Gérer la vitesse, l’échelle et l’expansion de l’IA agentique : perspectives issues de Think 2026

Plus les nouveaux services et fonctionnalités passent rapidement de l’idée au déploiement dans le monde réel, plus il est difficile de maintenir le contrôle et l’alignement organisationnel. Le codage agentique est un outil puissant, mais les outils ne sont pas des systèmes, et les systèmes sont le moteur de l’évolution des entreprises. Un outil donne de la vitesse et de l’élan ; un système permet aux outils et aux équipes de se déplacer ensemble dans la bonne direction et de garder le cap.

Lors de la Think 2026, les responsables informatiques et commerciaux de Disney, BNP Paribas, New York Life, Warby Parker, EY et bien d’autres ont rejoint les dirigeants d’IBM pour découvrir les moyens de développer une entreprise agentique à grande vitesse et à grande échelle sans sacrifier le contrôle ni la cohésion. « La question qui se pose est la suivante : à quel point l’IA est-elle intégrée dans vos processus commerciaux ? » a déclaré Arvind Krishna, PDG d’IBM, lors de son discours d’ouverture. « Fait-elle partie de l’entreprise ? Ou est-ce que quelque chose se passe à côté ? »

Le 28 avril, nous avons annoncé la disponibilité mondiale d’IBM Bob, un partenaire de développement axé sur l’IA pour l’ensemble du cycle de vie du développement logiciel (SDLC). Toute la semaine à Think 2026, des entreprises partenaires issues de nombreux secteurs, dont certaines travaillent avec Bob depuis l’année dernière, ont expliqué comment elles ont utilisé Bob pour créer des systèmes adaptés à leurs besoins spécifiques.

IBM a conçu Bob en réponse à une demande constante des équipes d’entreprise : un système qui transcende les bouts de code isolés et peut coordonner les coûts, les changements de code et les livraisons à l’échelle de l’organisation, sans perdre la vitesse qui rend l’IA agentique si précieuse. « Bob n’est pas qu’un simple assistant de codage », explique Krishna. « Lorsque nous parlons de développement logiciel, nous entendons l’architecture, la planification, la génération de code, les tests et la sécurité. » 

Bob est agnostique et conçu pour fonctionner avec les environnements de déploiement et les technologies que vous utilisez déjà. Une recherche de l’IBM Institute of Business Value (IBV) a révélé que 82 % des dirigeants s’attendent à ce que leurs capacités d’IA reposent sur une approche multi-modèle en 2030. « Nous sommes convaincus que la meilleure stratégie consiste à mélanger les choses et à s’assurer qu’à un moment donné, vous n’êtes pas enfermé avec un seul fournisseur et un seul canal », a déclaré Jean-Michel Garcia, directeur technique de BNP Paribas, lors d’une conversation sur le rôle des agents, l’orchestration et la gouvernance avec Andy Baldwin, vice-président senior, Services de conseil et croissance pour IBM, mardi. « C’est pourquoi nous faisons des essais avec Bob. »

Au cours de la conférence IBM Partner Plus du lundi, Zachary Greenberg, PDG de Nexar, a expliqué comment cette ouverture aide son entreprise à innover. IBM Bob a aidé Nexar à « exploiter ce pipeline de données incroyablement [précieux] dont nous disposons et à créer des agents à partir de celui-ci, que nous pouvons ensuite livrer directement aux clients ».

Chez IBM, plus de 80 000 employés, soit plus d’un quart de notre effectif total dans le monde, utilisent déjà Bob, bénéficiant d’un gain de productivité de 45 % en moyenne. Il est suffisamment robuste pour les ingénieurs logiciels et suffisamment intuitif pour les chefs d’entreprise, ce qui permet à des organisations comme Nexar (et IBM) de faire fonctionner tout le monde dans le même système. « Tout le monde, des ingénieurs aux chefs de produit en passant par l’équipe financière, fait appel à [Bob] pour accélérer nos activités de manière significative », a déclaré Greenberg.

L’IA pourrait simplifier le développement de logiciels, mais la complexité des entreprises ne disparaîtra pas. Les entreprises sont toujours confrontées à d’anciens systèmes qui ne peuvent pas être remplacés, à des coûts qui ne peuvent être ignorés et à une gouvernance qui ne peut être contournée. « Dans le domaine des systèmes logiciels, environ 60 % du travail consiste en la migration, la modernisation et la maintenance », a déclaré Sunderasan lors d’une session spéciale consacrée à la modernisation du cycle de vie du développement logiciel grâce à l’IA agentique. « Le développement de nouveau code ne représente qu’environ 15 %. »

Le développement traditionnel de logiciels, et donc le SDLC traditionnel, est intrinsèquement déterministe. Le code fournit des instructions explicites, et une même entrée produira toujours la même sortie. Mais les agents IA, comme les grands modèles de langage (LLM) qui les alimentent, sont intrinsèquement probabilistes. « Il faut une couche entre l’IA et votre application qui vous indique comment prendre le probabiliste et le rendre fiable », expliqua Sunderesan.

IBM Bob a été conçu pour faire face à cette réalité. Conformément aux principes DevSecOps, il déplace la sécurité à gauche et met en œuvre un examen humain à chaque étape critique : la gouvernance et la sécurité sont intégrées à chaque étape, plutôt que de les ajouter à la fin — ce que le public constate dans une démonstration vidéo d’IBM Bob modernisant une base de code héritée.

Après la démonstration, Michael Kwok, vice-président de IBM Bob, et directeur du Canada Lab, IBM, a réuni un groupe de cadres dont les entreprises ont testé et adopté IBM Bob dès le début.

Chris Aiken, Chief Product Officer, EY, a apprécié la puissante capacité d’adaptation de Bob dans un environnement hautement réglementé. « La possibilité de personnaliser le comportement de Bob grâce à l’utilisation de modes était vraiment essentielle pour nous », explique-t-il. Masanori Unno, vice-président de NIC Partners, a décrit le rôle de Bob dans l’aide apportée à ses clients, souvent réticents au changement, pour moderniser et accélérer l’intégration. Christophe Boulange, directeur du cloud chez BNP Paribas, a noté que Bob aide cette banque historique à suivre le rythme de l’innovation qu’elle observe de la part de ses concurrents émergents dans l’espace fintech et néobanque.

Saireshan Govender, PDG de Blue Pearl, a commencé à tester la version bêta de Bob après IBM TechXchange en octobre. Leur héritage de code Java comportait environ 127 API obsolètes. « Le plan initial du projet prévoyait environ neuf mois, avec 14 développeurs Java, pour moderniser cette base de code », se souvient-il. « Bob a réussi à moderniser cette base de code en trois jours. » Les délais d’exécution ont été si rapides que les développeurs techniques de Blue Pearl ne savaient pas s’ils pouvaient se fier aux résultats. Mais après quelques jours d’avis, ils ont été convaincus. « Le retour sur investissement parle de lui-même pour le moment », a déclaré Govender.

« J’ai pratiqué un sport très individuel », a déclaré la légende du tennis (et cofondateur d’Agassi Sports Entertainment) Andre Agassi à Andy Baldwin lors de son discours d’ouverture de mardi sur l’orchestration et la gouvernance de l’IA agentique. « C’était un sport dépourvu de dynasties pour contribuer à transmettre les meilleures pratiques et à rendre la croissance exponentielle. » Les joueurs de tennis peuvent se débrouiller seuls, mais les initiatives d’IA agentique nécessitent des connaissances institutionnelles et une coordination pour réussir sur le long terme. 

La transformation agentique est un sport d’équipe : une série de projets d’IA isolés évoluant chacun dans leur propre direction peut chacun réussir individuellement, mais ils ne révolutionneront pas votre entreprise. Et à mesure que l’IA devient plus autonome et que la construction d’agents IA puissants devient plus rapide et plus facile, il est plus difficile de suivre l’étendue de l’IA dans votre entreprise : les recherches montrent que seulement 18 % des entreprises maintiennent un inventaire d’IA actuel et complet, et 68 % des cadres craignent que leurs initiatives d’IA échouent faute d’intégration.

IBM Bob est donc conçu pour s’intégrer de façon fluide à watsonx Orchestrate (et vice versa), qui fournit un plan de contrôle centralisé pour les agents construits dans Bob (ou ailleurs). En équipe, ils favorisent la vitesse et l’évolutivité sans prolifération. Après la conversation de M. Baldwin avec M. Agassi, Neel Sunderesan et Sanah Pallithotungal, de IBM, ont montré exactement comment Bob et Orchestrate travaillent ensemble : Orchestrate signale un problème en temps réel, suggère une solution et fournit à Bob le contexte dont il a besoin pour créer immédiatement de nouveaux agents qui s’attaquent au problème.

Pour en savoir plus sur l’orchestration, l’accélération et la gouvernance de vos systèmes agentiques, regardez l’intégralité de la présentation.

Le deuxième jour de Think 2026, IBM a annoncé six améliorations clés apportées à watsonx Orchestrate. Collectivement, ces capacités fournissent une couche opérationnelle unique pour centraliser, gérer, surveiller et gouverner tous vos agents d’IA à travers des cadres et des environnements.

La construction d’agents IA ne représente qu’environ 20 % du cycle de vie du développement d’un agent (ADLC) : la majeure partie de l’ADLC comprend les tests, le déployer, l’exploitation et le contrôle des systèmes agentiques en production. Que vous construisiez des agents tiers personnalisés, que vous créiez des agents dans Orchestrate ou que vous utilisiez des options prédéfinies issues du catalogue d’agents Orchestrate, le plan de contrôle d’Orchestrate fournit des informations et des alertes en temps réel sur l’ensemble de votre écosystème d’agents, centralise l’application des mesures de sécurité, la gestion des identités/identifiants et l’enregistrement des audits, et facilite l’intervention instantanée lorsque le besoin se fait sentir.

Les agents IA peuvent déplacer plus rapidement que les cycles d’examen manuels conventionnels, les entreprises ont donc besoin d’une supervision capable de suivre le rythme. Une recherche IBV d’avril 2026 a constaté qu’en moyenne, les entreprises qui s’engagent dans une gouvernance axée sur l’orchestration :

• Ont 13 fois plus de chances de mettre à l’échelle leur pratique de l’IA

• Ont 30 % d’irrégularités en moins (qui coûtent environ 140 millions de dollars par an à une entreprise à 20 milliards de dollars)

• Bénéficiait d’un ROI de 20 % plus élevé

• Observent une amélioration de la transparence de 169 %

• Bénéficient d’une amélioration de la protection de la confidentialité des données de 132 %

Dans une entreprise, on ne gagne pas en créant le plus grand nombre d’agents, pas plus qu’on ne gagne à l’intérieur d’un silo. Vous gagnez en les gérant de manière sûre, fiable et mesurable, à l’échelle et sur tous les systèmes.