement besoin d’agents d’IA. Beaucoup de tâches peuvent encore être résolues avec l’automatisation traditionnelle ou des assistants.
2. Identifiez des métriques claires de succès et de retour avant de démarrer tout pilote.
3. Incluez des experts en risques et en gouvernance de l’IA dès le début du projet.
4. Développez une feuille de route réaliste, sans promesses excessives ni délais irréalistes.
5. Concentrez les pilotes sur des domaines où l’impact est mesurable (coûts, efficacité, évolutivité).

L’avenir commence en septembre : l’IA agentique à l’honneur au Gartner IT Symposium/Xpo

Du 8 au 10 septembre 2025, la ville australienne de Gold Coast accueillera une nouvelle édition du Gartner IT Symposium/Xpo, l’événement phare pour les CIO et leaders technologiques. Les tendances en IA agentique seront l’un des axes centraux, aux côtés de la cybersécurité, de l’expérience client et de la transformation numérique.

D’autres éditions confirmées incluent Orlando (États-Unis), Tokyo (Japon), Barcelone (Espagne) et Kochi (Inde).

📌 Conclusion

L’IA agentique n’est pas une mode passagère, mais son implantation nécessite maturité, planification et un approche réaliste. Gartner nous enseigne avec ce rapport que posséder une technologie puissante ne suffit pas : il faut vision, méthode et objectif.

Comme dans toute révolution technologique, seuls ceux qui parviendront à distinguer la promesse de la réalité réussiront à transformer leurs organisations avec succès.