Gartner prévoit qu'une grande entreprise du classement Fortune 500 fera tourner en moyenne plus de 150 000 agents IA d'ici 2028, contre moins de 15 en 2025. La plupart des conseils qui suivent ce chiffre portent sur le recensement : constituer un inventaire, attribuer des identités, suivre ce qui existe.

Compter est nécessaire. C'est aussi la moitié facile. La question plus difficile est de savoir combien d'agents une entreprise devrait avoir au départ, et la réponse est généralement bien moins que ce qu'elle finit par posséder.

Qu'est-ce que la prolifération des agents IA ?

La prolifération des agents IA est l'accumulation incontrôlée d'agents construits par différentes équipes, sans propriétaire commun ni supervision. Elle s'explique simplement : construire un agent prend désormais quelques minutes, alors que se mettre d'accord sur son responsable prend des semaines.

C'est l'ampleur du phénomène qui le rend nouveau. Passer de moins de 15 agents à plus de 150 000 en trois ans n'est pas une version plus grande de la gestion du parc logiciel, parce que personne n'a validé la plupart de ces agents et qu'aucun processus d'achat ne les a vus.

Gartner aborde le sujet par le risque : une population d'agents non gouvernée expose l'entreprise à la désinformation, au partage excessif d'informations et à la perte de données, et seules 13 % des organisations estiment disposer de la bonne gouvernance. Le problème de coût et de valeur vient s'y ajouter, et il reçoit moins d'attention.

Quelles sont les causes de la prolifération des agents IA ?

Trois facteurs, et aucun ne relève de la négligence.

Le premier : le coût de construction s'est effondré alors que le coût de la mise d'accord n'a pas bougé. Une personne compétente produit un agent fonctionnel en un après-midi. Obtenir un responsable nommé, une revue des accès aux données et un plan de maintenance prend souvent des semaines. Les gens font la première étape et sautent la seconde, de façon rationnelle.

Le deuxième : les agents arrivent par plusieurs portes à la fois. L'éditeur de votre plateforme en livre, votre CRM en ajoute dans un palier supérieur, des équipes construisent les leurs, et aucune de ces trois voies ne passe par la même validation. Une organisation peut acquérir des centaines d'agents sans une seule décision d'achat.

Le troisième : rien ne les retire. Un agent construit pour une campagne terminée, par quelqu'un qui a depuis changé de poste, conserve ses droits et son accès aux données tant que personne ne les supprime. Un logiciel est désinstallé parce que quelqu'un paie une licence. Laisser tourner un agent ne coûte souvent rien de visible.

Pourquoi le nombre d'agents IA est-il le mauvais indicateur ?

Beaucoup d'entreprises présentent leur avancement en IA comme un nombre d'agents créés. Ce nombre augmente tout seul, et il ne dit rien sur le fait que quelqu'un les utilise ni sur ce qu'ils produisent.

Mille agents peuvent signifier que mille personnes ont chacune résolu leur problème une fois, puis sont passées à autre chose. Dix agents peuvent signifier dix processus réellement transformés. Le décompte ne fait pas la différence, donc il récompense la version qui paraît la plus active.

À suivre à la place : la part de l'usage et de la dépense qui repose sur la poignée d'agents que vous défendriez en comité. Ce ratio dit si vous avez une capacité ou un empilement, et il progresse quand vous consolidez, pas quand vous construisez.

Comment les agents partagés évitent-ils la prolifération ?

Un agent partagé est configuré une fois, confié à une équipe, et utilisé par tous ceux qui ont besoin de ce travail. Un agent personnel est configuré par une personne pour une situation, et il devient invisible dès qu'elle cesse de l'utiliser.

La différence pratique se voit à quatre endroits.

• On voit qui utilise quoi. Un usage concentré sur des agents nommés indique quels cas d'usage comptent. Un usage dispersé sur des centaines d'agents privés n'indique rien.
• Les changements se font une seule fois. Basculer un cas d'usage vers un modèle moins cher ou meilleur est un seul changement de configuration sur un agent partagé, contre des dizaines de modifications que personne ne fera.
• Les bonnes pratiques se diffusent. Les entreprises ont passé des années à standardiser leur façon de travailler. Des agents construits en privé défont cela discrètement, parce que chacun y encode sa propre façon de qualifier un prospect ou de conduire une revue.
• Les équipes empruntent l'expertise des autres. Une équipe commerciale qui appelle l'agent de l'équipe data hérite des définitions de l'équipe data. Une équipe commerciale qui écrit ses propres requêtes hérite de ses propres erreurs.

La concentration est ce qui rend le reste de la gouvernance possible. Quatre ou cinq agents qui portent l'essentiel de la valeur peuvent être revus sérieusement. Quatre cents ne le peuvent pas, quelle que soit la qualité de la politique.

Que recommande Gartner pour maîtriser la prolifération des agents IA ?

Les recommandations de Gartner tiennent en six étapes, et il vaut la peine de les connaître avant de concevoir quoi que ce soit de son côté.

• Établir une gouvernance et des règles pour les agents. Fixer des règles claires sur quand et comment les agents sont construits, qui peut les créer et les partager, et quels connecteurs sont autorisés.
• Constituer un inventaire central des agents. Repérer et classer les agents présents dans les applications, qu'ils viennent d'outils autorisés ou de shadow AI, puis appliquer des contrôles proportionnés au risque de chacun.
• Définir l'identité, les droits et le cycle de vie des agents. Gérer l'identité et les accès de chaque agent, et revoir et retirer en continu les agents redondants.
• Gouverner l'information accessible aux agents. Contrôler les données qu'ils peuvent atteindre, les tenir à jour, gérer les droits pour éviter le partage excessif et archiver ce qui est obsolète.
• Surveiller et corriger le comportement des agents. Garder une visibilité continue sur les usages, vérifier le respect des règles, détecter les comportements anormaux et corriger les agents qui sortent de leur périmètre.
• Encourager un usage responsable par des programmes de formation et une communauté de pratique.

Gartner dit aussi ce qu'il ne faut pas faire. Bloquer ou restreindre les agents n'est pas une solution durable : des salariés privés d'outils autorisés finissent par contourner les contrôles et se tourner vers du shadow AI, c'est-à-dire des outils utilisés hors du cadre fixé par l'entreprise, ce qui présente des risques bien plus grands.

La troisième étape prévoit déjà de retirer les agents redondants. Reste la question pratique de savoir lesquels garder, et un inventaire bien tenu de quatre cents agents quasi identiques reste quatre cents agents. Considérez donc la découverte comme le début d'un exercice de consolidation : pour chaque ligne, demandez-vous si ce travail relève d'un agent partagé que quelqu'un maintient déjà.

Comment décider quels agents IA conserver ?

Trois tests, à appliquer à la liste que produit l'inventaire.

Plus d'une personne l'utilise-t-elle ? Un agent à un seul utilisateur est un outil personnel. C'est acceptable, et il ne doit pas figurer dans la même catégorie que les agents dont une fonction dépend, ni porter la même charge de revue.

Double-t-il quelque chose qui existe déjà ? Les quasi-doublons sont un gain facile à chercher en premier. Les fusionner supprime du travail au lieu d'ajouter de la gouvernance, et c'est le seul geste de tout l'exercice qui raccourcit la liste.

Quelqu'un remarquerait-il son arrêt ? Les agents survivent à la personne qui les a construits et à la raison pour laquelle ils l'ont été. Mettre l'un d'eux en pause pendant quinze jours, après avoir prévenu ses utilisateurs, et voir qui s'y oppose va plus vite que n'importe quelle évaluation.

L'exercice peut aussi faire remonter des agents que personne n'avait validés, comme un projet personnel qui tourne avec les accès et sur le budget de l'entreprise. C'est le suivi des usages qui permet de les trouver.

Comment éviter la prolifération des agents IA avant qu'elle ne commence ?

Décidez qui peut construire et partager des agents, et sur quelle plateforme, avant l'arrivée de la prochaine vague d'outils. C'est la première étape de Gartner, et à notre avis la seule qui évite du travail au lieu de nettoyer ensuite.

Donnez aux équipes un endroit par défaut où chercher avant de construire. Quand quelqu'un trouve en trente secondes un agent existant pour son travail, la plupart des gens l'utilisent. Quand il n'en trouve pas, ils construisent, et le registre gagne une ligne de plus.

Et traitez le sujet comme un problème de formation autant que de gouvernance. La sixième étape de Gartner est une culture d'usage responsable, construite par la formation et une communauté de pratique. Ceux qui savent à quoi ressemble un bon agent ont moins de chances d'en construire de redondants, et des règles qui se contentent de restreindre poussent vers le shadow AI, comme le note Gartner lui-même.

Questions fréquentes sur la prolifération des agents IA

Combien d'agents IA une entreprise doit-elle avoir ?
Moins que ce qu'elle aura par défaut. La mesure utile est la part de l'usage qui repose sur des agents qu'une équipe possède et maintient, plutôt que le nombre total.

La prolifération d'agents est-elle la même chose que le shadow AI ?
Les deux se recoupent. Le shadow AI désigne l'usage d'outils hors des canaux autorisés. La prolifération inclut des agents construits sur des plateformes approuvées par des personnes autorisées, ce qui explique qu'une politique d'outils approuvés ne suffise pas à l'empêcher.

Qui doit être responsable de l'inventaire des agents IA ?
La DSI ou la sécurité devrait mener la découverte, et le métier devrait décider de ce qu'on garde. La découverte est un travail technique, la consolidation non.

Consolider les agents ralentit-il les équipes ?
Seulement si consolider signifie bloquer ou multiplier les files de validation, ce que Gartner déconseille parce que cela pousse les équipes vers le shadow AI. Donner aux équipes un agent maintenu qui fait déjà le travail est plus rapide que les laisser construire le leur.

La plupart des entreprises découvrent leur prolifération au pire moment, lors d'une revue de sécurité ou d'un dépassement de budget. Cartographier ce que vous faites tourner et le consolider sur des agents qui méritent d'être maintenus fait partie de notre travail AI Factory. Réservez 30 minutes pour faire le point sur ce que vous avez.