L’IA agentique est une évolution des systèmes d’intelligence artificielle, qui sont alors capables d’exécuter plusieurs tâches avec une intervention humaine limitée. Ceux que l’on appellent des agents IA sont capables de prendre des décisions indépendantes afin de régler des problème concrets en temps réel.
Une IA agentique qui s’installe progressivement dans les processus métiers
L’IA agentique ne se limite plus à la génération de contenus. Elle est désormais capable d’analyser des données, de mobiliser des outils internes et de déclencher elle-même certaines actions.
Selon l’étude de Liferay 2026 Agentic AI Adoption and Governance Report, 54 % des entreprises utilisent déjà des agents IA ou mènent des projets pilotes en ce sens.
Parmi elles, 28 % ont franchi le cap de la production, tandis que 26 % restent encore en phase de test. Le mouvement devrait s’accélérer : 16 % des organisations prévoient un déploiement dans les douze prochains mois, et seules 9 % excluent totalement d’y recourir.
Les écarts sectoriels, en revanche, restent marqués. Le taux d’adoption grimpe à 72 % dans la tech et 66 % dans la santé, mais chute à 38 % dans le secteur public et à seulement 24 % dans l’éducation.
Côté usages, l’analyse de données et le reporting arrivent largement en tête (35 % des réponses), suivis du service client (32 %) puis de l’assistance informatique (21 %). Les opérations financières recueillent 19 % des réponses, tandis que les RH, la personnalisation web et la production de contenus se partagent chacune 18 %.
Dans les faits, ces agents automatisent surtout des contrôles, des recherches documentaires ou des tâches administratives répétitives. Mais adopter l’IA agentique ne suffit pas à en tirer un bénéfice réel.
Seules 25 % des entreprises évaluent son impact à l’aide d’indicateurs clairement définis. 22 % le mesurent de façon irrégulière, et 13 % ne mesurent tout simplement rien.
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Des bénéfices encore freinés par plusieurs risques
L’étude Liferay met en lumière un décalage frappant entre la vitesse du déploiement technologique et la maturité du pilotage organisationnel. Seules 24 % des entreprises disposent d’une politique d’utilisation applicable à l’ensemble de l’organisation, un chiffre qui grimpe tout de même à 38 % dans les services financiers.
Sans surprise, la précision arrive en tête des points à améliorer, citée par 42 % des répondants. Suivent le renforcement des contrôles de sécurité (36 %) et la formation des collaborateurs (35 %).
Les processus de validation humaine sont eux aussi jugés essentiels par 32 % des entreprises, un quart réclamant un accès plus fiable aux données internes et 24 % une meilleure intégration avec les systèmes existants.
Du côté des obstacles, la sécurité et la confidentialité dominent (30 %), suivies du coût (29 %) et du manque de formation (27 %). Les enjeux juridiques ou réglementaires inquiètent 22 % des entreprises, tandis que la réticence des salariés et la mauvaise qualité des données atteignent chacune 21 %.
Fait notable, le retour sur investissement difficile à établir n’arrive qu’en dernière position, avec seulement 12 % des réponses.
“Les entreprises doivent déterminer à quelles données les agents peuvent accéder, quelles actions nécessitent une vérification humaine et comment elles évalueront l’efficacité de cette technologie. Mettre en place ces bases suffisamment tôt apporte aux équipes davantage de confiance pour utiliser l’IA de manière pertinente, sans créer de risques ni de complexité inutiles.”
Bryan Cheung, cofondateur et directeur marketing de Liferay
Les RH au centre d’une adoption responsable de l’IA agentique
Pour les fonctions RH, l’IA agentique est autant un enjeu de compétences que de technologie. La confiance des salariés inquiète déjà 17 % des entreprises, ce qui rend la formation incontournable pour désamorcer incompréhensions et résistances.
D’ailleurs, 39 % des organisations comptent investir dans la formation à l’IA au cours des douze prochains mois, un effort qui dépasse largement les investissements prévus dans les agents eux-mêmes (21 % seulement).
Reste aussi à clarifier les responsabilités et les niveaux d’autonomie accordés à ces agents. Seuls 21 % des répondants acceptent une action automatique encadrée par des règles strictes, et 17 % envisagent une autonomie totale sur quelques processus bien délimités.
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J'accède au guideLes résultats concrets restent donc difficiles à démontrer à grande échelle : les entreprises suivent davantage le rythme du déploiement que la valeur réellement créée. Des indicateurs solides devraient permettre de comparer gains de temps, qualité, coûts et taux d’erreur.
L’IA agentique peut sans doute renforcer l’agilité des organisations et alléger certaines tâches répétitives. Mais son impact réel dépendra avant tout de la gouvernance mise en place, de la formation des équipes et du maintien d’une supervision humaine.
Sans ces fondations, la multiplication des agents risque surtout d’ajouter de la complexité là où on cherchait à en enlever.
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