C’est le grand paradoxe du moment dans le monde de la tech : alors que le passage à l’échelle des agents IA s’accélère à une vitesse folle dans les entreprises, la confiance accordée à ces assistants autonomes reste au plus bas.
L’ère des simples chatbots qui se contentent de répondre à des questions touche à sa fin. En 2026, l’heure est à l’IA agentique : des systèmes capables de prendre des initiatives, d’exécuter des workflows complexes et d’agir à la place des collaborateurs.
Mais si le virage technologique est amorcé, la sérénité n’est pas encore au rendez-vous dans les comités de direction.
Selon une vaste enquête menée par Forrester Consulting pour Boomi auprès de 409 décideurs IT à travers le monde, la vitesse de déploiement de ces nouveaux outils devance de très loin la capacité des organisations à leur faire confiance…
Le « chaos agentique » se paie cher
Alors que 86 % des entreprises ont dépassé la phase de test pour déployer des agents d’IA sur le terrain, seules 34 % déclarent faire confiance aux résultats et aux choix de ces agents.
Un décalage massif qui plonge de nombreuses structures dans ce que l’étude qualifie de « chaos agentique ».
Le piège ? L’empressement.
Même au sein des entreprises les moins préparées (déficit de gouvernance, manque d’outils d’intégration ou de protocoles comme le MCP), 77 % d’entre elles continuent malgré tout de lancer leurs agents en production.
Résultat : une prise de risque maximale. Forrester estime que ce manque de préparation expose ces entreprises à un surcoût moyen de 2,1 millions de dollars en sanctions de conformité, pertes de clients et interruptions d’activité.
En comparaison, les organisations qui ont pris le temps de cadrer leur infrastructure affichent un taux de confiance qui grimpe à 55 % (contre 22 % chez les moins préparées).
Cette étude confirme ce que nous observons partout : le problème de confiance lié à l’IA agentique est en réalité un problème de données.
On ne peut faire confiance aux agents pour agir que s’ils s’appuient sur des données correctement activées, connectées et gouvernées.
— Steve Lucas, président-directeur général de Boomi
Or, la plupart des entreprises ont déployé des agents avant d’avoir effectué ce travail. Celles qui l’ont fait en amont sont aujourd’hui celles qui en tirent une réelle valeur.
Les données et les API au cœur du problème
Pour Forrester, la différence entre les entreprises qui parviennent à industrialiser leurs agents et celles qui accumulent les expérimentations tient largement à leur capacité d’intégration.
Les organisations les plus avancées sont trois fois plus susceptibles de considérer la qualité et la gouvernance des API comme des critères essentiels avant de lancer un cas d’usage d’IA.
Même constat du côté des plateformes d’intégration. 46 % des entreprises en « contrôle agentique » utilisent un iPaaS (Integration Platform as a Service) pour orchestrer leurs workflows agentiques, contre seulement 25 % des organisations en situation de chaos.
La préparation est également très différente : 86 % des entreprises les plus matures considèrent les capacités iPaaS et la gestion des API comme essentielles à la création d’agents, contre 58 % chez les moins avancées.
« Si les LLM sont comparables à des cerveaux, les solutions iPaaS en sont les membres, permettant à ces cerveaux d’agir sur le monde physique. »
— Forrester Consulting
Autrement dit, un agent peut être performant, mais il restera limité s’il ne peut pas accéder aux bonnes données ou interagir correctement avec les applications de l’entreprise.
Jusqu’à 200 agents : le purgatoire des POC
Le risque est d’autant plus important que certaines organisations disposent désormais de jusqu’à 200 agents IA.
Pour Forrester, cette multiplication peut conduire à un « purgatoire des POC » : beaucoup d’agents sont développés, mais trop peu sont réellement connectés aux processus métiers.
Les entreprises les plus matures semblent avoir compris l’enjeu. 46 % ont mis en place une gouvernance centralisée Model Context Protocol (MCP), contre 32 % des organisations les moins avancées.
Elles sont aussi 48 % à avoir aligné leurs équipes IA et intégration au sein d’un même modèle opérationnel, contre 37 % chez les entreprises les moins matures…
Moins d’agents, plus de contrôle ?
Cette approche plus structurée semble porter ses fruits. Parmi les organisations ayant investi dans une couche d’intégration robuste, 59 % constatent des gains de productivité, 51 % une accélération de l’innovation, 46 % développent des capacités réutilisables ailleurs dans l’entreprise et 45 % automatisent davantage de tâches répétitives.
Pour réduire le déficit de confiance, Forrester recommande notamment de rapprocher les équipes IA et intégration, de créer un control plane dédié à la gouvernance des agents et de mettre en place une couche d’orchestration permettant aux agents d’accéder aux données et aux applications et de communiquer entre eux.
Le constat est finalement assez clair : la course aux agents IA ne se gagnera pas uniquement à coups de nouveaux modèles ou de nouveaux cas d’usage.
Pour passer réellement à l’échelle, les entreprises devront surtout fiabiliser ce qui se trouve derrière les agents : leurs données, leurs API, leurs systèmes et leur gouvernance…
