Agents d'IA : adoption élevée, gouvernance incertaine

La question n'est plus de savoir si les entreprises utiliseront des agents d'IA, mais qui les gouvernera. C'est ce que montre le « SAP LeanIX Agentic AI Survey 2026 », une enquête menée en mars 2026 auprès de 228 responsables d'architecture d'entreprise (EA), dont 70 % travaillent dans des entreprises européennes.

Principaux constats

• Adoption généralisée. 75 % des entreprises utilisent l'IA et 44 % déploient déjà des agents, presque toujours dans des domaines fonctionnels limités. Encore 40 % expérimentent et 14 % prévoient de le faire : au total, 98 % sont en chemin.
• Peu de visibilité. Plus de 80 % ignorent comment les agents soutiennent les capacités métier, quelles sont leurs performances, leur conformité ou leur retour sur investissement. De plus, 38 % ne cherchent même pas à obtenir cette visibilité.
• Principal obstacle : les personnes. 58 % citent le manque de connaissances des employés et la difficulté à identifier des cas d'usage ; les limites de la technologie ne pèsent que pour 15 %.
• Gouvernance en construction. Près des trois quarts jugent nécessaires des règles spécifiques pour les agents : 22 % disposent déjà d'un cadre et 51 % en élaborent un. Dans 72 % des cas, un agent nécessite une revue préalable.
• Responsabilités floues. Seuls 37 % ont un service désigné pour gérer les agents ; dans 48 % des cas, plusieurs équipes interviennent sans responsable clair.

L'écart des architectes d'entreprise

Les architectes participent à la gestion des agents dans à peine un tiers des organisations et pilotent le sujet dans seulement 5 % des cas où un service est désigné, presque toujours la DSI. Pourtant, 63 % estiment que leur discipline devrait impulser l'adoption et la gouvernance de l'IA. L'étude avance une raison : ils sont à l'aise avec l'inventaire des agents et leur lien avec les capacités métier, mais peu assument le cycle de vie complet ; seuls 27 % pensent qu'il leur revient de piloter le suivi des performances.

Conclusion

Gouverner les agents exige des responsabilités claires, de la visibilité sur leur valeur et leurs risques, et des indicateurs de performance. Ceux qui y parviendront les premiers transformeront l'expérimentation en résultats mesurables. Un bon point de départ : inventorier les agents, désigner un responsable et définir comment leur retour sera mesuré.

Source : SAP LeanIX, « Agentic AI Survey 2026 » (n = 228, mars 2026). Résumé et commentaires propres.