Tendances des agents d'IA en entreprise : principaux cas d'utilisation, gouvernance, évaluations et plus encore

Une mutation rapide s'opère dans le domaine de l'IA d'entreprise. Les organisations passent des chatbots aux architectures d'agents qui fournissent des résultats précis pour les cas d'usage d'entreprise. Pour gérer cette transition, les responsables et les professionnels des données recalibrent leurs stratégies d'agents.

Que faut-il pour que les agents d'IA travaillent pour votre entreprise ? Et que font les entreprises leaders différemment de celles qui stagnent ?

Le rapport State of AI Agents s'appuie sur les données de plus de 20 000 clients dans le monde pour révéler les grandes tendances dans la manière dont les organisations abordent les agents d'IA. Ce rapport offre un aperçu de l'IA en entreprise : cas d'utilisation courants, évaluations et gouvernance, transformation des bases de données, et plus encore. 

Voici quelques-uns des points clés :

Les déploiements d'IA se concentrent sur des tâches essentielles

Tout le monde parle de l'IA d'entreprise. Mais comment cela se traduit-il dans le monde réel ? Nous avons examiné les cas d'usage d'IA les plus courants dans les différentes régions et Secteurs d'activité. Le constat : les entreprises automatisent des tâches critiques, mais routinières.

Ces tâches vont de la veille concurrentielle à la défense des intérêts des clients, en passant par le reporting réglementaire. Sur les 15 principaux cas d'utilisation, 40 % sont axés sur l'expérience et l'engagement client.

Et ces applications sont adaptées à des secteurs spécifiques. Par exemple, l'analyse de la littérature médicale est un cas d'usage majeur pour les entreprises du secteur de la santé et des sciences de la vie, tandis que la maintenance prédictive est plus courante dans les secteurs d'activité de l'automobile, de l'énergie et des infrastructures publiques. 

Les évaluations et la gouvernance de l'IA sont les fondements de la mise en production

Une enquête mondiale de 2024 enquête mondiale menée par Economist Impact a révélé que 40 % des personnes interrogées estiment que le programme de gouvernance de l'IA de leur organisation est insuffisant. Il ne définit pas les données de manière adéquate, ne met pas en place les garde-fous appropriés et ne garantit pas la responsabilisation nécessaire. Et sans de solides contrôles et contrepoids, les entreprises auront du mal à monter en charge les agents d'IA en production. 

Il n'est donc pas surprenant que, selon nos données, les produits de gouvernance et de sécurité de l'IA aient connu la plus forte hausse d'utilisation au cours de l'année écoulée. Et les entreprises qui utilisent des outils de gouvernance de l'IA mettent en production plus de 12 fois plus de projets d'IA. 

Les évaluations de l'IA sont essentielles pour garantir des résultats de haute qualité nécessaires au déploiement d'agents d'IA en production, et les organisations adoptent rapidement des outils d'IA. Les organisations qui utilisent des outils d'évaluation mettent en production près de 6 fois plus de systèmes d'IA. 

Les agents d'IA conduisent à une refonte de l'architecture

Alors que le « vibe coding » gagne en popularité, l'approche du développement d'applications pilotée par l'IA révolutionne rapidement la manière dont les entreprises gèrent leurs bases de données. Par conséquent, les entreprises doivent offrir l'élasticité, la programmabilité et la capacité à monter en charge nécessaires dans leur architecture pour que les agents d'IA fonctionnent comme prévu. 

Les agents rendent cette montée en charge possible, et nous avons observé cette évolution dans nos propres données. Sur Neon, une base de données Postgres serverless acquise par Databricks et la Technologie de base de Databricks Lakebase, les agents d'IA créent désormais 80 % de toutes les bases de données et 97 % des branches de base de données. 

Croissance de 327 % des flux de travail multi-agents

La valeur des agents d'IA dans les environnements d'entreprise réside dans leur capacité à orchestrer des flux de travail complexes basés sur les données propres à une organisation. Pour comprendre comment les entreprises exploitent les agents d'IA, nous avons analysé l'utilisation des quatre types d'agents sur Databricks Agent Bricks.

Parmi nos clients, le principal cas d'usage d'agent est le Supervisor Agent, qui a représenté 37 % de l'utilisation. Le Supervisor Agent crée des systèmes de plusieurs agents – auto-optimisés à l'aide des données propres à une organisation – qui collaborent pour accomplir des tâches dans des domaines spécialisés.

Démarrez avec votre stratégie d'IA 

La création et le déploiement d'agents d'IA ne constituent plus un obstacle pour les organisations. Désormais, le défi consiste à le faire de manière sécurisée et gouvernée, afin de générer une réelle valeur pour l'entreprise. 

Pour en savoir plus sur la façon dont les organisations les plus performantes réussissent à intégrer l'IA dans leurs opérations, lisez l'intégralité du rapport État des agents d'IA 2026. 

(Cet article de blog a été traduit à l'aide d'outils basés sur l'intelligence artificielle) Article original