● Silicon.fr Télécom 📅 12/05/2026 à 18:21

Cybersécurité 👤 Alain Nohra *

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L’intelligence artificielle entre dans une nouvelle phase. Après une première vague dominée par l’IA générative et les outils d’assistance, une nouvelle génération de technologies apparaît : l’IA agentique. Sa particularité tient à un changement de rôle : l’IA ne se contente plus d’analyser ou de suggérer, elle agit, planifie des actions, interagit avec les applications et déclenche des transactions dans les systèmes d’information. Selon le cabinet d’études Roots Analysis, le marché mondial des agents d’IA pourrait passer d’environ 10 milliards de dollars en 2025 à plus de 220 milliards de dollars en 2035, illustrant un véritable mouvement de fond dans la façon de concevoir les systèmes d’information. Lire aussi : AI Act : comment interpréter les obligations de transparence Pour les entreprises, ce basculement déplace le débat, des modèles ou des cas d’usage vers l’architecture même des systèmes d’information. Et il pose la question de savoir si les SI sont réellement conçus pour accueillir des agents capables d’exécuter des processus de manière autonome, contrôlée et traçable à grande échelle ? Quand l’IA entre dans la chaîne d’exécution Le basculement introduit par l’IA agentique tient moins à ses capacités qu’à sa position dans le système d’information. L’IA ne se situe plus en périphérie des processus, en appui de la décision, mais s’insère à présent directement dans la chaîne d’exécution. Ce déplacement redéfinit les limites de l’automatisation. Jusqu’ici, les approches reposaient sur des environnements maîtrisés, avec des données structurées et des règles explicites. Dès que ces conditions n’étaient plus réunies, les processus basculaient vers le traitement manuel. L’IA agentique permet désormais de couvrir une partie des zones intermédiaires, où les données sont incomplètes ou nécessitent une interprétation contextuelle. En combinant analyse, accès à différentes sources et application de règles métier, les agents peuvent traiter des situations non standardisées, coordonner plusieurs étapes d’un processus et déclencher des actions sans intervention humaine systématique. Ce changement est structurel. Lorsqu’un système agit, chaque décision doit être explicable, chaque action tracée et chaque enchaînement gouverné. L’enjeu dépasse les gains de productivité : il porte sur la capacité à exécuter de manière fiable, contrôlée et auditable. Le retour stratégique du système cœur Dans ce nouveau contexte, un paradoxe apparaît. Plus l’intelligence artificielle gagne en autonomie, plus la solidité du socle transactionnel est déterminante. L’IA agentique ne remplace pas le système d’information : elle s’appuie sur lui. Les agents ont besoin de données fiables, de règles métier cohérentes et de processus clairement définis pour agir de manière pertinente. Le système cœur redevient ainsi l’ancrage de la vérité opérationnelle et de la cohérence métier. Longtemps considéré comme un moteur transactionnel, le système cœur tend à devenir une plateforme d’orchestration métier structurante pour l’ensemble de l’écosystème applicatif. Lorsque les règles sont dispersées entre plusieurs applications ou que des traitements spécifiques se sont accumulés au fil des années, l’autonomie des agents met rapidement en évidence les incohérences existantes et révèle la dette technique des systèmes. Dans le secteur de l’assurance, un agent intelligent peut par exemple analyser les pièces d’un dossier de sinistre, vérifier les garanties d’un contrat et déclencher certaines étapes du traitement lorsque les critères sont réunis. Lire aussi : L'IA industrielle finalement (quasi) exemptée d'AI Act Le potentiel de gain n’est d’ailleurs plus théorique : selon une analyse de Deloitte, l’utilisation de l’IA tout au long du cycle de vie des sinistres pourrait permettre aux assureurs de réduire la fraude et d’économiser entre 80 et 160 milliards de dollars d’ici 2032. Ce type de scénario illustre surtout une réalité plus large : dès que l’IA agit directement dans les processus métier, la cohérence du système d’information devient un facteur déterminant de fiabilité et de gouvernance. Une nouvelle fracture dans les architectures numériques À mesure que les modèles d’intelligence artificielle deviennent accessibles et largement partagés, la différenciation technologique se déplace. Elle ne repose plus seulement sur la performance des modèles, mais sur la capacité des organisations à les intégrer dans une architecture cohérente. Certaines entreprises pourront déployer des agents capables d’exécuter des processus à grande échelle, parce que leur système d’information expose clairement ses services et centralise ses règles. D’autres devront multiplier les couches d’intégration pour contourner les limites de systèmes hérités, au risque d’accroître la complexité. L’IA agentique ne crée pas une fracture technologique : elle révèle celle qui existe déjà au cœur des systèmes d’information * Alain Nohra est Regional Vice President, Europe du Sud chez Guidewire Photo : © DR

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