La Silicon Valley affirme que 2025 sera l’année où l’IA grandira et trouvera un emploi. Les leaders technologiques envisagent des armées de Agents IA — des travailleurs numériques autonomes qui peuvent réellement faire avancer les choses, et pas seulement discuter. Mais après des années de promesses audacieuses en matière d’IA et de résultats mitigés, les analystes de Wall Street se demandent si ce pari d’un billion de dollars sera enfin rentable.
D’un côté se trouvent des leaders technologiques comme Marc Benioff, Salesforce (CRM) PDG et l’un des plus ardents optimistes de l’IA du secteur technologique, qui a fait la couverture de Time (dont il est le propriétaire) pour dire que nous entrons dans une « ère agentique » — une ère dans laquelle les travailleurs autonomes de l’IA débloqueront des « capacités massives » et redéfiniront fondamentalement le travail tel que nous le connaissons.
D’autre part, Goldman Sachs met en garde que les environ 1 000 milliards de dollars investis dans l’infrastructure de l’IA peuvent produire des rendements étonnamment modestes, les sceptiques faisant valoir que la technologie n’est pas encore capable de résoudre les problèmes complexes nécessaires pour justifier un investissement aussi massif.
Le fossé entre ces perspectives ne pourrait pas être plus grand. Benioff imagine des agents IA qui travailleront de manière indépendante aux côtés des humains et s’occuperont de tout, du service client à la gestion des stocks, sans intervention humaine. Selon lui, ces travailleurs numériques généreront des gains de productivité et une croissance du PIB sans précédent, créant bien plus d’emplois qu’ils n’en suppriment. Il cite des exemples de réussite précoces comme College Possible, une organisation à but non lucratif qui a déployé un conseiller universitaire IA en une semaine seulement pour aider des milliers d’étudiants qui avaient auparavant un accès limité à l’orientation.
Mais les analystes de Goldman dressent un tableau plus sombre. Jim Covello, responsable de la recherche sur les actions mondiales de la société, soutient que, contrairement aux technologies transformatrices du passé, comme le commerce électronique, qui a immédiatement proposé des solutions moins coûteuses aux problèmes existants, l’IA reste excessivement chère tout en peinant à gérer efficacement les tâches les plus élémentaires. La société estime qu’au cours de la prochaine décennie, l’IA pourrait augmenter la productivité américaine de seulement 0,5 % et le PIB de moins de 1 %, ce qui est bien loin de l’impact révolutionnaire promis par ses partisans.
La réalité se situe probablement quelque part entre ces extrêmes, selon les analystes du secteur qui étudient l’évolution de l’IA. Tom Coshow, analyste directeur senior chez Gartner (IL), considère 2025 comme une année charnière, mais néanmoins difficile, pour les agents IA. L’essor des agents, a-t-il déclaré, découle d’une frustration croissante face à l’impact limité de l’IA générative jusqu’à présent.
« Une partie de l’attrait des agents IA réside dans le fait que les gens recherchent ce gain de productivité qu’ils n’ont pas vraiment obtenu avec l’IA générative », a déclaré Coshow.
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Contrairement aux chatbots ou aux assistants IA qui répondent simplement aux requêtes, les agents promettent d’accomplir activement des tâches et de prendre des décisions. Cette distinction a attiré l’attention d’industries qui montraient auparavant peu d’intérêt pour l’IA.
« Si vous travaillez dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement, vos concurrents auront un agent IA qui changera la gestion de la chaîne d’approvisionnement », a déclaré Coshow. « C’est différent d’il y a six ans : si j’étais dans la gestion d’entrepôt et que quelqu’un proposait une meilleure façon de créer un chatbot, je n’avais pas besoin de m’en soucier. »
Selon une étude de Gartner, environ un tiers des applications logicielles d’entreprise incluront une certaine forme d’IA agentique d’ici 2028, contre moins de 1 % aujourd’hui. L’entreprise prédit également qu’au moins 15 % des décisions professionnelles quotidiennes seront prises de manière autonome grâce à l’IA agentique d’ici 2028, contre pratiquement zéro aujourd’hui.
Mais des défis importants restent à relever pour une diffusion à grande échelle. Les premiers déploiements se concentreront probablement sur des tâches étroites et bien définies telles que le développement de logiciels, l’automatisation du service client et l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement. Et même dans ces environnements contrôlés, faire en sorte que les agents travaillent de manière fiable reste un obstacle important.
Les entreprises découvrent qu’elles ont besoin de plusieurs niveaux de sécurité, notamment d’« agents gardiens » qui surveillent les activités des autres agents d’IA pour détecter d’éventuelles erreurs ou actions non autorisées. Lorsque les organisations déploient des milliers d’agents, la complexité de la gestion de leur sécurité et de la surveillance de leurs activités devient un défi majeur qui pourrait nécessiter des plateformes entièrement nouvelles, simplement pour la surveillance.
Ces défis sont aggravés par les limites fondamentales de la technologie de l’IA elle-même. Les mêmes problèmes qui affectent les grands modèles de langage, comme les hallucinations et les résultats incohérents, deviennent encore plus problématiques lorsque les systèmes d’IA sont habilités à prendre des mesures par eux-mêmes.
« Il n’est pas facile de faire fonctionner les agents d’IA lorsqu’ils utilisent un modèle de langage volumineux comme moyen de créer le plan d’action », a déclaré Coshow. « Nous savons tous que les modèles de langage volumineux peuvent être délicats, et c’est donc la même chose pour les agents d’IA. »
La route à suivre pourrait être plus longue et plus nuancée que ne le suggèrent ces prévisions extrêmes, selon Sampsa Samila, directeur académique de l’initiative AI and the Future of Management de l’IESE Business School de Barcelone, qui forme des cadres à la mise en œuvre de l’IA depuis 2019.
« Je pense personnellement que c’est une transformation, que cela va changer notre façon de travailler », a déclaré Samila. « Mais à quelle vitesse cela va-t-il se produire ? Probablement dans l’ordre de 10 ans, et non dans l’ordre d’un an. »
Samila a cité des exemples historiques comme l’électrification des usines, qui a pris 30 ans pour transformer complètement le secteur manufacturier. S’il a reconnu le taux d’adoption record de ChatGPT, il a noté que deux ans après son lancement, les changements fondamentaux dans notre façon de travailler restent limités. « Cela a accéléré ma productivité, mais je fais toujours les mêmes choses », a déclaré Samila. « Je les fais simplement plus vite. J’en fais plus, mais cela n’a pas changé ce que je fais de manière significative. »
Ce calendrier plus lent peut se répéter avec les agents IA, a-t-il suggéré. Alors que les entreprises se précipitent pour promouvoir les assistants IA autonomes comme prochaine avancée, Samila reste prudent quant à une transformation immédiate. Le scénario le plus probable pour 2025 est peut-être des améliorations progressives de la productivité et de l’efficacité, plutôt qu’une réinvention totale des processus de travail. « Chaque fois que nous voyons ces agents IA, ils semblent être un grand saut, fantastique”, dit-il. « Mais à court terme, le changement n’est jamais aussi radical.”
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