L'investissement des entreprises dans l'IA explose, mais la lune de miel est officiellement terminée. Gartner a déclaré 2026 comme une « année d'inflexion » pour que les organisations alignent leurs projets d'IA sur des objectifs commerciaux stratégiques – ce qui, en langage corporate, signifie « montrez-nous l'argent, ou on débranche tout. » Alors que la pression pour prouver le retour sur investissement monte, les dirigeants se tournent vers l'IA agentique, espérant qu'elle apportera les résultats financiers mesurables que leurs actionnaires exigent.

Une opportunité de choix pour les agents IA existe dans la fonction tech elle-même, où les coûts d'infrastructure IT devraient gonfler de deux à trois fois d'ici 2030, selon McKinsey, même si les budgets restent gelés. Au cours des 18 derniers mois, les équipes tech – ingénieurs, développeurs, architectes et autres praticiens qui maintiennent les lumières numériques allumées – ont clairement mis les agents au travail. La promesse ultime des agents n'est pas seulement d'automatiser des tâches mais de gérer des workflows entiers, poursuivant des objectifs commerciaux d'une manière qui permet aux humains et aux agents de collaborer. Mais étant donné les risques de la prise de décision automatisée, les équipes ne peuvent pas simplement donner les clés sans avoir confiance que les agents sont sûrs, fiables et sécurisés.

Parmi les experts en technologie, notre recherche montre que les équipes sont extrêmement confiantes quant à l'utilisation de l'IA agentique sur une quantité significative de tâches IA, données et cloud. Là où la préparation des agents chute, c'est principalement dû à un manque de contexte métier fourni à ces systèmes. Plus la tâche est complexe, plus un agent a besoin de capacité de raisonnement – et plus il a besoin de contexte métier. De telles capacités de génération de contexte sont encore en développement précoce, surtout lorsque les données d'entreprise sont désordonnées et difficiles à maîtriser. La supervision humaine, il s'avère, reste un facteur clé de succès.

Sachant que les équipes tech sont cruciales pour cette transformation, les experts que nous avons interrogés s'attendent à ce que la confiance dans les agents s'accélère à mesure que l'expérience s'approfondit et que les environnements métier mûrissent. « Alors que nous concevons des agents pour opérer dans les mêmes limites opérationnelles, systèmes d'identité et modèles de gouvernance que les équipes utilisent déjà, ils commencent à se comporter davantage comme les systèmes auxquels les organisations font déjà confiance », déclare Jeremy Winter, vice-président corporate et chef de produit chez Microsoft Azure Platform.

Ce rapport – basé sur une enquête auprès de 300 experts technologiques mondiaux – classe 101 tâches à travers les workflows IA, données et cloud en fonction de la confiance des répondants dans les agents agissant en leur nom. Il examine également comment les équipes tech perçoivent les opportunités et les défis de l'IA agentique, ainsi que son potentiel pour améliorer leur carrière. La confiance monte en flèche pour les tâches mesurables et croît dans les domaines de jugement complexe. Les experts tech estiment massivement que les agents aident dans le travail quotidien, notamment en rationalisant les processus, en améliorant les performances et en réduisant les tâches répétitives. La confiance est la plus élevée pour la génération de rapports et de code standard, avec une opportunité claire dans les workflows multi-étapes et le raisonnement avancé.

Les workflows de données sont le domaine de rupture. Les équipes tech font le plus confiance aux agents là où la structure fournit une base fiable pour les décisions – des domaines comme la surveillance de la qualité des données, la détection d'anomalies de visualisation, la surveillance de flux de données en temps réel et le profilage des données. C'est là que les experts du domaine les plus proches des données peuvent fournir un contexte pour laisser les agents agir et fournir des résultats de confiance.

Lisez le blog Microsoft Cloud par Amanda Silver, vice-présidente corporate de Microsoft 365 Core et Work IQ, qui souligne l'importance de garder les humains dans la boucle et comment la pensée systémique fait progresser les carrières. Et pour une plongée plus profonde dans les workflows de données comme cas d'utilisation de rupture pour les agents, consultez le blog Fabric pour entendre Kim Manis, vice-présidente corporate de Produit pour Microsoft Fabric.

Ce contenu a été produit par Insights, la branche de contenu personnalisé de MIT Technology Review. Il n'a pas été écrit par la rédaction de MIT Technology Review. Il a été recherché, conçu et écrit par des rédacteurs humains, des éditeurs, des analystes et des illustrateurs. Cela inclut la rédaction d'enquêtes et la collecte de données.