Alors que les entreprises commencent à utiliser des systèmes d’IA autonomes, la gestion de ces technologies est devenue un élément clé de leurs opérations quotidiennes. Ces systèmes, appelés IA agentive, peuvent interagir avec diverses applications, prendre des décisions et exécuter des tâches avec une supervision humaine minimale. Bien qu’ils offrent un potentiel d’amélioration significative de l’efficacité, ils posent également de nouveaux défis en matière de contrôle et de gestion des risques. En France et en Europe, de nouvelles règles concernant l’intelligence artificielle, la cybersécurité et la résilience opérationnelle sont mises en place pour aider les entreprises à mieux gérer leurs risques numériques et à garantir la transparence de leurs pratiques. Le règlement sur l’IA et la directive NIS2 sont deux textes législatifs majeurs qui établissent de nouvelles exigences pour l’IA et la cybersécurité, tandis que le règlement DORA se concentre spécifiquement sur le renforcement de la résilience du secteur financier. Ensemble, ces réglementations poussent les entreprises à repenser la manière dont elles gèrent leurs opérations numériques. Cependant, à mesure que l’utilisation des agents d’IA se développe rapidement, de nombreuses entreprises pourraient avoir du mal à suivre les exigences liées à la gestion efficace de ces systèmes. Par conséquent, la gouvernance — autrefois principalement axée sur la conformité — devient désormais un aspect central du fonctionnement des entreprises. L’IA a évolué au-delà de l’automatisation simple et des outils générateurs de contenu. Aujourd’hui, les entreprises expérimentent l’IA agentive, capable d’interagir avec différents systèmes, de prendre des décisions et d’agir de manière autonome. Selon le rapport State of AI 2026 de McKinsey, 62 % des entreprises testent déjà des agents d’IA, et 23 % les ont déployés à plus grande échelle dans au moins un domaine de leur activité. Ces agents d’IA peuvent accéder à davantage de données et interagir avec plusieurs environnements, leur permettant d’effectuer des tâches auparavant réalisées par des humains. Cette évolution soulève une question importante : comment les entreprises peuvent-elles concilier innovation et contrôle ? La réponse réside dans la conception de systèmes intégrant dès l’origine la gestion des accès, la traçabilité et les exigences de conformité. Cette approche permet aux agents d’IA d’opérer dans un cadre clair définissant leurs capacités, l’accès aux données et le niveau de supervision humaine nécessaire. En intégrant la gouvernance dès le processus de développement, les entreprises peuvent s’assurer que les agents d’IA agissent dans des limites établies tout en contribuant à la productivité et à la sécurité. Malgré ces avantages, l’utilisation croissante des agents d’IA présente également des défis. Une récente étude State of Application Development d’OutSystems révèle que 94 % des entreprises s’inquiètent de la complexité croissante liée à la gestion de multiples modèles d’IA et systèmes autonomes. Sans un cadre unifié, cette expansion peut entraîner des confusions concernant l’accès, l’utilisation des données et la responsabilité. Selon Deloitte, seulement 21 % des entreprises estiment disposer d’un système mature pour gérer l’IA agentive, ce qui met en lumière l’écart entre la rapidité du développement de l’IA et la préparation des structures de gouvernance. À mesure que les systèmes d’IA deviennent plus autonomes, les entreprises doivent également repenser la répartition des responsabilités au sein de leurs organisations. Un récent rapport de Capgemini montre que la confiance dans les agents d’IA entièrement autonomes est passée de 43 % à 27 % en un an. Cette baisse souligne la nécessité de directives claires sur les décisions pouvant être prises par l’IA et celles nécessitant une supervision humaine. Alors que les systèmes d’IA interagissent entre différents services et applications, la gestion de ces interactions devient plus complexe, exigeant des mécanismes de gouvernance intégrés dès la conception de l’architecture. En définitive, l’essor de l’IA agentive pousse les entreprises à reconsidérer le niveau de contrôle qu’elles sont prêtes à déléguer aux logiciels. Alors que l’IA passe de la génération d’informations à la prise de décisions, la gouvernance doit être intégrée directement dans la conception des systèmes. Pour les entreprises, le succès de l’IA agentive ne dépendra pas seulement du nombre d’agents déployés, mais de leur capacité à maintenir le contrôle et à garantir que ces systèmes opèrent dans des limites bien définies.