Comment les entreprises déploient-elles les agents IA aujourd'hui, et quelles sont les perspectives de demain ? Pour le savoir, nous avons interrogé plus de 500 responsables techniques issus de tous secteurs.
Les agents IA expérimentaux sont devenus essentiels dans la pile technologique d’une organisation. Mais comment les entreprises les utilisent-elles réellement ?
En partenariat avec le cabinet de recherche Material, nous avons interrogé plus de 500 responsables techniques de tous secteurs d’activité et de toutes tailles pour comprendre comment les entreprises déploient actuellement des agents et quelles sont les opportunités futures.
Les résultats montrent une tendance claire : les organisations passent de l’automatisation simple des tâches à des flux de travail complexes en plusieurs étapes impliquant plusieurs équipes et fonctions métier.
Plus de la moitié des organisations (57 % ) utilisent désormais des agents pour des flux de travail multi-étapes, dont 16 % gèrent des processus interfonctionnels entre plusieurs équipes. D’ici 2026, 81 % des entreprises interrogées prévoient de s’attaquer à des cas d’usage plus complexes : parmi eux, 39 % prévoient de développer des agents pour des processus multi-étapes et 29 % de développer dex projets interfonctionnels.
Le codage favorise l'adoption. Près de 90 % des organisations utilisent l'IA pour le développement et 86 % d’entre elles déploient des agents pour le code de production. Les entreprises déclarent gagner du temps sur l'ensemble du cycle de vie du développement : planification et conception (58 %), génération de code (59 %), documentation (59 %), révision de codes et tests (59 %).
Mais l'impact va au-delà de l'ingénierie. L'analyse de données et la génération de rapports (60 % ) ainsi que l'automatisation des processus internes (48 %) font partie des cas d'usage ayant le plus d’impact. Pour l’avenir, 56 % des entreprises prévoient de déployer des agents de recherche et de reporting au cours de l’année à venir.
Fait peut-être remarquable, 80 % des organisations déclarent que leurs investissements en agent IA génèrent déjà des retours économiques mesurables.
Les organisations enregistrant des résultats considèrent les agents comme un élément central de leur infrastructure, pas comme des expériences.
Thomson Reuters utilise Claude pour alimenter CoCounsel, sa plateforme juridique d’IA. Les avocats qui passaient auparavant des heures à parcourir manuellement des documents peuvent désormais accéder en quelques minutes à 150 ans de jurisprudence et 3 000 experts spécialisés.
La société de cybersécurité eSentire a réduit le temps nécessaire pour analyser les menaces par des experts, passant de cinq heures à sept minutes, avec des analyses pilotées par l'IA qui évaluent les avis de leurs experts en sécurité seniors 95 % du temps. Dans le secteur de la santé, Doctolib a déployé Claude Code auprès de l'ensemble de son équipe d'ingénieurs, remplaçant son infrastructure de test existante en quelques heures, et non plus plusieurs semaines, et livrant des fonctionnalités 40 % plus rapidement.
Le secteur de la distribution enregistre des gains similaires. L'Oréal a atteint une précision de 99,9 % pour l'analyse conversationnelle, permettant à 44 000 utilisateurs par mois de consulter directement des données sans attendre des tableaux de bord personnalisés.
La question pour les dirigeants d’ici 2026 n’est pas de savoir s’ils doivent adopter des agents IA, mais comment les adapter de manière stratégique. Les données révèlent trois défis principaux : l'intégration avec les systèmes existants (46 %), l'accès aux données et leur qualité (42 %), et les besoins en gestion des modifications (39 %).
Neuf dirigeants sur dix déclarent que les agents changent la façon de travailler de leurs équipes, les employés consacrant plus de temps à des activités stratégiques, à la création de relations et au développement de compétences qu’à des tâches routinières.
Cette transition nécessite une infrastructure spécifique : modèles optimisés pour le codage et les flux de travail d'entreprise, frameworks comme le SDK Agent et des outils comme Claude Code, qui aident les équipes à passer plus rapidement du prototype à la production.
On constate aussi que le codage a été un véritable test pour les agents IA, mais ce n’est qu’un début. À mesure que les agents évoluent dans les domaines de la recherche, du service client, de la planification financière et des opérations de la chaîne d'approvisionnement, les organisations qui développent une expertise actuelle vont capturer une valeur disproportionnée à mesure que la technologie évoluera.
Consultez l’intégralité du rapport 2026 sur l’état des agents IA ici.
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