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Episode 152 - Des Agents IA à la transformation

DigitalFeeling · 27 mars 2026 · 9:03

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Dans ce 152 ème épisode de DigitalFeeling, je vous partage le retour de l'étude mondiale de McKinsey "The State of AI in 2025: Agents, Innovation, and Transformation". Je vous résume les apprentissages à prendre en compte et la réalité du marché.

Après 3 ans de découverte, de pratique, de formation et une explosion des usages des outils d’intelligence artificielle générative en entreprise, une nouvelle phase s’ouvre : celle des agents d’IA, capables d’agir, de planifier et d’exécuter de manière autonome.

Mais si la promesse technologique est très forte (et souvent associée à une solution presque “magique” pour gagner du temps), la réalité en entreprise reste contrastée : près de 9 organisations sur 10 utilisent l’IA, mais seules 3 sur 10 ont réussi à en faire un levier de transformation à grande échelle !

Selon le dernier rapport de QuantumBlack (McKinsey) sur l’état de l’IA en 2025, les entreprises sont engagées dans une course à la maturité. Les pionniers ont compris que l’enjeu ne réside plus dans l’expérimentation, mais dans la réinvention des modèles d’affaires, des processus et du leadership.

L’IA, omniprésente dans les conversations mais encore en rodage

L’IA est désormais en projet partout : dans la relation client, les opérations, la finance ou les RH. Cela dit, elle reste souvent cantonnée à des projets pilotes.

La phase d’expérimentation domine toujours. Les outils sont intégrés, mais les workflows (flux de travail) restent inchangés. La raison est en réalité assez simple : beaucoup d’entreprises ont branché de l’IA sur leurs processus… sans repenser leurs processus pour l’IA.

C’est effectivement le bon moment pour se poser sur les processus actuels, les auditer pour mesurer leur efficacité et en profiter si besoin pour les mettre à jour et les optimiser. C’est seulement à l’issue de cette étape qu’il faut penser à implenter les outils d’IA (et d’autant plus lorsqu’il s’agit d’agent IA autonome).

L’essor des agents d’IA : de la hype à la réalité

Les agents d’IA sont les nouveaux acteurs de cette révolution : des systèmes capables d’exécuter plusieurs étapes dans un flux de travail, de façon autonome et proactive.

L’écart entre l’enthousiasme médiatique et la réalité opérationnelle reste considérable. Le défi est la mise à l’échelle des agents IA mais aussi la sécurité des process, la sécurité des données et l’assurance qu’il n’y ait pas de faille de sécurité (notamment pour les cyberattaques).

Finalement quand on voit que l’implémentation des outils d’IA générative pose encore questions dans les entreprises, que les services IT essaient de verrouiller les failles, que les collaborateurs essaient de comprendre l’utilité et l’usage des outils d’IA ou pratique du Shadow AI (souvent du Shadow ChatGPT d’ailleurs), il est encore tôt pour se lancer à fond dans la mise en place d’agents d’IA dans tous les processus de l’entreprise.

L’IA comme moteur d’innovation et de croissance

Si l’impact financier global reste modéré (seuls 39 % observent une amélioration de leur Bénéfice Opérationnel (ou Rentabilité Globale) grâce à l’IA), les bénéfices qualitatifs sont bien réels :

La véritable différenciation vient des entreprises qui ont fait de l’IA un moteur stratégique de transformation, et non une simple source d’économies. Cela signifie aussi que ces entreprises ont audité leurs processus, et ont réfléchit à une mise en place globale d’un projet d’IA et pas juste l’implémentation d’un outil. Cela demande de l’acculturation, d’impliquer les collaborateurs dans le processus puis de les former.

Les “high performers” : l’ambition comme facteur clé

Elles partagent des caractéristiques fortes :

Ces entreprises utilisent l’IA pour créer de nouveaux produits, repenser l’expérience client et stimuler la croissance, et pas uniquement pour réduire les coûts.

Ma remarque est d’ailleurs que la mise en place d’outils d’IA ne devrait pas avoir comme motivation de réduire les coûts mais plutôt d’améliorer la relation entre collaborateurs, notamment avec plus de Knowledge management comme le fait Michelin, d’améliorer la relation avec les clients avec des chatbots boost

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