Indice de préparation à l'IA agentique 2026 : un écart entre les investissements et la maturité des données

L'indice de préparation à l'IA agentique 2026 évalue dans quelle mesure les environnements de données des entreprises sont prêts à prendre en charge de manière productive les charges de travail et les initiatives d'IA agentique. Les résultats montrent que seules 15 % des entreprises sont pleinement préparées à déployer l’IA basée sur des agents (Agentic AI) en production, bien que près de 60 % d’entre elles déclarent investir des montants de l’ordre de quelques millions à plusieurs dizaines de millions dans ce domaine. Cet indice repose sur une enquête menée auprès de 400 experts en données aux États-Unis, au Royaume-Uni, dans la région EMEA et dans la région Asie-Pacifique.

Exigences en matière de données pour Agentic AI

Les entreprises sont évaluées en fonction des exigences clés en matière de données dont Agentic AI a besoin pour fonctionner de manière fiable. Parmi les plus importants figurent l'actualité des données, leur provenance, la gouvernance et l'interopérabilité. Les systèmes d'IA basés sur des agents sont conçus pour planifier, exécuter et mettre en œuvre des processus métier de manière autonome. Cela augmente à la fois les avantages et les risques pour les entreprises.

Les déficits se transforment en défaillances

Dans le cadre d’une utilisation productive des systèmes d’IA, les lacunes en matière de qualité des données, de gouvernance et d’interopérabilité se traduisent par des défaillances opérationnelles. Cela limite considérablement les possibilités d’une automatisation sécurisée à grande échelle grâce à l’IA. „ La plupart des entreprises échouent dans le domaine de l’IA non pas à cause des modèles, mais parce que leurs données ne sont pas prêtes “, explique George Fraser, PDG de Fivetran. „ Les entreprises déploient une IA basée sur des agents en s’appuyant sur des pipelines fragiles, un manque de traçabilité et des systèmes qui n’ont jamais été conçus pour l’autonomie. Cela ne conduit pas à de meilleurs résultats, mais à des pannes plus rapides. “

"La plupart des entreprises qui échouent dans le domaine de l'IA ne le font pas à cause des
modèles, mais au fait que leurs données ne sont pas prêtes.“

George Fraser,
PDG,
Fivetran

L'utilisation effective devance la maturité : 41 % des entreprises utilisent déjà l'IA agentique en production, malgré de graves lacunes en matière de fiabilité des données, de gouvernance et d'interopérabilité. Les problèmes liés aux données constituent le principal obstacle : les obstacles les plus fréquemment cités pour atteindre les objectifs liés à l’Agentic AI sont la qualité et la provenance des données (42 %), les exigences réglementaires et la souveraineté des données (39 %), ainsi que les risques liés à la sécurité et à la protection des données (39 %). L’interopérabilité est déterminante pour la réussite : 86 % des responsables des données indiquent que l’évolutivité et l’interopérabilité des plateformes sont importantes ou essentielles. Parmi eux, 17 % estiment qu’elles sont indispensables pour les décisions relatives à l’IA et aux données. Pourtant, de nombreuses entreprises se sentent limitées par la fragmentation de leurs environnements système et par la dépendance vis-à-vis d’un fournisseur. Les plateformes d’intégration de données sont citées comme la principale source de risques de dépendance vis-à-vis d’un fournisseur.

L'infrastructure de données comme frein

Ces résultats mettent en évidence une tendance générale du secteur : plus les systèmes d'intelligence artificielle gagnent en autonomie, plus l'infrastructure de données devient un facteur limitant. Selon Gartner, jusqu'à 60 % de tous les projets d'IA pourraient être interrompus en raison d'un manque de données compatibles avec l'IA.

Le rapport évalue ce niveau de préparation à l'aide de l'Agentic AI Readiness Index : il s'agit de scores combinés qui évaluent la base de données d'une entreprise dans des domaines clés tels que l'actualité des données, leur provenance, la gouvernance et l'interopérabilité. Le niveau de maturité moyen des entreprises interrogées se situe entre 61 et 62 %. Cela montre que la plupart des entreprises doivent encore combler des lacunes critiques pour obtenir un retour sur investissement de leurs investissements dans l’IA. Les entreprises qui se déclarent pleinement préparées bénéficient non seulement d’un sentiment de sécurité nettement plus élevé, mais présentent également des avantages évidents dans leur mode de fonctionnement. (Source : Fivetran)