L'écart entre l'ambition en matière d'IA agentique et son exécution constitue désormais le défi stratégique déterminant pour les organisations de Global Business Services. L'ambition ne fait pas débat. L'IA agentique s'est rapidement imposée comme la première priorité d'investissement, citée par 65 % des répondants GBS dans la recherche SSON — surpassant de loin l'automatisation traditionnelle. L'exécution est une tout autre affaire. Fobpossgbs
Moins de 10 % des entreprises ont déployé l'IA agentique à l'échelle fonctionnelle. Seulement 6 % des entreprises se qualifient comme performantes, là où l'IA contribue de manière significative à l'EBIT — plus de 5 % — de façon durable. Soixante-cinq pour cent la souhaitent. Six pour cent en ont réellement bénéficié au niveau de l'entreprise. Comprendre cet écart est plus précieux que de célébrer l'ambition. SSON
Ce qu'est réellement l'IA agentique — et ce qu'elle n'est pas
Le terme est utilisé avec suffisamment de flou dans les discussions sectorielles pour justifier une brève clarification. Les systèmes d'IA agentique diffèrent des applications d'IA conventionnelles de manière fondamentale : ils opèrent de façon autonome, exécutant des flux de travail en plusieurs étapes, prenant des décisions et adaptant leur comportement en fonction des retours de l'environnement, sans intervention humaine continue.
Les vagues précédentes d'automatisation ne traitaient que des parties de processus, laissant des exceptions nécessitant l'intervention humaine. Les agents IA peuvent raisonner, collaborer et coordonner des actions, leur permettant d'accomplir des processus complexes, multi-étapes et non déterministes qui dépendaient jusqu'alors des humains. Emagia
Le Technology Report 2025 de Bain cristallise le modèle de maturité en quatre niveaux directement applicables à la planification GBS. Le niveau 1 correspond à la récupération d'informations propulsée par les LLM — le niveau copilote et assistant de connaissances où opèrent actuellement la plupart des organisations. Le niveau 2 correspond aux flux de travail agentiques à tâche unique. Le niveau 3 est l'orchestration inter-systèmes à travers les silos. Le niveau 4 est celui des constellations multi-agents opérant de manière autonome à l'échelle de l'entreprise. La plupart des organisations GBS se situent entre le niveau 1 et le niveau 2. La valeur qui justifie l'investissement se trouve au niveau 3 et au-delà.
Les trois causes profondes de l'écart d'exécution
La recherche de McKinsey est directe sur les raisons pour lesquelles les organisations ne comblent pas cet écart plus rapidement. Près des deux tiers des répondants indiquent que leurs organisations n'ont pas encore commencé à déployer l'IA à l'échelle de l'entreprise. Les modes d'échec se regroupent en trois catégories. Punku
Processus fragmentés. L'IA agentique requiert des processus propres, standardisés et bien documentés pour être orchestrée efficacement. Un agent déployé sur des processus incohérents, variant d'un pays à l'autre, n'atténue pas ces incohérences — il les amplifie. C'est la barrière la plus fondamentale et celle qui est le moins souvent reconnue dans les discussions sur l'IA menées par les technologues. L'IA ne peut pas compenser des données fragmentées, des responsabilités floues ou des processus défaillants. Tenter de déployer l'IA agentique sans standardisation préalable des processus risque d'amplifier les inefficacités plutôt que de les résoudre. McKinsey & Company
Une gouvernance incapable d'évoluer à la vitesse de l'IA. À l'ère de l'IA agentique, les organisations ne peuvent plus se préoccuper uniquement de ce que les systèmes d'IA disent de travers — elles doivent également faire face à ce que ces systèmes font de travers, comme prendre des actions non souhaitées, utiliser des outils de manière abusive ou opérer au-delà des garde-fous appropriés. La gouvernance GBS traditionnelle — révisions périodiques, contrôles sur papier, cycles de reporting des SLA — n'a pas été conçue pour des systèmes autonomes opérant en continu sur plusieurs fonctions d'entreprise simultanément. VentureBeat
Une architecture des talents inadaptée au nouveau modèle de prestation. Près d'un tiers de l'ensemble des entreprises peinent à combler les lacunes en matière de talents et de compétences liées à l'IA, ainsi que les difficultés d'intégration de l'IA dans les systèmes existants. Près d'un quart des entreprises les plus performantes — contre seulement 15 % des autres — citent la gestion du changement comme un défi central pour déployer l'IA agentique à grande échelle. La main-d'œuvre hybride humain-agent requiert des conceptions de rôles différentes, des cadres de gestion de la performance différents et une proposition de valeur employé différente de celle des modèles basés sur les effectifs qu'a historiquement utilisés le GBS. Bain & Company
Le principe du pragmatisme
Une vision puriste de l'architecture ne sera pas à la hauteur des enjeux actuels. Compte tenu du rythme actuel de l'innovation en IA, les entreprises devraient maintenir une étoile du Nord architecturale tout en soutenant les progrès grâce à des réalisations adaptées à leur usage, spécifiques à leur domaine et intégrant l'humain dans la boucle, pour un avenir prévisible. Libertify
C'est la position de Bain et elle mérite qu'on s'y attarde. Les organisations qui attendent un environnement d'IA agentique propre, entièrement intégré et architecturalement parfait avant de déployer quoi que ce soit regardent leurs concurrents accumuler des gains avec des implémentations imparfaites mais opérationnelles. L'art consiste à sélectionner les processus à automatiser en premier — ceux qui présentent le volume le plus élevé, la logique de décision la plus claire et les données les plus standardisées — tout en développant l'expérience opérationnelle et la capacité de gouvernance au fil du processus.
L'opportunité spécifique au GBS
Parce que les services partagés gèrent déjà des processus standardisés à fort volume, ils offrent un environnement idéal pour tester l'automatisation intelligente en toute sécurité avant de la déployer à l'échelle de l'entreprise. Ce changement élève le rôle du leadership GBS. McKinsey & Company
C'est l'avantage structurel dont disposent les organisations GBS par rapport aux autres fonctions d'entreprise qui tentent de déployer l'IA agentique. Les processus sont documentés. Les volumes sont suffisants pour un apprentissage significatif. L'infrastructure de gouvernance, bien qu'imparfaite, existe déjà. Les organisations qui exploitent cet avantage développent une véritable capacité de déploiement de l'IA au sein du GBS — et exportent ensuite cette capacité vers l'ensemble de l'entreprise.
Celles qui ne le font pas constateront que le déploiement de l'IA finit par être distribué entre les unités opérationnelles, sans normes partagées, sans infrastructure réutilisable et sans mémoire organisationnelle de ce qui fonctionne. C'est le schéma de fragmentation qui se répète à un niveau de complexité supérieur. C'est le cas du GBS en miniature — et il se joue en temps réel.
