On estime qu’à long terme, les cas d’utilisation de l’IA générique par les entreprises pourraient créer jusqu’à 4,4 billions de dollars (3 868 233,60 euros) de valeur par an. Toutefois, les entreprises ne seront pas en mesure de transformer ce potentiel en croissance commerciale et en augmentation de la productivité si elles ne peuvent pas rapidement mettre en œuvre l’IA pour réimaginer et transformer la façon dont le travail est effectué. Les agents d’IA peuvent aider à exploiter cette montagne de valeur plus rapidement, mieux et à moindre coût que d’autres technologies plus anciennes.

Mais la valeur de l’IA va au-delà de l’automatisation des tâches courantes. On prévoit que les organisations pourraient déployer des agents d’IA pour aider à réimaginer les processus et à moderniser leurs infrastructures informatiques. Cela pourrait aller du passage à des langages de programmation plus faciles à utiliser et à des cadres modernes offrant davantage de fonctionnalités, à la restructuration des systèmes pour les rendre plus modulaires et à la migration des applications vers des environnements informatiques en nuages moins coûteux.

Les chefs d’entreprise peuvent utiliser plusieurs agents d’IA spécialisés, chacun ayant un rôle et une expertise distincts, pour collaborer sur des tâches complexes et itérer en temps réel avec le retour d’information des humains. Cependant, la valeur réelle viendra de l’orchestration des agents pour accomplir des tâches discrètes ainsi que des processus entiers de développement de logiciels.

Certains secteurs déploient déjà régulièrement des agents d’IA. Les robots de service à la clientèle, par exemple, sont devenus de rigueur sur de nombreux sites web en contact avec les clients. Selon une étude sur le potentiel économique de l’IA générique, les organisations qui utilisent des agents de service à la clientèle dotés de l’IA générique ont augmenté la résolution des problèmes de 14 % par heure et réduit le temps passé à traiter les problèmes de 9 %. « Au fil du temps », on s’attend à ce que les agents de l’IA générique améliorent la satisfaction des clients et génèrent des revenus.

Ils seront essentiels pour vendre de nouveaux services ou répondre à des besoins plus larges. Cela ouvrira aux entreprises un plus large éventail d’options en matière d’expérience client, par exemple en proposant des interactions plus poussées avec des agents humains en tant que service premium. »

Plus généralement, les agents dotés d’une IA générique peuvent potentiellement faciliter l’automatisation des cas d’utilisation complexes de trois manières importantes:

  • Les agents peuvent gérer plus facilement des situations moins prévisibles. Les systèmes basés sur des règles ont tendance à s’effondrer lorsqu’ils sont confrontés à des situations que les concepteurs des règles n’avaient pas prévues. Les systèmes d’agents d’IA génériques, en revanche, peuvent gérer une grande variété de scénarios pour un cas d’utilisation donné. Parce qu’ils sont construits à partir de modèles de base, qui ont été formés sur de grands ensembles de données non structurées, les agents d’IA générique peuvent s’adapter en temps réel à différents scénarios et effectuer des tâches spécialisées.
  • Les systèmes d’agents peuvent être dirigés en langage naturel. Le traitement du langage naturel peut permettre aux utilisateurs d’encoder des flux de travail complexes plus rapidement et plus facilement qu’auparavant. Les agents d’IA génériques codés avec le traitement du langage naturel peuvent permettre à un plus grand nombre de travailleurs d’envisager et d’utiliser des outils d’IA pour obtenir des résultats sans avoir besoin de programmer ou d’orchestrer spécifiquement un projet informatique de plus grande envergure.
  • Les agents peuvent fonctionner avec les outils logiciels et les plateformes existants. Les agents Gen AI fonctionnent sur des modèles de base qui leur permettent d’utiliser des outils et de communiquer dans un écosystème numérique plus large. Sans modèles de base, ces capacités nécessiteraient des efforts manuels considérables pour intégrer les systèmes ou pour rassembler les résultats de différents systèmes. Les agents peuvent réduire de manière significative la quantité de travail et de remaniement nécessaire à l’intégration des systèmes.

De plus, les capacités des agents peuvent s’accroître en réaction à leur environnement lorsqu’ils travaillent ensemble. Ils peuvent développer des comportements et des compétences inattendus qui ne sont pas explicitement programmés et qui sont supérieurs à la somme de leurs parties. C’est ce que l’on appelle l’IA émergente. »

OdisData McKinsey 3/2025