Les agents IA sont des systèmes basés sur des LLM capables d’exécuter des tâches complexes à la place de l’utilisateur avec une intervention minimale, et leur présence augmente rapidement dans les activités des entreprises
- Les big tech et les principaux développeurs de LLM dominent le domaine des agents IA généralistes
- Le marché des agents IA privés se spécialise davantage
- Le marché de l’infrastructure pour agents IA s’affirme clairement
- L’adoption des agents IA par les entreprises entre dans une phase d’accélération
1. Les big tech et les principaux développeurs de LLM dominent le domaine des agents IA généralistes
- Les entreprises de la big tech et les principaux développeurs de LLM (grands modèles de langage) devraient démocratiser en 2025 des agents IA moins chers et plus performants
- Le coût des modèles baisse d’environ un facteur 10 par an, et l’écart de performance entre modèles ouverts et fermés se réduit progressivement, créant un environnement favorable au développement d’agents
- OpenAI, en particulier, prévoit de lancer son propre agent IA, « Operator », en s’appuyant sur les 400 millions d’utilisateurs actifs hebdomadaires de ChatGPT, tandis que des entreprises comme Klarna et Uber construisent déjà, avec OpenAI, des agents IA pour le support client
- Lyft a déployé, en partenariat avec Anthropic, un agent de support client et a obtenu une réduction de 87 % du temps de résolution
2. Le marché des agents IA privés se spécialise davantage
- Les startups d’agents IA devraient renforcer leur compétitivité en développant des solutions spécialisées profondément intégrées aux données clients
- Aujourd’hui, les usages généralistes dominent — support client, code, ventes, workflows d’entreprise généraux — mais les entreprises capables d’exploiter en profondeur les données et les workflows intégrés devraient se différencier dans ces domaines
- En particulier, les solutions verticales par secteur (ex. : santé, services financiers) devraient croître rapidement, avec une diffusion accrue d’agents IA dotés d’une expertise sectorielle dans les domaines fortement régulés et sensibles aux données
- Dans la santé, Hippocratic AI se distingue par l’intégration des données et l’IA explicable, tandis que Norm AI a levé des fonds auprès d’investisseurs comme Citi Ventures grâce à sa spécialisation dans les workflows de conformité
3. Le marché de l’infrastructure pour agents IA s’affirme clairement
- L’environnement aujourd’hui fragmenté du développement et de la gestion des agents IA se structure progressivement, avec l’émergence de solutions spécialisées par domaine
- Principaux domaines de l’infrastructure :
- Data Curation : solutions transformant les données non structurées des entreprises en formats exploitables par l’IA (LlamaIndex, Unstructured, etc.)
- Web Search & Tool Use : outils d’automatisation web basés sur l’IA (Browserbase, etc.)
- Evaluation & Observability : outils surveillant en continu la fiabilité et la précision des agents IA (Langfuse, Haize Labs, Coval, etc.)
- Les plateformes intégrées de développement d’agents IA, qui proposent l’ensemble des fonctions en un seul endroit, attirent également l’attention, notamment via des solutions no-code et low-code permettant même aux utilisateurs sans expertise IA de créer facilement des agents
4. L’adoption des agents IA par les entreprises entre dans une phase d’accélération
- Selon une étude, 63 % des entreprises considèrent les agents IA comme une stratégie très importante pour les 12 prochains mois, ce qui marque le passage des simples expérimentations à une phase de déploiement à grande échelle
- Des éditeurs historiques de logiciels d’entreprise comme Twilio intègrent des agents IA à leurs produits et à leurs opérations internes, contribuant à la maturité du marché
- Plusieurs défis majeurs subsistent cependant :
- fiabilité et sécurité (signalées comme préoccupation principale par 47 % des répondants)
- difficulté de mise en œuvre technique (41 %)
- manque de talents et de compétences (35 %)
- Les entreprises doivent résoudre les enjeux de confidentialité des données et d’intégration avec les systèmes existants, tout en se concentrant sur le recrutement de profils spécialisés pour l’adoption de l’IA
- Le recours au « Human-in-the-loop » (supervision de l’IA avec intervention humaine) ou la mise en place d’une infrastructure de données solide sera un facteur clé pour réussir le déploiement des agents IA
En résumé, les tendances clés des agents IA à surveiller en 2025 :
- Les big tech et les principaux développeurs de LLM mèneront les agents IA à usage général
- Le marché des agents IA privés se spécialisera autour de secteurs précis et des données clients
- Le marché de l’infrastructure pour agents IA se structurera davantage et prendra une forme plus spécialisée
- L’usage des agents IA par les entreprises passera rapidement du stade expérimental à celui de la mise en œuvre réelle
1 commentaires
J’utilise déjà énormément l’IA, aussi bien dans le travail que pour des cas personnels, donc j’attends avec impatience de voir ce que donneront les agents.