Article de Carmen Keller, responsable marketing chez Spitch

Les acheteurs d’entreprise ne s’interrogent plus sur ce que l’IA peut faire. L’histoire n’est pas que l’innovation ralentit – les modèles, les interfaces multimodales et les solutions agentiques progressent rapidement. La réalité est que les entreprises privilégient désormais des déploiements basés sur des plateformes, contrôlables et conformes aux exigences locales, qui réduisent les risques opérationnels et réglementaires.

Pourquoi les plateformes remplacent les solutions ponctuelles

Gartner positionne les plateformes d’IA conversationnelle comme un catalyseur clé pour déployer l’IA à l’échelle de l’entreprise. Ce constat est révélateur : la plupart des grandes organisations ne considèrent plus l’IA conversationnelle comme un « projet de chatbot », mais comme une capacité d’entreprise nécessitant une architecture commune – gestion des identités et des accès, analytique, orchestration, gestion des connaissances et gouvernance standardisée.

Concrètement, la consolidation se traduit par moins de solutions isolées et davantage l’accent sur des plateformes capables de prendre en charge plusieurs cas d’usage (service client, support interne, RH, marketing) sous des contrôles cohérents. Les acheteurs privilégient les fournisseurs capables de démontrer des déploiements reproductibles et rapides dans les unités commerciales plutôt que des démonstrations d’innovation ponctuelles, bien qu’impressionnantes.

La plupart des entreprises optimisent encore – elles ne se transforment pas

Les chiffres de Deloitte renforcent la raison pour laquelle la consolidation est la prochaine étape rationnelle. Seulement environ un tiers des entreprises (34 %) utilisent l’IA pour une transformation profonde, tandis que les autres se limitent à optimiser des processus (30 %) ou à des usages superficiels (20 %). Cette répartition suggère que si l’intérêt est large, la préparation organisationnelle à un changement profond ne l’est pas.

Lorsque la transformation est limitée, les entreprises deviennent moins tolérantes aux outils fragmentés et au « théâtre de l’innovation ». Elles veulent une IA qui s’intègre aux flux de travail existants, améliore les résultats mesurables et peut être déployée en toute sécurité à grande échelle. Dans ce contexte, la consolidation n’est pas un recul, mais une condition préalable pour passer d’expériences dispersées à un impact d’entreprise.

La sélection des fournisseurs devient de plus en plus géopolitique

Les critères d’achat évoluent également au-delà des fonctionnalités. Le pays d’origine devient un critère déterminant pour 77 % des entreprises lors de la sélection des fournisseurs, et les considérations de souveraineté des données sont particulièrement importantes en Europe. C’est une autre force qui pousse à la consolidation : les entreprises préfèrent moins de fournisseurs stratégiques bien contrôlés, capables de répondre aux exigences juridictionnelles, d’offrir des options d’hébergement local, de fournir une auditabilité et de s’engager contractuellement sur les pratiques de traitement des données.

Par conséquent, le « meilleur modèle » est rarement le seul facteur décisif. Le facteur décisif est souvent de savoir si la solution peut être déployée de manière conforme dans toutes les régions, lignes d’activité et profils de risque – sans créer d’informatique fantôme ou d’exposition réglementaire.

Les gouvernements accélèrent l’automatisation agentique – mais la fragmentation les freine

Cette dynamique — consolidation plutôt qu’innovation dispersée — se reflète également dans le secteur public. Gartner prévoit que d’ici 2028, au moins 80 % des gouvernements utiliseront des agents d’IA pour automatiser la prise de décision routinière, dans le but d’améliorer l’efficacité et d’améliorer sensiblement les services publics. Comme le note Daniel Nieto de Gartner, les progrès de l’IA multimodale et des systèmes conversationnels basés sur des agents élargissent ce que les institutions publiques peuvent faire – allant de l’automatisation et de l’analyse de données aux prévisions.

Pourtant, les principaux obstacles sont structurels, pas seulement techniques. Dans une enquête Gartner auprès de 138 employés du secteur public (juillet–septembre 2025), 41 % ont cité les stratégies isolées comme le plus grand défi dans l’adoption et la mise en œuvre de solutions numériques, et 31 % ont pointé les systèmes informatiques obsolètes. Cela confirme une tendance plus large du marché : simplement moderniser la technologie ne suffit pas. Sans consolidation de la stratégie, de l’architecture et de la gouvernance, les déploiements d’IA agentique dans le gouvernement risquent de devenir fragmentés, plus difficiles à contrôler et plus lents à évoluer – exactement les conditions que les acheteurs tentent maintenant d’éliminer.

Les humains numériques arrivent, mais l’adoption sera prudente

Le Market Guide for Digital Humans de Gartner (octobre 2025) met en évidence une adoption croissante dans des domaines spécifiques, par exemple : « 25 % des organisations marketing d’entreprise devraient utiliser des humains numériques pour répondre aux besoins des clients neuroatypiques ». Selon Gartner, d’ici 2030, 50 % des activités RH actuelles pourraient également être automatisées par l’IA ou effectuées par chat intelligent (y compris les humains numériques). Pourtant, Gartner note également que l’hésitation autour des solutions pilotées par l’IA crée une résistance interne et une approche d’adoption prudente.

Les humains numériques pourraient faire partie de l’avenir, compte tenu du développement rapide de la robotique humanoïde et des projections de production de masse d’assistants domestiques robotiques dans un délai de 5 à 10 ans. Toutefois, leur adoption en entreprise restera progressive, car les humains numériques augmentent encore davantage les enjeux de confiance, de risque de marque et de préoccupations éthiques. Cette tension favorise la consolidation : les entreprises préféreront les solutions basées sur des plateformes capables de prouver la gouvernance, la transparence et la sécurité – souvent en intégrant une supervision humaine et des garde-fous robustes plutôt qu’en déployant des interfaces tape-à-l’œil sur des fondations fragiles.

Où cela mène : l’IA agentique collaborative avec garde-fous

Prises ensemble, ces tendances pointent vers une « formule gagnante » à court terme dans les environnements de service client et de centres de contact : l’IA agentique collaborative qui peut permettre aux équipes d’humains et d’agents d’IA d’agir et de résoudre les problèmes ensemble, associée à des garde-fous fiables avec intervention humaine et une gouvernance solide. Le marché continue de croire que l’IA agentique peut apporter de la valeur – mais il exige que l’autonomie soit délimitée, observable et réversible.

Le message est cohérent, tant dans les analyses que dans les décisions d’achat : les entreprises se consolident autour de plateformes et de modèles opérationnels de confiance, car c’est ce qui rend l’IA déployable à grande échelle.

Points clés pour les acheteurs de solutions d’entreprise

• Privilégiez l’échelle plutôt que les pilotes isoléss : Privilégiez l’IA conversationnelle/agentique basée sur une plateforme avec une architecture standardisée (orchestration, gestion des connaissances, assurance qualité, analytique, gouvernance) afin de pouvoir déployer rapidement des cas d’usage reproductibles dans les unités commerciales.
• Déployez progressivement avec des résultats mesurables : utilisez un déploiement progressif avec des KPI clairs, des critères de réussite définis et des résultats mesurables à chaque étape avant d’élargir la portée ou l’autonomie.
• Faites de la souveraineté et de la conformité des exigences non négociables : Le pays d’origine et les exigences de résidence des données déterminent de plus en plus la viabilité des fournisseurs – choisissez des partenaires capables de répondre à la conformité régionale, de fournir une auditabilité et de s’engager contractuellement sur le traitement des données.
• Exigez transparence, contrôle et fiabilité démontrables : Privilégiez les solutions avec une atténuation mesurable des hallucinations, des flux de travail avec intervention humaine et des garde-fous (vérification, application des politiques, escalade) pour maintenir l’autonomie délimitée, observable et réversible.

Contactez-nous pour discuter de la manière dont Spitch pourrait vous aider à examiner votre pile d’IA par rapport à ces trois critères et proposer des solutions optimales utilisant le plein potentiel de la Spitch Collaborative Agentic AI Platform.