Interview] Kyndryl dévoile l’IA agentique : la révolution imminente de l’intelligence artificielle

Alors que l’intelligence artificielle est aujourd’hui omniprésente dans les débats technologiques, peu d’organisations parviennent encore à l’intégrer pleinement dans leurs processus métiers. La majorité des entreprises, malgré des investissements en forte progression, restent au stade des expérimentations ou des projets pilotes. C’est dans ce contexte que Kyndryl, acteur majeur des services technologiques, révèle une avancée fondamentale avec l’IA agentique, une évolution significative vers une intelligence autonome capable d’agir et non plus seulement de répondre. Cette innovation promet de révolutionner les modes de travail, la productivité et l’engagement, en introduisant des agents capables de réaliser des chaînes d’actions complètes avec une autonomie inédite. Habib Messaoudi, Vice President Cloud, Applications, Data & AI chez Kyndryl France, partage dans cette interview exclusive son analyse des blocages actuels au déploiement à grande échelle de l’IA, des transformations des métiers à venir, et de la manière dont l’IA agentique ouvre une nouvelle ère pour les entreprises.

Les freins persistants au passage à l’échelle des projets d’intelligence artificielle

Depuis plusieurs années, le paysage technologique est marqué par une multiplication des initiatives autour de l’intelligence artificielle. Pourtant, malgré un intérêt croissant et des investissements en hausse d’environ 33 % sur un an selon le Kyndryl Readiness Report 2025, la transition du stade pilote à l’intégration opérationnelle reste un challenge majeur. Près de 62 % des organisations continuent d’explorer cette technologie sans parvenir à déployer de manière pérenne des applications à grande échelle.

Cette dichotomie met en lumière des décalages structurels profonds. Par exemple, bien que 90 % des dirigeants reconnaissent que leurs outils innovants favorisent la créativité, une majorité souligne que leur infrastructure technologique peine à suivre le rythme. En France, 57 % des décideurs considèrent que leurs systèmes hérités sont plus un frein qu’un soutien à l’innovation.

Le premier obstacle invoqué réside souvent dans la complexité des infrastructures : systèmes anciens, architectures mal conçues ou cloisonnées, et surtout une gouvernance fragmentée avec des dispositifs de sécurité peu intégrés. Ce constat n’est pas qu’un problème technique, mais également humain. Les compétences nécessaires restent insuffisantes et mal alignées avec les évolutions technologiques.

Ainsi, moderniser uniquement les outils sans parallèlement former et engager les talents crée une illusion d’avance, alors que les capacités humaines et professionnelles à exploiter pleinement l’intelligence artificielle manquent encore cruellement. L’IA demeure cantonnée à des démonstrations expérimentales, incapables de générer un véritable impact au cœur des processus métiers.

Cette situation est illustrée par de nombreux cas où un projet ambitieux se termine en simple preuve de concept faute d’accompagnement transversal des équipes, alors que la technologie aurait le potentiel de transformer durablement l’entreprise. C’est précisément dans ce contexte que l’IA agentique entre en jeu, présentant une solution innovante pour franchir ce cap et réconcilier les capacités techniques avec l’adoption organisationnelle.

Définir clairement l’IA agentique : une intelligence agissante et autonome

Au cœur de cette révolution technologique se trouve l’IA agentique, un concept qui dépasse les capacités traditionnelles de l’intelligence artificielle. Contrairement aux IA génératives, qui se limitent à produire des contenus ou des réponses ponctuelles en fonction de requêtes humaines, l’IA agentique assure un rôle proactif, capable de planifier, décider et réaliser des séries d’actions sans intervention continue.

Pour mieux saisir cette avancée, il est utile de distinguer trois grandes catégories d’intelligence artificielle :

• IA traditionnelle : analyse et prédit à partir des données, facilitant la prise de décisions par les humains.
• IA générative : crée du contenu en réponse à une demande spécifique, telle que des textes, images, ou sons.
• IA agentique : agit de manière autonome en interagissant directement avec les systèmes, orchestrant des tâches complexes en bout en bout.

L’IA agentique incarne donc une intelligence active, capable d’adaptation contextuelle dans un cadre de gouvernance et de sécurité rigoureuse. Kyndryl, pionnier dans la course à cette technologie, a mis en place le Kyndryl Agentic AI Framework, un système conçu pour déployer efficacement des agents autonomes dans les infrastructures existantes, assurant à la fois l’intégration, la sécurité et la scalabilité.

Cette avancée marque une étape décisive dans la maturation de l’IA vers des usages professionnels concrets, capables d’automatiser des processus entiers et d’apporter une augmentation notable de la productivité.

Fonctionnement et bénéfices de l’IA agentique dans le travail quotidien

Un agent intelligent, doté de capacités d’apprentissage et d’adaptation, peut par exemple gérer automatiquement des incidents techniques, prendre des décisions correctives après analyse, ou piloter des workflows complexes sans jamais perdre le fil d’une situation en évolution.

En combinant automatisation et intelligence, ce type d’IA réduit les erreurs humaines, accélère les temps de réponse, et libère les collaborateurs des tâches répétitives. Par exemple, dans le secteur financier, des agents IA autonomes peuvent traiter les demandes de crédit avec une efficacité hors pair, assurant à la fois conformité et réactivité.

Autre avantage majeur, la possibilité d’interroger ces agents en langage naturel tout en bénéficiant d’explications claires sur leurs décisions. Cette qualité renforcée de la transparence aide à instaurer un climat de confiance qui facilite une adoption plus rapide et plus large.

Transformations profondes des métiers et compétences liées à l’essor de l’IA agentique

L’arrivée de l’IA agentique promet de bouleverser durablement les rôles et responsabilités au sein des organisations. Selon les indicateurs relevés par le Kyndryl Readiness Report 2025, près de 90 % des décideurs anticipent une reconfiguration importante de leurs équipes.

Cependant, il ne s’agit pas d’une substitution mais plutôt d’un enrichissement mutuel. Les agents IA prennent en charge les opérations à faible valeur ajoutée, permettant aux collaborateurs de se concentrer sur des tâches stratégiques, telles que le pilotage, la créativité ou la gestion des interactions complexes. Cette cohabitation marque l’avènement d’une main-d’œuvre hybride où humains et agents autonomes collaborent efficacement.

Pour réussir cette transition, la formation et l’accompagnement des équipes sont indispensables pour développer les compétences adaptées à ces nouveaux environnements. L’apprentissage continu, la maîtrise des outils IA et la compréhension des mécanismes de gouvernance deviennent des piliers pour maximiser la valeur générée.

Un exemple concret concerne les métiers du support informatique. Les agents IA autonomes peuvent traiter automatiquement les incidents selon des protocoles, tandis que les techniciens peuvent approfondir les diagnostics complexes ou l’amélioration des processus. Ce changement de paradigme engendre une montée en compétences qualitative.

L’enjeu humain au cœur de la révolution IA agentique

Le principal défi ne repose pas seulement sur la technologie, mais sur la volonté d’adopter de nouveaux modes de collaboration et de décision. Un changement culturel est souvent nécessaire, car près de la moitié des dirigeants déplorent encore un manque d’agilité dans leur organisation, freinant l’innovation.

La transparence et la confiance jouent un rôle fondamental dans l’appropriation de ces agents autonomes. En plaçant l’humain au centre de la boucle décisionnelle, tout en exploitant les forces de l’automatisation, les entreprises peuvent co-construire un futur où l’intelligence artificielle agentique est un levier d’innovation durable.

Révolution des workflows et architectures IT induites par l’intégration d’agents IA

L’intégration effective d’agents intelligents dans les métiers exige une refonte des processus et des architectures systèmes. Les workflows doivent devenir fluides, évitant ainsi la multiplication des silos qui ralentiraient la synergie entre différents services ou technologies.

Par ailleurs, la robustesse des architectures est primordiale. Elles doivent pouvoir absorber la montée en charge inhérente au déploiement massif d’agents IA. Kyndryl mise notamment sur une infrastructure résiliente et une gouvernance de type « zero trust », garantissant que chaque interaction est sécurisée et traçable.

Les systèmes doivent également favoriser l’interopérabilité avec les applications métiers existantes pour garantir une intégration native. Le Kyndryl Agentic AI Framework s’appuie ainsi sur des principes de conception avancés pour sécuriser, orchestrer et piloter les agents dans des environnements critiques, comme les mainframes, où la continuité d’activité est cruciale.

Ce cadre évite aussi une duplication fastidieuse des développements et facilite la montée en puissance rapide de plusieurs agents autonomes, engendrant des bénéfices opérationnels significatifs.

Les éléments clés pour un déploiement réussi d’agents IA dans l’entreprise

• Intégration fluide pour éviter les silos et assurer la continuité des données.
• Architecture résiliente capable de gérer de lourdes charges et interruptions éventuelles.
• Sécurité incorporée dès la conception avec stratégie de zero trust et traçabilité complète.
• Interopérabilité avec les systèmes existants et capacité d’évolutions futures.
• Gouvernance transparente et contrôles humains pour maintenir confiance et conformité.

Mesures concrètes des gains de productivité liés à l’IA agentique

Les premiers déploiements d’agents IA montrent des résultats tangibles, dépassant le cadre expérimental. Le Kyndryl Readiness Report 2025 révèle que 54 % des entreprises constatent un retour sur investissement positif, souvent sur des cas d’usage ciblés associant efficacité et réduction des coûts.

Dans le domaine de l’assurance, l’adoption d’agents autonomes permet de réduire de 40 % le temps nécessaire pour le traitement des sinistres, tandis que les pertes liées à la fraude diminuent entre 25 et 30 %. Ces chiffres illustrent un impact très concret, permettant aux compagnies d’améliorer leur compétitivité.

Dans la finance, les gains sont tout aussi remarquables, avec une baisse jusqu’à 60 % des durées de traitement des dossiers, une visibilité accrue à 90 % sur les risques et une réduction de 60 % du travail manuel. Ces résultats ne sont pas isolés, mais traduisent une tendance lourde d’accélération vers une automatisation intelligente à grande échelle.

Secteur	Gain de productivité	Amélioration spécifique
Assurance	-40 % temps de traitement sinistres	-25 à -30 % pertes liées à la fraude
Finance	-60 % temps de traitement	+90 % visibilité sur les risques
IT / Support	-50 % intervention humaine	Automatisation des incidents récurrents

Ces succès démontrent que, lorsque les infrastructures, la sécurité et la gouvernance sont correctement mises en place, l’IA agentique peut dépasser le stade expérimental pour produire des effets mesurables et durables.

Les défis humains et organisationnels à surmonter pour réussir l’adoption de l’IA agentique

Malgré ces avancées technologiques, la France révèle un certain retard dans la préparation des équipes à intégrer cette nouvelle forme d’intelligence. Seuls 29 % des décideurs estiment que leurs collaborateurs maîtrisent les capacités nécessaires pour travailler avec des agents autonomes.

Cet enjeu dépasse donc la simple question technique. Il repose sur la capacité des organisations à évoluer culturellement et managérialement.

Kyndryl identifie trois leviers majeurs pour réussir cette transformation :

1. Approche hybride : placer l’humain au cœur de la boucle décisionnelle pour garantir transparence, contrôle et confiance dans les agents IA.
2. Changement culturel : améliorer l’agilité organisationnelle pour faciliter l’adoption de nouveaux modes de travail et accélérer les processus décisionnels.
3. Systèmes explicables et responsables : développer des IA compréhensibles, traçables et conformes aux exigences éthiques pour instaurer une confiance durable.

C’est seulement avec ces conditions réunies que la révolution propulsée par l’IA agentique pourra déployer tout son potentiel à l’échelle industrielle, en transformant les entreprises en acteurs agiles, innovants et résilients.

Perspectives et évolutions futures de l’intelligence artificielle agentique

Alors que certains analystes comme Gartner ont émis des réserves en qualifiant l’IA agentique d’effet de mode susceptible de s’estomper après 2027, les premiers retours sur le terrain suggèrent au contraire une maturité rapide et une adoption croissante.

L’approche proposée par Kyndryl grâce à son Agentic AI Framework ouvre la voie à des environnements hybrides où l’homme et la machine collaborent harmonieusement. Cette symbiose devrait améliorer non seulement la productivité, mais aussi la capacité d’innovation des entreprises.

Le futur immédiat de l’IA agentique s’oriente aussi vers une meilleure intégration dans des secteurs critiques, tels que la santé, l’industrie ou la défense, où le besoin d’autonomie, de précision et de sécurité est primordial.

On peut anticiper l’émergence de nouveaux modèles économiques et organisations profondes qui reposeront sur cette symbiose entre agents intelligents automatisant les tâches lourdes et humains apportant sens, créativité et supervision.

Cette avancée ouvre des perspectives inédites où l’IA cesse d’être un simple outil pour devenir véritablement un partenaire dans la réussite des organisations.

FAQ sur l’IA agentique et ses impacts dans les organisations

Qu’est-ce que l’IA agentique ?

L’IA agentique est une forme d’intelligence artificielle capable de prendre des décisions autonomes et d’exécuter des tâches complexes sans intervention humaine constante, dépassant les simples réponses ou créations de contenus.

Comment l’IA agentique transforme-t-elle les métiers ?

Elle automatise les actions répétitives et opérationnelles, donnant aux collaborateurs la possibilité de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée comme l’innovation, la supervision ou la prise de décision.

Quels sont les principaux freins à l’adoption de l’IA agentique ?

Les obstacles majeurs sont liés aux infrastructures vieillissantes, aux compétences humaines insuffisantes et à un manque d’agilité organisationnelle dans les processus décisionnels.

Quels bénéfices concrets les entreprises peuvent-elles attendre ?

Selon les premiers retours, les gains incluent une réduction significative des temps de traitement, une meilleure gestion des risques, et une baisse des erreurs et fraudes, conduisant à une amélioration notable de la productivité.

Comment préparer les équipes à travailler avec des agents intelligents ?

Il est essentiel d’investir dans la formation continue et de favoriser un changement culturel qui place l’humain dans la boucle décisionnelle, tout en encourageant la confiance dans les technologies utilisées.