L’IA agentique suscite un engouement massif, mais sa mise en œuvre reste encore balbutiante.
Selon la dernière étude Qlik 2025 Agentic AI Study, réalisée par Enterprise Technology Research (ETR), 97 % des grandes entreprises ont alloué un budget dédié, mais seules 18 % sont parvenues à déployer des agents d’IA à grande échelle.
La cause principale ? La qualité et l’accessibilité des données, identifiées comme les principaux freins à l’industrialisation.
« Les entreprises ne manquent ni d’ambition, ni de moyens financiers. En revanche, elles ne disposent pas encore des bases en matière de données et d’analytics ».
souligne James Fisher, Chief Strategy Officer de Qlik
IA agentique : des budgets en hausse malgré un doute sur le ROI
L’étude révèle que 39 % des grandes entreprises prévoient d’investir plus d’un million de dollars dans leurs projets d’IA agentique, et un tiers y consacrent désormais jusqu’à 25 % de leur budget IA.
Autre signe de maturité : 69 % des organisations déclarent avoir mis en place une stratégie formelle autour de l’IA, contre seulement 37 % l’année précédente.
Cependant, la mesure du ROI reste un point faible : seulement 19 % ont défini un cadre clair de retour sur investissement.
2026, une année de construction plutôt que de déploiement
Si les ambitions sont fortes, la réalité opérationnelle l’est moins.
46 % des entreprises estiment qu’il leur faudra encore trois à cinq ans pour déployer pleinement leurs projets.
La confiance en interne demeure limitée : seulement 42 % se jugent prêtes techniquement et humainement à passer à l’échelle.
« Pour que l’IA agentique fasse réellement bouger les lignes en 2026, il faut investir dans des pipelines de données fiables et définir un cadre de ROI approuvé par les directions générales ».
précise James Fisher
Des données toujours au cœur du problème
L’étude confirme que la donnée reste le talon d’Achille de l’IA.
Les principaux obstacles cités sont :
- la qualité, la disponibilité et l’accessibilité des données ;
- l’intégration avec les systèmes existants ;
- le manque de compétences et la gouvernance.
Ce ne sont donc pas les modèles d’IA eux-mêmes qui bloquent, mais l’infrastructure data sur laquelle ils reposent.
Cybersécurité, fiabilité et gouvernance en ligne de mire
Les entreprises expriment également de fortes inquiétudes quant aux risques liés à la cybersécurité, à la fiabilité des résultats et aux enjeux juridiques.
L’explicabilité et l’auditabilité des modèles figurent aussi parmi les priorités, indiquant une volonté de concilier innovation et contrôle.
Des usages concentrés sur l’informatique et le développement logiciel
Les premiers cas d’usage concrets concernent essentiellement les opérations IT et l’ingénierie logicielle, où les gains de productivité et la visibilité sur les résultats sont plus immédiats.
Mais selon Qlik, l’enjeu pour 2026 sera de transformer ces expérimentations en production durable et mesurée.
« Si la volonté est bien là, seule une minorité est prête à franchir le cap du déploiement à grande échelle.
analyse Erik Bradley, Chief Strategist chez ETR
L’année à venir sera consacrée à la consolidation des cas d’usage et à la montée en puissance des infrastructures. »
Une technologie prometteuse, mais encore bridée par la donnée
L’étude conclut que l’IA agentique a franchi un cap budgétaire, mais pas encore organisationnel.
Les entreprises disposent des fonds et des ambitions, mais la qualité, l’intégration et la gouvernance des données seront les conditions essentielles pour concrétiser le potentiel des agents d’IA.
Autrement dit, l’heure est encore à la préparation plutôt qu’à la généralisation.
À retenir
- 97 % des grandes entreprises financent l’IA agentique, mais seules 18 % ont déployé des agents à l’échelle.
- La qualité et l’intégration des données constituent les principaux freins.
- 46 % estiment que le déploiement complet prendra encore 3 à 5 ans.
- Les premiers cas d’usage concernent surtout les opérations IT et le développement logiciel.
Méthodologie
L’étude Qlik 2025 Agentic AI Study a été menée en août 2025 par Enterprise Technology Research (ETR) auprès de plus de 200 décideurs technologiques issus de divers secteurs et pays. Il s’agit de la troisième édition annuelle consacrée à l’adoption de l’IA en entreprise.
