Potentiel et débat sur l'IA agentique : ce qu'elle réserve à l'Asie du Sud-Est

L'IA agentique est largement considérée comme la prochaine grande frontière de l'intelligence artificielle, bien que ses implications pratiques pour les entreprises soient encore en train de se dessiner. Selon l'institut de recherche Capgemini, l'IA agentique pourrait générer jusqu'à 450 milliards de dollars de valeur économique d'ici 2028. Malgré cette promesse, l'adoption reste faible : à peine 2 % des organisations ont étendu son utilisation, et la confiance dans les agents d'IA commence à s'affaiblir.

Cette lacune - un potentiel élevé mais un déploiement lent - est au cœur de la dernière étude de Capgemini. S'appuyant sur une enquête réalisée en avril 2025 auprès de 1 500 dirigeants de grandes organisations dans 14 pays, dont Singapour, le rapport souligne que la confiance et la supervision sont des facteurs essentiels pour créer de la valeur. Près des trois quarts des dirigeants ont déclaré que l'implication humaine dans les flux de travail de l'IA apporte des avantages qui l'emportent sur les coûts. Neuf sur dix ont décrit la supervision comme positive ou au moins neutre en termes de coûts.

La conclusion est évidente : Les agents d'IA sont plus efficaces lorsqu'ils travaillent avec des personnes, et non pas lorsqu'ils sont entièrement autonomes.

Premiers pas, progrès lents

Environ un quart des organisations ont lancé des programmes pilotes d'IA agentique, tandis qu'à peine 14 % d'entre elles sont parvenues à une mise en œuvre complète. Pour les autres, le déploiement en est encore à la phase de planification. Le rapport décrit cette situation comme un écart croissant entre l'ambition et l'état de préparation, considéré aujourd'hui comme un obstacle majeur à la libération de la valeur économique.

La technologie est loin d'être théorique : des applications concrètes commencent à faire surface. On peut citer l'exemple d'un assistant personnel d'achat capable de trouver des produits en fonction de demandes spécifiques, de générer des descriptions, de répondre aux questions des clients et d'ajouter des articles à un panier à l'aide de commandes vocales ou textuelles. Bien que ces outils n'effectuent généralement pas de transactions pour des raisons de sécurité, ils reproduisent de nombreuses fonctions d'un assistant d'achat humain.

Cette tendance soulève des questions plus générales sur l'avenir des sites web traditionnels. Si l'IA peut prendre en charge des tâches telles que la recherche, la comparaison de produits et la préparation des achats, les utilisateurs devront-ils continuer à parcourir directement les boutiques en ligne ? Pour ceux qui trouvent les sites web complexes déroutants ou difficiles à parcourir, une interface pilotée par l'IA pourrait offrir une alternative plus rationnelle et plus conviviale.

Définir l'IA agentique

Pour clarifier le terme, AI News s'est entretenu avec Jason Hardy, directeur technologique pour l'intelligence artificielle chez Hitachi Vantara, sur la manière dont les entreprises de la région Asie-Pacifique devraient aborder cette technologie émergente.

"L'IA agentique est un logiciel capable de prendre des décisions, d'agir et d'affiner son approche de manière autonome", explique Jason Hardy. "Imaginez une équipe de spécialistes d'un domaine qui apprend par l'expérience, coordonne les tâches et fonctionne en temps réel. Alors que l'IA générative crée du contenu sur la base d'invites, l'IA agentique peut intégrer l'IA générative mais se concentre sur la réalisation d'objectifs et l'action dans des environnements dynamiques.

Cette distinction entre la production de résultats et l'obtention de résultats est au cœur de la signification de l'IA agentique pour l'informatique d'entreprise.

Pourquoi l'adoption s'accélère

Hardy indique que l'échelle et la complexité sont les principaux moteurs de l'adoption. "Les entreprises d'aujourd'hui luttent contre le poids de la complexité, du risque et de l'échelle. L'IA agentique gagne du terrain parce qu'elle va au-delà de l'analyse - elle optimise le stockage et la capacité de manière dynamique, automatise la gouvernance et la conformité, prédit les défaillances avant qu'elles ne se produisent et répond instantanément aux menaces de sécurité. Ce passage de la "connaissance" à l'"action autonome" alimente l'accélération", a-t-il fait remarquer.

L'étude de Capgemini va dans le même sens. Elle a révélé que même si la confiance dans l'IA agentique varie, les premières mises en œuvre montrent de la valeur lorsque la technologie gère des fonctions informatiques routinières mais essentielles.

L'émergence de la valeur

Selon M. Hardy, le cas d'utilisation le plus répandu à ce jour est celui des opérations informatiques. "La classification automatisée des données, l'optimisation proactive du stockage et les rapports de conformité permettent aux équipes de gagner de précieuses heures chaque jour, tandis que la maintenance prédictive et les mesures de cybersécurité en temps réel réduisent les temps d'arrêt et les risques", a-t-il déclaré.

Les avantages ne se limitent pas à l'efficacité. Ces capacités permettent aux systèmes de détecter les problèmes avant qu'ils ne deviennent critiques, d'allouer les ressources de manière intelligente et de contenir les failles de sécurité plus rapidement. "Les premiers utilisateurs ont déjà recours à l'IA agentique pour résoudre les problèmes potentiels avant qu'ils ne s'aggravent, ce qui améliore la fiabilité et les performances des environnements hybrides", a ajouté M. Hardy.

Pour l'instant, l'informatique reste le point d'entrée le plus pratique : son déploiement produit des résultats mesurables et joue un rôle central dans la manière dont les entreprises contrôlent les coûts et les risques, ce qui démontre l'importance opérationnelle de l'IA agentique.

Le point de départ de l'Asie du Sud-Est

Pour les organisations d'Asie du Sud-Est, M. Hardy affirme que la priorité absolue est la préparation des données. "L'IA agentique n'apporte de la valeur que lorsque les données d'une organisation sont correctement classées, sécurisées et gouvernées", souligne-t-il.

L'infrastructure est tout aussi essentielle. L'IA agentique dépend de systèmes qui prennent en charge l'orchestration multi-agents, la mémoire persistante et l'allocation dynamique des ressources. Sans cette base, l'adoption restera limitée.

De nombreuses entreprises préféreront peut-être commencer par les opérations informatiques, où l'IA agentique peut prévenir les pannes et améliorer les performances avant de s'étendre à des fonctions commerciales plus larges.

Remodeler les flux de travail de base

M. Hardy prévoit que l'IA agentique redéfinira les flux de travail dans les domaines de l'informatique, de la gestion de la chaîne d'approvisionnement et du service à la clientèle. "Dans les opérations informatiques, elle peut prévoir les besoins en capacité, rééquilibrer les charges de travail et réaffecter les ressources en temps réel. Elle peut également automatiser la maintenance prédictive, en arrêtant les problèmes matériels avant qu'ils n'interrompent les opérations", a-t-il déclaré.

La cybersécurité est un autre domaine prometteur. "Dans ce domaine, l'IA agentique peut repérer les anomalies, isoler les systèmes compromis et déclencher des sauvegardes sécurisées en quelques secondes, réduisant ainsi le temps de réponse et minimisant les dommages", a observé M. Hardy.

Ces capacités ne se limitent pas à des essais expérimentaux. Les premiers déploiements montrent déjà comment l'IA agentique peut renforcer la fiabilité et la résilience dans les configurations informatiques hybrides.

Compétences et leadership

L'adoption de l'IA agentique nécessitera également de nouvelles compétences humaines. "Le rôle de l'homme passera de l'exécution pratique à la supervision et à la coordination", a fait remarquer M. Hardy. Les dirigeants devront définir des limites et surveiller les systèmes autonomes pour les maintenir dans les limites des directives éthiques et opérationnelles.

Pour les cadres, cela signifie qu'ils devront consacrer moins de temps aux tâches administratives et se concentrer davantage sur le coaching, l'innovation et la stratégie. Les équipes RH devront cultiver leur expertise en matière de gouvernance - comme la préparation à l'audit - et concevoir de nouveaux cadres pour intégrer l'IA agentique en douceur.

Les effets sur la main-d'œuvre ne seront pas uniformes. Le Forum économique mondial prévoit que l'IA pourrait créer 11 millions de nouveaux emplois en Asie du Sud-Est d'ici à 2030, tout en en déplaçant 9 millions. Les femmes et la génération Z sont susceptibles de subir les plus fortes perturbations, avec plus de 70 % des femmes et jusqu'à 76 % des jeunes travailleurs dans des rôles susceptibles d'être automatisés par l'IA.

Cela souligne la nécessité d'une requalification rapide. Des investissements importants sont déjà en cours - Microsoft a promis 1,7 milliard de dollars en Indonésie et a lancé des initiatives de formation en Malaisie et dans l'ensemble de la région. Hardy a souligné que les efforts de renforcement des compétences doivent être inclusifs, rapides et stratégiques.

L'avenir

Si l'on se projette dans trois ans, M. Hardy pense que de nombreux dirigeants sous-estimeront la vitesse de la transformation. "La première vague d'avantages est déjà visible dans l'informatique : l'IA agentique automatise des fonctions telles que la classification des données, l'optimisation du stockage, la maintenance prédictive et la réponse à la cybersécurité, libérant ainsi les équipes pour des tâches plus stratégiques", a-t-il déclaré.

Toutefois, la plus grande surprise pourrait se produire au niveau de l'économie et du modèle d'entreprise. IDC prévoit que l'IA et l'IA générative pourraient contribuer à hauteur d'environ 120 milliards de dollars au PIB des six pays de l'ANASE d'ici 2027. M. Hardy considère que les implications sont plus larges et plus rapides que ce que la plupart des gens anticipent. "Cela suggère que l'impact sera plus rapide et plus tangible que ne le supposent actuellement de nombreux dirigeants", a-t-il déclaré.

En Indonésie, plus de 57 % des emplois devraient être modifiés ou influencés par l'IA, signe que la transformation ne se limitera pas à l'informatique. Elle remodèlera les structures des entreprises, la gestion des risques et la création de valeur.

Équilibrer l'autonomie et la surveillance

Les résultats de Capgemini et les observations de Hardy aboutissent à une conclusion commune : l'IA agentique offre un potentiel énorme, mais son impact dans le monde réel dépend du bon équilibre entre l'autonomie, la confiance et la supervision humaine.

Cette technologie peut aider les entreprises à réduire leurs coûts, à améliorer leur fiabilité et à créer de nouvelles opportunités de revenus. Mais si l'on ne met pas délibérément l'accent sur la gouvernance, la formation continue et la préparation de l'infrastructure, les progrès en matière d'adoption risquent de s'arrêter.

En Asie du Sud-Est, la question n'est pas de savoir si l'IA agentique sera adoptée, mais à quelle vitesse, et si les entreprises peuvent concilier autonomie et responsabilité, alors que les machines assument une plus grande part de responsabilité dans les décisions de l'entreprise.

Voir aussi : Au-delà de l'accélération : l'essor de l'IA agentique

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