40% des projets liés aux agents IA sont voués à l’échec, selon Gartner
D’après les prévisions de Gartner, plus de 40% des projets impliquant de l’intelligence artificielle agentique seront abandonnés d’ici 2027. En cause: des coûts mal définis, une valeur commerciale peu claire et un manque de contrôle des risques. Malgré cela, les entreprises continuent d’investir dans cette technologie.
Le cabinet d’analyse Gartner estime que d’ici fin 2027, plus de 40% des projets liés à l’IA agentique seront abandonnés. Parmi les principaux facteurs de cet échec figurent l’augmentation des coûts, une incertitude quant au retour sur investissement et des lacunes dans la gestion des risques. La majorité des projets n’en sont encore qu’au stade de test ou de preuve de concept. Beaucoup d’entreprises sous-estiment l’effort et la complexité que représente l’IA agentique, ce qui nuit à la concrétisation des projets.
Une enquête menée en janvier 2025 auprès de 3412 participants à des webinaires montre par ailleurs que seuls 19% des entreprises ont déjà investi dans l’IA agentique. 42% préfèrent des investissements prudents, 8% n’envisagent pas d’y investir, tandis que 31% restent indécises.
Autre problème: le phénomène de l’«Agent Washing», qui consiste à présenter comme de l’IA agentique des applications qui ne le sont pas, telles que des assistants ou des outils de RPA (Robotic Process Automation). Selon Gartner, seuls quelque 130 fournisseurs proposent aujourd’hui de véritables solutions agentiques. Mais ces modèles ne sont souvent pas encore assez matures pour atteindre des objectifs complexes de manière autonome ou exécuter des instructions nuancées sur la durée.
Croissance attendue malgré tout
Malgré ces perspectives prudentes, Gartner anticipe qu’à l’horizon 2028, au moins 15% des décisions professionnelles quotidiennes seront prises par des agents IA. Leur déploiement devra toutefois rester progressif et réfléchi. Le cabinet recommande de les utiliser uniquement dans les cas où leur valeur commerciale est clairement identifiable. L’intégration dans les systèmes existants reste complexe et nécessite des adaptations profondes des processus.
Les entreprises sont invitées à se concentrer sur les gains de productivité, en s’appuyant sur des agents IA pour automatiser les tâches répétitives et faciliter la prise de décision. L’objectif: réduire les coûts, tout en améliorant la qualité, la rapidité et l’évolutivité des opérations.
