Guide du directeur informatique pour gérer la prolifération des agents IA

Les réseaux d'entreprise se remplissent rapidement d'agents IA, créant ainsi un angle mort important en matière de gouvernance pour les dirigeants chargés de superviser des infrastructures multicloud complexes.

Alors que les différentes unités commerciales s'empressent d'adopter l'IA générative, les DSI constatent que leurs écosystèmes numériques sont de plus en plus peuplés d'actifs fragmentés et non surveillés. Cette tendance reflète les défis liés à l'informatique fantôme des débuts du cloud, mais implique désormais des acteurs autonomes capables d'exécuter des logiques métier et d'accéder à des données d'entreprise sensibles.

IDC prévoit que le nombre d'agents IA activement déployés dépassera le milliard d'ici 2029, soit une augmentation stupéfiante de quarante fois par rapport aux chiffres actuels. Au cours du seul premier semestre 2025, la création d'agents a explosé de 119 %. Pour les dirigeants d'entreprise, le défi urgent n'est plus seulement de créer ces agents, mais de les localiser, de les auditer et de les gérer efficacement sur des plateformes disparates.

Salesforce s'attaque de front à cette fragmentation en améliorant son MuleSoft Agent Fabric avec de nouveaux outils de découverte automatisés, conçus pour centraliser la gestion des agents IA, quelle que soit leur origine.

Automatisation de la découverte

Pour les équipes chargées de la sécurité et des opérations, le manque de visibilité reste le défi fondamental. Lorsque les équipes marketing déploient des agents IA sur une plateforme tandis que les équipes logistiques en créent sur une autre, le service informatique central perd une vue consolidée de la main-d'œuvre numérique de l'organisation, rendant une gouvernance efficace presque impossible.

L'architecture MuleSoft mise à jour résout ce problème grâce à des « scanners d'agents ». Ces outils surveillent en permanence les principaux écosystèmes, notamment Salesforce Agentforce, Amazon Bedrock et Google Vertex AI, afin d'identifier automatiquement les agents actifs. Il n'est donc plus nécessaire de faire appel à des développeurs pour l'enregistrement et la création de rapports manuels.

Trouver un agent n'est qu'un début ; les responsables de la conformité doivent comprendre son objectif et sa portée. Les scanners extraient des métadonnées détaillées sur les capacités d'un agent, les grands modèles linguistiques qui l'alimentent et les points de terminaison de données spécifiques auxquels il est autorisé à accéder. Ces données sont ensuite normalisées en spécifications uniformes d'agent à agent (A2A), créant ainsi des profils cohérents pour les actifs sur différentes plateformes de fournisseurs.

Andrew Comstock, vice-président senior et directeur général de MuleSoft, a déclaré : « Les organisations qui connaîtront le plus de succès au cours de la prochaine décennie seront celles qui exploiteront efficacement toute la diversité du paysage multi-cloud de l'IA. La version améliorée de MuleSoft Agent Fabric offre la liberté d'innover sur n'importe quelle plateforme tout en garantissant la visibilité et le contrôle unifiés nécessaires pour évoluer en toute sécurité. »

Gouvernance et contrôle des coûts pour les agents IA

Les agents non gérés présentent des risques financiers et de sécurité importants. Par exemple, un responsable de la sécurité des systèmes d'information dans le secteur bancaire qui doit vérifier un nouvel agent de traitement des prêts devrait traditionnellement rechercher manuellement la documentation auprès des équipes de développement. Le catalogage automatisé permet aux équipes de sécurité de voir instantanément à quelles bases de données financières un agent peut accéder et de vérifier ses niveaux d'autorisation, ce qui leur permet de travailler avec des données en temps réel plutôt qu'avec des rapports obsolètes.

D'un point de vue financier, la visibilité permet la consolidation des coûts. Les grandes entreprises souffrent souvent de redondances, les différentes équipes régionales achetant ou développant indépendamment des outils similaires. Un fabricant multinational, par exemple, peut avoir trois équipes distinctes qui paient pour différents agents de synthèse sur trois plateformes différentes.

En utilisant MuleSoft Agent Visualizer pour filtrer les actifs par fonction, les responsables des opérations peuvent rapidement repérer ces chevauchements. Leur consolidation en un seul actif hautement performant réduit les frais de licence redondants et libère du budget pour de nouveaux projets innovants.

Réussir la transition vers une « entreprise agentique »

L'innovation se produit souvent à la périphérie d'une organisation, où les scientifiques des données créent des outils personnalisés en dehors des canaux d'approvisionnement officiels.

L'Agent Fabric étendu s'adapte à cette situation en permettant l'enregistrement d'agents « maison » et de serveurs MCP (Model Context Protocol) via une simple URL. Cela est particulièrement utile dans des secteurs tels que la logistique, où les équipes peuvent créer des outils internes pour optimiser les bases de données propriétaires. Au lieu de rester non documentés, ces actifs peuvent être enregistrés et rendus accessibles pour être réutilisés dans toute l'entreprise.

Jonathan Harvey, responsable des opérations d'IA chez Capita, a déclaré : « Les scanners d'agents nous permettront de nous concentrer sur l'innovation plutôt que sur la gestion des stocks. La garantie que chaque agent est automatiquement détecté et catalogué permet à nos équipes de collaborer efficacement, de réutiliser le travail existant et de créer des solutions multi-agents plus intelligentes. »

De même, AT&T tire parti de ce cadre pour orchestrer les agents sur différents canaux d'interaction avec les clients, notamment l'assistance, le chat et la voix.

Brad Ringer, architecte d'entreprise et d'intégration chez AT&T, a expliqué : « Compte tenu du rythme de développement de l'IA, MuleSoft Agent Fabric fournit le cadre essentiel dont nous avons besoin pour évoluer. Il unifie et nous aide à orchestrer tous les agents et serveurs MCP que nous déployons dans le cadre du support client, du chat et des interactions vocales. C'est plus qu'un simple outil, c'est un catalyseur essentiel pour toute notre stratégie d'avenir. »

Le passage à une « entreprise agentique » exige un changement fondamental dans la manière dont les actifs informatiques sont gérés. S'appuyer sur des feuilles de calcul obsolètes pour gérer les intégrations n'est plus compatible avec la vitesse de déploiement des agents IA.

Les dirigeants doivent partir du principe que leur inventaire actuel d'agents IA est incomplet. Le déploiement d'outils d'analyse automatisés est essentiel pour établir une base de référence précise. Une fois cette base en place, les politiques de gouvernance doivent exiger que tous les agents, qu'ils soient achetés dans le commerce ou développés en interne, exposent leurs capacités et leurs privilèges d'accès aux données dans un format standardisé tel que A2A afin de permettre une surveillance cohérente.

Enfin, les dirigeants peuvent utiliser la visibilité offerte par ces outils pour auditer les dépenses, identifier les doublons fonctionnels dans les environnements cloud et les consolider afin de mieux contrôler le coût total de possession (TCO).

À mesure que les organisations passent des programmes pilotes au déploiement à grande échelle, le facteur clé de différenciation ne sera pas l'intelligence d'un agent individuel, mais la cohérence globale et la gestion stratégique du réseau qui les relie tous.

Voir aussi : Équilibrer la rentabilité de l'IA et la souveraineté des données

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