Pourquoi les opérations agentiques déterminent le succès de l’IA en entreprise
Si vous êtes un directeur des systèmes d’information (DSI) aujourd’hui, vous êtes probablement confronté à deux récits très différents concernant les agents d’IA.
Un récit d’optimisme
Les équipes peuvent mettre en place des prototypes d’agents en quelques jours. Les démonstrations sont convaincantes. Les agents résument des documents, automatisent des flux de travail et interagissent avec les utilisateurs d’une manière qui semble véritablement transformative.
Un récit plus préoccupant
Cependant, très peu de ces agents parviennent à entrer dans la production mainstream. Encore moins fonctionnent de manière fiable, sécurisée et économique à l’échelle de l’entreprise.
Notre recherche mondiale confirme cet écart. Bien que 95 % des entreprises aient une forme d’IA agentique en production, seulement 13 % ont déployé plus de dix agents soutenant des fonctions commerciales essentielles. Ces 13 % ne sont pas seulement en avance – ils sont fondamentalement différents. Ils obtiennent un retour sur investissement (ROI) 2,5 fois supérieur de leurs initiatives agentiques et montrent un effet d’entraînement clair, prévoyant d’ajouter en moyenne cinq nouveaux domaines agentiques en production dans l’année à venir. Les 87 % restants ont du mal à passer de quatre à cinq.
La différence ne réside pas dans l’ambition ou le talent. C’est la souveraineté des données et de l’IA.
Souveraineté comme variable déterminante
Les entreprises qui prospèrent avec l’IA agentique ont imposé une chose non négociable : la souveraineté sur leur IA et leurs données – sécurisées, conformes et opérationnelles partout, tout le temps.
La souveraineté n’est pas un sujet géopolitique. Pour les DSI, c’est un principe architectural et opérationnel. Elle garantit le contrôle sur les données, les modèles, les décisions, les coûts et la conformité. Elle résout quatre défis critiques qui déterminent si l’IA agentique se développe ou stagne.
Facteur un : Les prototypes ne survivent pas à la réalité de l’entreprise
Créer un agent d’IA est devenu relativement simple. L’opérer au sein d’une entreprise avec de vrais utilisateurs, de vraies données et de réels risques ne l’est pas.
La plupart des échecs se produisent parce que les prototypes n’ont jamais été conçus pour les réalités de la production : régulations évolutives, contrôles de sécurité, coûts imprévisibles et ensembles de données complexes. La souveraineté impose une règle simple : rien n’atteint la production à moins d’être sécurisé, conforme, observable et gérable opérationnellement par conception.
Facteur deux : Les agents sont adaptatifs – et cela change tout
Les agents ne sont pas des systèmes déterministes. Ils changent de comportement à mesure que les données évoluent. Ils raisonnent, explorent et interagissent de manière dynamique à travers des outils et des plateformes. Cette adaptabilité est ce qui les rend puissants – mais aussi dangereux sans les bons contrôles.
Les fondations souveraines d’IA et de données garantissent que ces « systèmes vivants » restent viables au fil du temps, et pas seulement lors du premier déploiement. Sans souveraineté, les entreprises parient effectivement que le comportement adaptatif ne dérivera pas vers la non-conformité, l’inefficacité ou le risque.
Facteur trois : L’observabilité n’est pas optionnelle
Exploiter des agents sans visibilité complète, c’est comme conduire une voiture de F1 les yeux bandés. Vous pouvez vous souvenir du circuit, mais vous ne survivrez pas à la course.
Les systèmes agentiques nécessitent une observabilité heuristique – la capacité de comprendre non seulement les indicateurs de performance, mais aussi les chemins de décision, l’utilisation des données, le comportement des coûts et les résultats. La souveraineté permet cela en garantissant que les entreprises ont une visibilité complète sur leurs opérations de données et d’IA, peu importe où elles s’exécutent.
Facteur quatre : L’échelle exige un nouveau paradigme opérationnel
L’échelle agentique est fondamentalement différente de l’échelle des applications traditionnelles.
Ces systèmes doivent apprendre, collaborer et s’améliorer – souvent de manière non entièrement prédéfinie – tout en restant sécurisés, conformes et audités. Ils consomment des volumes et des variétés croissants de données, rapidement, à travers des environnements.
Cela nécessite un nouveau modèle d’opérations agentiques : un modèle omni-données par conception, ouvert et agile, capable d’une échelle quasi infinie au sein d’un environnement souverain d’IA et de données.
Le déplacement rapide des charges de travail critiques d’IA et de données vers des architectures hybrides n’est pas un pas en arrière. C’est une réponse délibérée aux réalités opérationnelles, réglementaires et géopolitiques d’aujourd’hui et un fondement pour le succès agentique dans les années à venir.
Où s’inscrit EDB Postgres® AI
Au centre des opérations agentiques réussies se trouve la plateforme de données.
EDB Postgres AI fournit une base unifiée où les données transactionnelles, l’analyse et les charges de travail d’IA convergent sous une seule plateforme Postgres gouvernée. Cela est crucial pour les DSI, car cela permet des politiques de sécurité, d’observabilité et de performance cohérentes tout au long du cycle de vie de l’agent.
Au lieu de copier des données dans des pipelines d’IA fragmentés, les agents peuvent travailler directement avec des données Postgres fiables – combinant des intégrations vectorielles, un contexte relationnel et des analyses en temps réel. Cela réduit le mouvement des données, simplifie la gouvernance et améliore la fiabilité.
Ceux qui réussissent avec la performance agentique adoptent une approche délibérée – construisant des plateformes souveraines et open-source conçues pour la conformité, l’observabilité et l’échelle. Cela démontre l’importance d’une transparence opérationnelle attendue par les entreprises : journaux d’audit, contrôle d’accès basé sur des rôles, indicateurs de performance et intégration avec les outils d’entreprise existants. Lorsque les agents fonctionnent sur Postgres, leur comportement devient observable et gouvernable, et non opaque.
Conclusion pour les DSI
Pour réussir avec l’agenda agentique de votre direction, le pas fondamental est clair : devenez votre propre plateforme souveraine d’IA et de données.
La souveraineté, la gouvernance intégrée et les nouveaux modèles d’opérations agentiques ne sont plus optionnels. Ce sont les indicateurs que votre organisation est construite non seulement pour expérimenter avec des agents d’IA – mais pour les gérer en toute sécurité, économiquement et à grande échelle.
Car construire des agents est facile. Les faire fonctionner avec succès est le véritable test du leadership en entreprise.
