L’IA agentique prend déjà en charge un tiers des actions IT sous supervision
Une récente étude montre que les agents IA peuvent déjà réaliser près d’un tiers des actions IT chez une quarantaine d’entreprises pionnières. Les analystes humains gardent toutefois la main sur leur exécution.
Les agents d’intelligence artificielle commencent à se faire une place dans le travail opérationnel des équipes IT. Chez les entreprises étudiées par Fixify, fournisseur américain de solutions d’automatisation du support IT, les agents IA ont réalisé près d’un tiers des actions effectivement exécutées, toujours sous contrôle humain. L’étude repose sur des données de production provenant de plus de 40 organisations ayant adopté précocement l’IA agentique pour leurs opérations informatiques.
L’analyse couvre environ 13 semaines, de mi-mars à mi-juin 2026, et porte sur 17’929 plans générés par des agents, 147’351 actions prévues dans ces plans et 88’493 actions effectivement réalisées par un humain ou par une IA après approbation. Elle recense également 52’689 exécutions de «skills», soit des actions automatisées effectuées dans un système connecté. Les entreprises observées comptent de moins de 100 à plus de 2000 collaborateurs et appartiennent notamment aux secteurs technologique, financier et de la santé. Fixify admet que cet échantillon d’utilisateurs précoces ne reflète pas nécessairement la situation de l’ensemble des équipes IT.
La part des actions exécutées par les agents IA varie fortement selon la nature du travail. Ils exécutent 37,9% des actions concernant les logiciels et applications, 37,7% des tâches de sécurité et 35,5% de celles liées aux outils collaboratifs. Leur contribution tombe à 28,7% dans la gestion des identités et des accès, à 26,6% pour le matériel et à 22,9% pour l’onboarding et l’offboarding. Dans son rapport, Fixify précise que les humains restent davantage impliqués dans les opérations dont les conséquences sont plus difficiles à inverser.
Les analystes rejettent de moins en moins de propositions
La supervision reste au cœur du dispositif. Sur l’ensemble de la période, les analystes ont refusé environ 23% des actions proposées par l’IA. Cette proportion a toutefois nettement diminué: le taux de rejet est passé de 27% en mars à 16% en juin. Parallèlement, la part des actions effectivement réalisées par l’IA est passée de 23% à 41%.
Fixify y voit le signe que les propositions des agents correspondent progressivement davantage à ce que les analystes sont prêts à approuver. Le fournisseur estime également que ces validations et refus servent de signal d’apprentissage au système. Les données montrent toutefois une évolution sur une période courte, avec des mois de mars et juin incomplets.
La gestion des identités et des accès constitue l’un des principaux terrains d’application de cette automatisation. Parmi les 3147 modifications recensées dans ce domaine, 76,6% concernent l’appartenance à des groupes ou canaux, 14,8% les réinitialisations d’identifiants et 8,5% la gestion du cycle de vie des comptes et applications. Quelque 84,4% de ces changements ont transité par Okta.
Les données à l’origine de nombreux échecs
C’est aussi dans les processus liés aux identités que l’automatisation rencontre le plus de difficultés. Le taux d’échec moyen des 52’689 exécutions de skills atteint 9,6%, mais grimpe à 18,5% pour l’onboarding et l’offboarding et à 13,5% pour l’IAM.
Près de la moitié des échecs, soit 48,5%, surviennent parce que l’utilisateur, le groupe ou la ressource recherchée ne se trouve pas là où l’agent s’attend à la trouver. Les entrées non conformes à ce que le système attend représentent encore 29,3% des cas. Fixify en conclut qu’une grande partie des problèmes tient moins au raisonnement de l’IA qu’à la qualité des données auxquelles elle accède. Des annuaires à jour, des conventions de nommage cohérentes et des intégrations correctement maintenues deviennent ainsi des conditions importantes pour fiabiliser l’automatisation.
Les plans générés par les agents ont eux aussi évolué pendant la période étudiée. Leur taille médiane est passée de 18 à 13 actions, tandis que la proportion d’étapes conditionnelles est tombée de 48% à 25%. Dans le même temps, les agents ont davantage recouru à la replanification lorsque la situation ne correspondait plus au scénario prévu.
Pour Fixify, cette évolution suggère que les systèmes prévoient moins de scénarios alternatifs à l’avance et adaptent davantage leur plan en cours d’exécution. Au-delà du degré d’automatisation, l’étude décrit surtout une évolution du rôle des analystes IT. Les agents prennent davantage en charge les tâches répétitives, tandis que les professionnels examinent leurs propositions, gèrent les exceptions, corrigent leur trajectoire et améliorent les procédures sur lesquelles repose l’automatisation. Le modèle observé reste donc celui d’une autonomie supervisée: l’IA exécute une part croissante du travail, mais l’humain conserve la décision sur les actions proposées.
L’actualité IT en Suisse et à l’international, avec un focus sur la Suisse romande, directement dans votre boîte mail > Inscrivez-vous à la newsletter d’ICTjournal, envoyée du lundi au vendredi!
