L’IA gérée face à la prolifération des agents IA : pourquoi vos agents IA non supervisés deviendront bientôt un risque juridique

Des agents IA incontrôlables : comment la prolifération des agents est devenue le plus grand risque informatique en 2025

La fin des expériences en IA : pourquoi plus de 40 % des forces d’agents autonomes seront bientôt mises hors service

L'intelligence artificielle révolutionne le monde des affaires, mais tandis que les services déploient avec enthousiasme toujours plus d'agents d'IA autonomes pour leurs processus, un risque majeur en matière d'informatique et de conformité se profile à l'horizon. Cette prolifération incontrôlée d'agents d'IA entraîne non seulement une explosion des coûts d'infrastructure et la multiplication des systèmes redondants, mais aussi de graves failles de sécurité. Face aux exigences strictes de la réglementation européenne sur l'IA, ce manque de contrôle devient un enjeu juridique crucial. Pour éviter une catastrophe de gouvernance imminente et garantir le retour sur investissement à long terme de la transformation numérique par l'IA, les responsables technologiques sont confrontés à un défi de taille : stopper cette prolifération incontrôlée et la remplacer par une plateforme d'IA centralisée et gérée avant qu'il ne soit trop tard.

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L’IA maîtrisée face à la prolifération des agents d’IA : comment une plateforme de contrôle centralisée permet d’éviter le désastre de gouvernance qui menace l’entreprise

Dans la plupart des entreprises, un phénomène s'est produit ces dix-huit derniers mois sans être prévu au budget, sans déclencher d'alerte et sans qu'aucune équipe centrale n'en soit responsable. Service après service, les équipes ont commencé à déployer des agents d'IA. Le service financier en a créé un pour la vérification des factures. Les RH en ont déployé un pour les demandes d'intégration. Le service client en a lancé un autre pour le tri des tickets. Chacun de ces agents résolvait un problème concret. Chacun a été approuvé, ou du moins n'a pas été bloqué. Et chacun a été développé sur une plateforme différente, avec un modèle différent, connecté à une source de données différente et sans aucun contrôle centralisé.

C’est ce qu’on appelle la prolifération des agents d’IA, ou « agent spawl » en langage courant. Et bien avant que la plupart des dirigeants du secteur technologique ne lui donnent un nom, les dégâts financiers et structurels sont déjà considérables. Ce qui, à première vue, semble être un problème opérationnel mineur se révèle, d’après les données actuelles du marché, être peut-être le risque stratégique le plus pressant de la transformation par l’IA. Les chiffres sont éloquents : plus de trois millions d’agents d’IA sont déjà opérationnels dans les environnements d’entreprise à travers le monde, et parmi eux, seuls 47,1 % sont activement surveillés ou sécurisés. Environ 1,5 million d’agents fonctionnent donc sans aucune supervision. Parallèlement, 82 % des dirigeants estiment que leurs politiques actuelles sont suffisantes. Ce décalage entre perception et réalité est le terreau fertile de cette croissance incontrôlée.

Un schéma familier sous une nouvelle forme : le contexte historique de la prolifération technologique

La prolifération des agences immobilières n'est pas un problème nouveau, mais un phénomène familier qui se manifeste sous une nouvelle forme. Le monde de l'entreprise a déjà connu plusieurs phases similaires, dont le déroulement et les conséquences correspondent remarquablement bien à la situation actuelle.

Pendant plusieurs années, la prolifération du cloud a engendré des dizaines d'environnements cloud non coordonnés, engloutissant des budgets et créant des failles de sécurité dont la correction complète a parfois pris des années. La prolifération des SaaS a suivi le même schéma : à son apogée, une entreprise moyenne exécutait simultanément des centaines d'applications. Bien que les entreprises s'emploient désormais à consolider leurs systèmes – le nombre moyen d'applications SaaS ayant diminué de 374 à 342 – l'informatique parallèle demeure un problème majeur et persistant. Selon des enquêtes récentes, 68 % des employés utilisent des outils non autorisés par le service informatique et 57 % saisissent des données sensibles de l'entreprise dans ces systèmes non autorisés. Les services informatiques ne gèrent actuellement que 28 % des dépenses totales liées aux SaaS et ne supervisent que 17 % des applications.

Puis vint l'essor de l'automatisation robotisée des processus (RPA) : une vague de robots d'automatisation qui, après des débuts prometteurs, a abouti à un enchevêtrement de flux de travail fragiles et imbriqués, impossibles à tester et à maintenir. En pratique, les projets RPA échouaient souvent en raison d'attentes irréalistes, d'un choix de processus mal défini et d'une absence d'infrastructure de gouvernance. La situation actuelle présente un parallèle structurel quasi identique, à une différence cruciale près.

Les agents d'IA autonomes sont comme des robots RPA dotés d'une intelligence artificielle. La même dynamique s'applique, mais les conséquences sont plus rapides et plus profondes. Un robot RPA qui cesse de fonctionner cesse tout simplement de fonctionner. Un agent d'IA opérant sans gouvernance continue de fonctionner et prend des décisions de manière indépendante. C'est le scénario nettement plus dangereux. Les logiciels attendent des commandes. Les agents agissent de manière autonome. Cette évolution technologique qualitative rend la question de la gouvernance non seulement progressive, mais aussi fondamentalement plus urgente.

Anatomie d'un déploiement incontrôlé : à quoi ressemble une croissance incontrôlée en pratique

Le schéma de développement de la prolifération des agents est remarquablement constant d'une organisation à l'autre, même si les détails varient. Il débute généralement par quelques projets pilotes bien intentionnés. Les résultats sont suffisamment prometteurs pour justifier un déploiement à plus grande échelle. D'autres équipes constatent ces expériences positives, demandent leurs propres agents ou les développent tout simplement elles-mêmes. Les fournisseurs facilitent ce processus : les entreprises sont attirées par des outils d'entrée de gamme gratuits ou peu coûteux, et de prime abord, il semble y avoir peu de raisons de ne pas ajouter une plateforme supplémentaire à l'infrastructure.

En douze à dix-huit mois, une entreprise type se retrouve confrontée à une situation caractérisée par plusieurs particularités : des agents aux fonctions diverses sont développés sur des plateformes disparates (d’OpenAI à AWS, en passant par Google et des outils internes), sans méthode unifiée pour les superviser ou les gérer. Du fait de la conception différente de chaque agent, il n’existe, du point de vue de la gestion, aucune vue d’ensemble centralisée, aucun « panel unique ».

Chaque agent dispose de ses propres connexions de données et droits d'accès, configurés indépendamment, sans couche de stratégie commune. Personne n'a une vision globale des systèmes auxquels chaque agent peut accéder. Les mêmes intégrations sont constamment reconstruites : cinq agents avec cinq connecteurs distincts vers Salesforce ; trois agents avec trois pipelines indépendants vers l'entrepôt de données. Les agents travaillant sur des fonctions adjacentes n'ont aucun contexte commun ni couche de coordination. Lorsque l'agent marketing, l'agent de la chaîne d'approvisionnement et le chatbot RH opèrent chacun dans des silos isolés, on ne crée pas une main-d'œuvre automatisée, mais une véritable révolte numérique. Le choix du modèle est également improvisé : les différentes équipes utilisent différents fournisseurs en fonction des solutions disponibles au moment du développement, plutôt que selon des critères stratégiques de coût, de performance ou de profil de risque.

Du point de vue de chaque équipe, la logique sous-jacente est parfaitement rationnelle : chaque service optimise son propre rythme et son propre cas d’usage. Le problème systémique résulte de la somme de ces justifications locales. Il s’agit d’un cas classique de défaillance de la coordination, inévitable en l’absence d’une structure de contrôle globale.

Les véritables coûts : au-delà du gaspillage évident du budget

Les coûts les plus évidents liés à la prolifération des agents sont le gaspillage budgétaire dû aux intégrations redondantes, aux fonctions qui se chevauchent et à l'infrastructure dupliquée. Ce problème est bien réel et s'accumule rapidement. Les coûts d'exploitation des agents d'IA comprennent de multiples composantes : les coûts d'infrastructure pour le calcul et la mémoire, les coûts des jetons pour les appels d'API, les coûts de gestion informatique pour la surveillance, la sécurité et les mises à jour, ainsi que les coûts de mise en œuvre, qui peuvent varier de quelques milliers à plusieurs centaines de milliers d'euros selon la complexité.

Mais les coûts les moins visibles sont les plus dramatiques : la dette de gouvernance. Chaque acteur opérant sans cadre de politique centralisé représente une lacune en matière de conformité. Chaque acteur fonctionnant sans supervision constitue un risque inquantifiable. Dans les secteurs fortement réglementés comme les services financiers, la santé ou le conseil juridique, cette lacune n'est pas qu'une simple hypothèse. C'est un avertissement qui se transformera en problème lors du prochain audit. Le manque de coordination entre les acteurs entraîne une « fuite de jetons », où les appels API redondants et les tâches de calcul qui se chevauchent érodent insidieusement le retour sur investissement.

Plus grave encore, elles peuvent engendrer de véritables défaillances opérationnelles lorsque des agents aux objectifs contradictoires travaillent sur les mêmes données sans couche d'orchestration pour harmoniser leurs décisions. IDC prévoit que 60 % des échecs d'IA en 2026 seront dus à des lacunes de gouvernance, et non à de mauvaises performances des modèles. Ce chiffre révèle une évidence fondamentale : la maturité technologique des modèles d'IA n'est plus le principal risque. C'est leur intégration organisationnelle et structurelle qui l'est.

De plus, les risques juridiques sont considérables. IDC prévient dans ses prévisions FutureScape que d'ici 2030, jusqu'à 20 % des mille plus grandes entreprises mondiales pourraient être confrontées à des poursuites, des amendes et le licenciement de leur DSI, en raison de graves perturbations dues à une gouvernance inadéquate des agents d'IA. La réglementation européenne sur l'IA aggrave ces perspectives en prévoyant des sanctions concrètes : les infractions peuvent être sanctionnées par des amendes pouvant atteindre 35 millions d'euros ou 7 % du chiffre d'affaires annuel mondial. Pour les systèmes d'IA à haut risque, la journalisation, la surveillance opérationnelle et le contrôle humain sont explicitement requis. Une entreprise qui exploite des agents d'IA autonomes sans gouvernance structurée s'expose donc directement à ces réglementations.

Les coûts liés à la mise en œuvre a posteriori d'une gouvernance au sein d'un vaste parc d'agents sont systématiquement et nettement supérieurs à ceux de la mise en place d'une infrastructure de gouvernance dès le départ. Selon les données de CISIN, les organisations qui passent du niveau 1 au niveau 3 de gouvernance (c'est-à-dire d'une journalisation réactive des erreurs à une architecture zéro confiance avec des environnements d'exécution isolés) constatent une réduction de 40 % de leur dette technique liée à l'IA et une amélioration de 25 % du délai de commercialisation des nouvelles fonctionnalités des agents.

Plateforme d'IA gérée - Image : Xpert.Digital

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La pression réglementaire s’accroît : la loi européenne sur l’IA accélère les obligations de gouvernance

Avec la loi européenne sur l'IA, l'Europe s'est dotée de la première législation mondiale exhaustive encadrant l'intelligence artificielle. Entrée en vigueur le 1er août 2024, son impact opérationnel s'accentuera à partir de 2026. Pour les entreprises en Allemagne et dans toute l'Europe, cela signifie que la gouvernance de l'IA n'est plus un choix stratégique, mais une obligation légale.

La logique de la loi européenne sur l'IA repose sur une approche par les risques : les systèmes d'IA sont classés par catégories de risque selon leur potentiel de nuisance, et les exigences augmentent avec le risque. Des obligations importantes s'appliquent déjà aux applications d'IA à haut risque – par exemple, dans les domaines de l'emploi, de l'éducation ou des infrastructures critiques : systèmes de gestion des risques, gouvernance des données, documentation technique, transparence, supervision humaine et journalisation tout au long du cycle de vie. L'exigence d'un registre des cas d'utilisation de l'IA n'est pas une simple formalité administrative, mais bien le prérequis structurel minimal à toute forme de conformité : sans inventaire, pas de priorisation ; sans priorisation, pas de conformité effective.

Pour les entreprises opérant dans un environnement fragmenté et non contrôlé, ce cadre réglementaire représente un double défi. Premièrement, elles doivent recenser leurs opérations existantes et évaluer leur niveau de risque. Deuxièmement, elles doivent s'assurer que leurs nouveaux déploiements sont conformes aux exigences légales dès leur lancement. Ces deux tâches sont quasiment impossibles sans une infrastructure de gouvernance centralisée. La loi européenne sur l'IA n'est donc pas un obstacle bureaucratique supplémentaire, mais plutôt un catalyseur réglementaire qui accélère la décision stratégique, déjà indispensable, de mettre en place une infrastructure de plateforme.

L'analyse d'EY sur les tendances de l'IA en 2026 résume parfaitement la situation : la différence réside moins dans l'utilisation de l'IA par les entreprises que dans leur capacité à mettre en place les structures de gouvernance nécessaires pour une utilisation responsable, évolutive et adaptative. Cela implique des rôles et des responsabilités clairement définis pour les décisions relatives à l'IA, des mécanismes de contrôle robustes qui suivent le rythme des évolutions technologiques, et des décisions transparentes concernant les architectures de données et de modèles, permettant à la fois un contrôle interne et une vérification réglementaire.

Au tournant décisif : la courte fenêtre de temps pour devancer la croissance galopante

Gartner prévoit que d'ici fin 2026, environ 40 % des applications d'entreprise intégreront des agents d'IA dédiés à des tâches spécifiques, contre moins de 5 % en 2025. Cela représente une multiplication par huit en douze mois. Parallèlement, moins de 25 % des entreprises ont déployé avec succès des agents d'IA en production, alors que près des deux tiers sont déjà en phase d'expérimentation.

Un autre chiffre de Gartner est encore plus révélateur : plus de 40 % des projets d’IA agentique seront abandonnés d’ici fin 2027, non pas en raison de limitations technologiques, mais à cause de l’explosion des coûts, du manque de preuves de valeur ajoutée et d’une gouvernance inadéquate. À ce jour, seules 2 % des entreprises ont pleinement déployé l’IA agentique. Seules 21 % d’entre elles déclarent disposer d’un cadre mature pour la gestion des agents autonomes. Ces chiffres sont préoccupants au regard des prévisions de croissance exponentielle.

La marge de manœuvre dont disposent les DSI et les CDO pour s'attaquer proactivement à ce problème se réduit de jour en jour. Les unités opérationnelles développent désormais leurs propres agents selon leur propre calendrier, avec leurs propres outils et en dehors du contrôle de la DSI centrale. Chaque jour qui passe sans mise en place d'une gouvernance structurée contribue à l'accumulation de la dette technique et de conformité. Et le remboursement de cette dette devient plus coûteux à mesure que chaque agent supplémentaire déployé sans supervision s'avère insuffisant.

La plateforme d'IA gérée comme solution structurelle : pourquoi une approche plateforme résout un problème de déploiement

Les organisations qui parviennent à maîtriser la croissance incontrôlée établissent très tôt une distinction stratégique cruciale : elles considèrent l’infrastructure d’agents d’IA au sein de l’entreprise comme un problème de plateforme, et non de déploiement. Ce changement de perspective a des conséquences structurelles profondes.

Une approche axée sur le déploiement consiste à se demander : comment créer rapidement un agent performant pour ce cas d’usage précis ? Une approche axée sur la plateforme consiste à se demander : comment créer une infrastructure permettant à tous les agents de l’entreprise de fonctionner de manière fiable, sécurisée, conforme aux réglementations et rentable ? La réponse à cette seconde question réside dans le plan de contrôle centralisé. C’est le seul endroit où les agents sont réglementés, personnalisés, supervisés et déployés, avant que leur nombre n’atteigne un niveau où la gouvernance devient difficile à mettre en œuvre a posteriori.

Une telle plateforme d'IA gérée s'attaque systématiquement à tous les problèmes fondamentaux liés à une croissance incontrôlée. Elle offre une vue unifiée de tous les agents actifs au sein de l'organisation, quelle que soit la plateforme sous-jacente sur laquelle ils ont été déployés. Elle impose une couche de politiques commune pour l'accès aux données, les autorisations et les mécanismes d'escalade. Elle permet une véritable observabilité : la capacité de comprendre quelles données un agent a consultées, quelles alternatives il a envisagées et pourquoi il a pris une décision particulière. Enfin, elle garantit que la sélection des modèles, le suivi des coûts et l'architecture de sécurité suivent des normes stratégiques plutôt que des décisions ponctuelles.

L'analogie avec DevOps et MLOps est particulièrement pertinente ici : ces dernières années, la structuration du développement logiciel et des opérations d'apprentissage automatique s'est appuyée sur les mêmes principes : outils, garde-fous, indicateurs et politiques centralisées. Cette même logique s'applique aux agents d'IA, mais avec une urgence accrue du fait de l'autonomie de ces systèmes.

Les plateformes de gouvernance unifiées de l'IA sont désormais reconnues par IDC comme une infrastructure essentielle à la mise à l'échelle. Elles offrent une source unique de vérité pour les politiques, la surveillance et le reporting. Selon une étude d'IBM, les organisations dotées de cadres de gouvernance complets obtiennent un retour sur investissement 30 % supérieur pour leurs portefeuilles d'IA par rapport à celles qui privilégient les approches manuelles.

Dimension sécurité et protection des données : le risque sous-estimé des agents non surveillés

Au-delà des risques de conformité et opérationnels, la prolifération incontrôlée d'agents soulève une problématique de sécurité spécifique, encore trop souvent négligée. Chaque agent non surveillé représente potentiellement un centre de coûts caché consommant des ressources cloud, une source de non-conformité exposant l'entreprise à des sanctions réglementaires, et une vulnérabilité de sécurité potentielle pouvant être exploitée pour un accès non autorisé aux données.

Le problème des cascades de décisions incontrôlées est particulièrement critique : lorsqu’on autorise des agents à effectuer des actions, il est essentiel de prendre en compte la manière dont ces actions peuvent se propager à travers des systèmes interconnectés. Un manque de contrôle et de visibilité peut engendrer des conséquences imprévues qui se répercutent sur des environnements système complexes. De plus, si les équipes ne disposent pas d’outils d’analyse pour comprendre les raisons d’une action donnée par un agent, les responsables risquent d’être incapables de justifier les résultats auprès des autorités de réglementation ou des clients.

Seulement 14,4 % des organisations obtiennent une habilitation de sécurité complète avant le déploiement d'agents. Cela signifie que dans plus de 85 % des cas, les agents sont déployés en production sans que leur profil de sécurité ait été systématiquement évalué. Dans un contexte où les agents peuvent accéder à des dossiers personnels sensibles, des données financières, des données clients et des processus métier critiques, une telle situation est inacceptable.

Une approche de type « zéro confiance » pour l’infrastructure des agents — où chaque agent ne reçoit que les autorisations minimales nécessaires, octroyées dynamiquement à chaque session — constitue la réponse technique à ce profil de risque. Complétée par des mécanismes d’intervention humaine définissant les moments où un agent doit s’interrompre et demander une confirmation humaine, cette approche crée une architecture de sécurité qui équilibre autonomie et contrôle.

Trois actions stratégiques immédiates : ce que les dirigeants doivent faire maintenant

Pour endiguer cette prolifération incontrôlée, la solution pratique ne réside pas dans le choix d'une plateforme, mais dans la mise en place d'un inventaire structuré. Les entreprises devraient entreprendre trois actions immédiates et consécutives avant de déployer un nouvel agent.

La première étape consiste à dresser un inventaire complet de tous les agents actifs au sein de l'organisation. Cela inclut de recenser la plateforme sur laquelle chaque agent a été créé, les données auxquelles il a accès, les systèmes avec lesquels il interagit et les personnes responsables de son fonctionnement. La plupart des organisations découvrent, lors de cet exercice, un nombre d'agents plus important que prévu, souvent doté de droits d'accès plus étendus que prévu initialement. Cet inventaire n'est pas une tâche ponctuelle, mais bien le point de départ d'un processus continu de gestion du cycle de vie, qui constitue le fondement de toutes les mesures de gouvernance ultérieures.

La deuxième étape consiste à standardiser la couche infrastructure, et non les cas d'usage. L'erreur fréquente des entreprises est de vouloir concevoir tous les agents de la même manière. Cette approche étouffe l'innovation et s'avère pratiquement impossible à mettre en œuvre. Il est donc essentiel de standardiser la couche sous-jacente : l'accès aux données par les agents, leur journalisation, la mesure de leurs performances et l'application des politiques de sécurité. Cette séparation entre une couche infrastructure standardisée et la liberté de personnalisation au niveau des cas d'usage constitue le secret structurel d'une gouvernance réussie de l'IA en entreprise. Les grandes organisations devraient privilégier une conception axée sur la plateforme, avec des normes centralisées et une exécution locale : une gouvernance multiplateforme avec des catalogues de modèles approuvés, une journalisation standardisée, des modèles d'évaluation réutilisables et un contrôle d'accès basé sur des politiques.

La troisième étape consiste à établir un cadre de mesure continue du retour sur investissement (RSI) pour tous les agents. Les responsables doivent s'assurer de disposer d'une base d'évaluation de la valeur ajoutée réelle de chaque agent avant d'approuver tout nouveau déploiement. Cela implique d'exiger de toute personne souhaitant déployer un agent qu'elle soumette au préalable une évaluation des coûts et une prévision des bénéfices. De plus, des examens périodiques des dépenses liées à l'IA des agents et des possibilités d'optimisation constituent le socle organisationnel d'un équilibre coûts-bénéfices durable. Les conseils d'administration et les comités de gouvernance exigent de plus en plus des retours sur investissement mesurables, et non de simples annonces d'innovation ; la gouvernance joue un rôle direct dans le RSI en réduisant les risques, en améliorant la fiabilité et en accélérant le déploiement.

Les premières décisions architecturales comme tournant : pourquoi le moment décisif est maintenant

Un schéma se répète avec une remarquable régularité dans l'histoire des technologies : les décisions architecturales initiales déterminent la compétitivité à long terme. Ceux qui ont adopté une gouvernance multicloud dès le début de leur transition vers le cloud bénéficient aujourd'hui d'avantages considérables par rapport à ceux qui, des années plus tard, ont peiné à démanteler des environnements distribués et non contrôlés. Face à la prolifération des agents, le paysage des entreprises se trouve aujourd'hui précisément à ce carrefour.

La fenêtre d'opportunité est étroite. Gartner identifie un horizon de trois à six mois durant lequel les entreprises de logiciels doivent définir leur stratégie et leur plan d'investissement en IA agentielle, sous peine d'être distancées. La croissance exponentielle – passant de moins de 5 % à 40 % de pénétration en douze mois – signifie que si cette croissance incontrôlée n'est pas structurée dès maintenant, elle atteindra très vite un niveau où toute action corrective deviendra extrêmement coûteuse, voire impossible.

Dans le même temps, une autre prévision de Gartner constitue un avertissement alarmant : plus de 40 % des projets d’IA à base d’agents seront abandonnés d’ici 2027. Les entreprises qui abandonneront ces projets ne seront pas celles qui auront opté pour la pire technologie d’IA, mais celles qui n’auront pas su mettre en place une infrastructure de gouvernance adéquate et dont la croissance exponentielle des coûts et l’absence de valeur ajoutée démontrée auront compromis leur légitimité à obtenir de nouveaux investissements. La gouvernance n’est donc pas l’antithèse de l’innovation ; elle constitue l’infrastructure même qui rend possible une innovation durable.

La leçon des précédentes vagues technologiques – cloud, SaaS ou RPA – est claire : une croissance incontrôlée survient systématiquement lorsque le rythme d’adoption dépasse la maturité de l’infrastructure de gouvernance. Les agents d’IA, encore expérimentaux en 2025, seront opérationnels dès 2026. L’élan est irréversible. La question n’est plus de savoir si les agents deviendront la norme en entreprise – c’est déjà chose faite. La seule question qui demeure est de savoir si cette transition se fera de manière maîtrisée ou dans un contexte de gouvernance catastrophique.

Les entreprises qui investissent aujourd'hui dans une infrastructure d'IA centralisée et gérée n'acquièrent pas seulement le contrôle et la conformité. Elles s'offrent le droit de continuer à bénéficier de l'IA proactive pendant deux ou trois ans, tandis que d'autres s'efforceront de gérer les conséquences d'une croissance incontrôlée et galopante.

Konrad Wolfenstein

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