L'enquête 2025 de Cloudera sur l'IA agentique révèle un point de basculement pour la transformation des entreprises autonomes

L'année 2025 s'annonce comme une année déterminante pour la technologie d'entreprise, et selon le rapport récemment publié Cloudera rapport intitulé L'avenir des agents d'IA d'entreprise Selon une étude menée auprès de 1,484 XNUMX responsables informatiques mondiaux, les agents logiciels autonomes sont au cœur de cette transformation. Ces systèmes d'IA « agentiques » – des outils d'IA capables de raisonner, de planifier et d'agir de manière autonome – passent rapidement de la théorie à une adoption généralisée dans tous les secteurs, marquant un changement radical dans la façon dont les entreprises optimisent leurs performances, améliorent l'expérience client et stimulent l'innovation.

Contrairement aux chatbots traditionnels, qui se limitent à des flux de travail préprogrammés, les systèmes d'IA agentiques utilisent des technologies avancées. grands modèles de langage (LLM) et traitement du langage naturel (PNL) Comprendre des données complexes et déterminer la meilleure marche à suivre sans intervention humaine. Il ne s'agit pas d'automatisation telle que nous la connaissons, mais de délégation intelligente à l'échelle de l'entreprise.

L'adoption s'accélère et devient stratégique

L'enquête de Cloudera révèle que 57 % des entreprises ont commencé à déployer des agents d'IA au cours des deux dernières années, dont 21 % l'année dernière seulement. Pour la plupart des organisations, il ne s'agit plus d'une démarche expérimentale, mais d'une démarche stratégique. 83 % d'entre elles estiment que les agents d'IA sont essentiels pour conserver un avantage concurrentiel, et 59 % craignent de prendre du retard si elles retardent leur adoption en 2025.

Les entreprises ne s'arrêtent pas aux projets pilotes. Un pourcentage remarquable de 96 % des répondants prévoient d'étendre leurs déploiements d'agents d'IA au cours des 12 prochains mois, la moitié d'entre eux visant des déploiements majeurs à l'échelle de l'organisation.

Les cas d'utilisation réels prennent leur essor

Le rapport met en évidence trois des applications les plus populaires de l’IA agentique :

• Bots d'optimisation des performances (66%) – Ces agents gèrent de manière dynamique l’infrastructure informatique, comme l’allocation des ressources cloud et les charges des serveurs, pour améliorer les performances du système en temps réel.

• Agents de surveillance de sécurité (63 %) – Systèmes autonomes qui analysent l’activité du réseau, détectent les anomalies et répondent aux cybermenaces sans surveillance humaine.

• Assistants de développement (62 %) – Agents qui écrivent, testent et affinent le code en réponse aux changements en temps réel, rationalisant ainsi les flux de travail DevOps.

Il ne s'agit pas de scénarios hypothétiques. Il s'agit de déploiements concrets au sein des services informatiques, du support client et même du marketing. En effet, 78 % des entreprises utilisent des agents IA pour le support client, 71 % pour l'automatisation des processus et 57 % pour l'analyse prédictive, démontrant ainsi un retour sur investissement (ROI) mesurable dans leurs principaux domaines d'activité.

La prochaine étape après GenAI

La synergie entre IA agentique et IA générative (GenAI) est un thème majeur du rapport Cloudera. GenAI désigne l'IA capable de créer du contenu original (texte, code ou images) à partir de modèles appris. Les entreprises qui ont investi dans GenAI exploitent désormais l'IA agentique pour orchestrer et étendre ces capacités.

98 % des organisations utilisent ou prévoient d'utiliser l'IA agentique pour soutenir les efforts GenAI, et 81 % utilisent des agents pour améliorer leurs modèles GenAI existants, rendant ainsi GenAI plus utile, plus réactif et plus intégré aux flux de travail de l'entreprise.

L'Open Source gagne du terrain

Un changement notable mis en évidence dans l’enquête est la montée en puissance de modèles de langage open source de grande tailleAutrefois considérés comme à la traîne par rapport aux solutions propriétaires, des modèles comme Llama, Mistral et DeepSeek sont désormais compétitifs, et souvent préférables. Pourquoi ? Ils offrent des coûts inférieurs, un meilleur contrôle et une plus grande flexibilité.

Contrairement aux modèles fermés qui nécessitent souvent une utilisation via un cloud ou une API spécifique (ce qui crée des problèmes de souveraineté des données et de dépendance vis-à-vis des fournisseurs), les modèles ouverts peuvent être auto-hébergés. Cela permet aux entreprises de mieux s'aligner sur les normes de conformité et l'infrastructure interne, rendant l'IA open source non seulement puissante, mais aussi pratique.

Des défis demeurent : intégration, confidentialité et confiance

Malgré l'enthousiasme, le déploiement de l'IA agentique ne se fait pas sans heurts. Le rapport identifie trois obstacles majeurs :

• Problèmes de confidentialité des données (53%)

• Intégration avec les systèmes existants (40%)

• Coûts de mise en œuvre élevés (39%)

Les entreprises font également état d'une complexité technique importante : 37 % d'entre elles ont trouvé extrêmement difficile d'intégrer des agents d'IA dans leurs flux de travail existants. Ces systèmes nécessitent une infrastructure solide, des équipes compétentes et une gouvernance rigoureuse.

Les personnes interrogées par Cloudera ont souligné la nécessité de donner la priorité à la qualité des données, d'améliorer la transparence des modèles et de renforcer les cadres éthiques internes pour garantir que les agents d'IA sont dignes de confiance et efficaces.

Biais et IA éthique : une préoccupation majeure

L’un des avertissements les plus forts du rapport concerne biais algorithmique. Parce que les modèles d'IA s'appuient sur des données historiques, ils risquent de perpétuer les inégalités sociales s'ils ne sont pas gérés avec soin. L'enquête cite des conséquences concrètes alarmantes :

• In la médecine , des modèles biaisés ont conduit à des diagnostics erronés dans des populations sous-représentées.

• In une défense, les systèmes d’aide à la décision biaisés pourraient influencer les décisions militaires à enjeux élevés.

51 % des responsables informatiques sont très préoccupés par l'équité et la partialité des agents d'IA. Fait encourageant, 80 % d'entre eux se disent très confiants dans l'explicabilité de leurs agents d'IA, signe que la transparence devient une priorité.

Pleins feux sur l'industrie : Impact sectoriel spécifique

L'enquête de Cloudera offre un aperçu approfondi de la manière dont différents secteurs déploient l'IA agentique :

• Finance et assurance:La détection des fraudes (56 %), l’évaluation des risques (44 %) et les conseils d’investissement personnalisés (38 %) sont les principaux cas d’utilisation.

• La fabrication/Domaine manufacturier:L'optimisation de la chaîne d'approvisionnement (48 %), l'automatisation des processus (49 %) et la surveillance des risques de sécurité sont en tête.

• Commerce de détail et commerce électronique:Les agents IA améliorent l'optimisation des prix (49 %), le service client (50 %) et la prévision de la demande (48 %).

• Santé:La prise de rendez-vous (51 %) et l’aide au diagnostic (50 %) ont un réel impact.

• Télécommunications:Le support client (49 %) et la prévision du taux de désabonnement sont des priorités, aux côtés de la surveillance de la sécurité.

Recommandations pour les entreprises en 2025

Pour profiter au maximum de ce moment, Cloudera décrit quatre étapes clés :

1. Renforcez votre infrastructure de données pour gérer l'intégration, la qualité et la confidentialité à grande échelle.

2. Commencez petit, prouvez la valeuret évoluez de manière réfléchie, en commençant par des cas d'utilisation à fort retour sur investissement comme les robots d'assistance interne.

3. Établir la responsabilité Dès le premier jour, les agents d'IA prennent des décisions : quelqu'un doit en être responsable.

4. Améliorez les compétences de vos équipes collaborer avec l’IA et s’adapter à ses capacités évolutives.

Conclusion : De l’engouement à l’impact : l’IA agentique est là

L'Ère des Nuages L'avenir des agents d'IA d'entreprise Le rapport dresse un tableau clair : l'IA agentique n'est plus un terme à la mode, c'est un impératif commercial. En 2025, les entreprises avant-gardistes investissent dans les agents non seulement pour automatiser les tâches, mais aussi pour renforcer leurs effectifs, améliorer la prise de décision et acquérir un avantage concurrentiel en temps réel.

Pour réussir dans cette nouvelle ère, les organisations doivent dépasser l'expérimentation et adopter un déploiement réfléchi et éthique des agents d'IA. Ceux qui dirigent aujourd'hui ne se contenteront pas de s'adapter : ils définiront l'avenir de l'entreprise intelligente.