À tout moment, la barre de ce qui est considéré comme une bonne expérience peut être rehaussée. Non pas par vos concurrents, mais par la meilleure expérience qu’un client ait jamais vécue, où que ce soit. Un paiement fluide dans le retail redéfinit les attentes des clients envers leur banque. Une course de VTC en un clic redéfinit leurs attentes envers leur assureur. Et lorsqu’une expérience n’est pas à la hauteur de ce niveau d’exigence, la fidélité ne s’érode pas progressivement. Elle disparaît. 

Cette pression explique en grande partie pourquoi tant d’organisations se précipitent aujourd’hui pour intégrer des agents IA dans leur expérience client (CX). Mais un phénomène bien plus profond qu’une nouvelle vague d’automatisation est en cours. CRM, gestion des services, RH, finance, marketing, plateformes cloud… Toutes les grandes catégories de logiciels d’entreprise deviennent agentiques. Il ne s’agit pas de prospective. Cette transformation est déjà à l’œuvre. Selon Gartner®, « d’ici 2028, 80 % des organisations verront les agents d’IA consommer la majorité de leurs API plutôt que les développeurs humains, contre moins de 20 % en 2026¹ ».

Cette évolution dépasse largement un simple changement dans la manière dont les API sont consommées. Elle marque une transformation fondamentale de la vocation même des systèmes d’entreprise. Les agents deviennent une nouvelle catégorie d’utilisateurs des outils, des données et des workflows qui étaient jusqu’à présent conçus et réservés aux personnes. 

La question essentielle

Face à ce bouleversement majeur, de nombreuses organisations se posent, sous une forme ou une autre, la même question : quelle IA agentique devons-nous adopter ? 

L’interrogation est légitime. Mais elle ne va pas assez loin. 

Dans les faits, vous n’utiliserez pas un seul agent. Vous en utiliserez plusieurs, conçus par différents fournisseurs, déployés par différentes équipes, alimentés par différentes sources de données et soumis à différentes règles de gouvernance.  

Une marque gère généralement de quelques dizaines à plusieurs centaines de parcours clients distincts : suivi de commande, litiges de facturation, retours, renouvellements, assistance technique et bien d’autres encore. Des agents spécialisés peuvent prendre en charge tout ou partie de ces parcours avec efficacité. Mais aucun agent, ni aucun fournisseur, n’est capable à lui seul de couvrir chaque étape de chaque parcours. De plus en plus, plusieurs agents et plateformes doivent collaborer pour parvenir à un résultat. Lorsque ces agents reposent sur des technologies différentes sans orchestrateur central pour les coordonner, la fragmentation devient un problème à part entière, entre les parcours comme au sein de chacun d’eux. Les conséquences sont bien connues : transferts incohérents, contexte dupliqué et absence d’une vision unifiée du client.  

Les problèmes des clients, eux, ne s’embarrassent pas de ces frontières technologiques. Ils ne se soucient pas de savoir si leur demande concerne votre CRM, votre système de facturation, votre base de connaissances ou un expert humain. Ils veulent simplement obtenir une réponse complète, rapidement et dès la première interaction. 

C’est précisément dans cet écart, entre la manière dont les agents sont déployés et la façon dont les parcours clients se déroulent réellement, que la plupart des investissements dans l’IA agentique peinent à tenir toutes leurs promesses. Et la pression pour combler cet écart ne cesse de s’intensifier. Une étude Gartner révèle que 91 % des responsables des services clients et du support interrogés déclarent subir une pression de la direction pour déployer l’IA, signe d’une forte accélération des attentes en matière de transformation pilotéeparl’IA². Parallèlement, IBM indique que 77 % des organisations estiment que l’adoption de l’IA dépasse déjà leurs capacités de gouvernance, tandis que seulement 11 % se sentent pleinement prêtes face à l’ampleur du déploiement d’agents attendu au cours de l’année à venir.

En résumé, les agents IA vont continuer à se multiplier dans toutes les fonctions de l’entreprise. La véritable question n’est donc pas de savoir quels agents déployer, qu’est-ce qui leur permettra de travailler ensemble ?  

Entrée en scène de l’écosystème agentique

La réponse à cette question ne consiste pas à choisir l’agent idéal. Elle repose davantage sur la capacité à construire et à orchestrer le bon écosystème autour d’un nouveau modèle opérationnel conçu pour le faire fonctionner. 

Un écosystème agentique est un réseau interconnecté d’agents d’IA, d’outils, de ressources et de données qui collaborent pour transformer l’intention du client en résultat concret. Livré à lui-même, ce réseau sombre dans le chaos : des agents incapables de se découvrir mutuellement, des outils qu’aucun agent n’est autorisé à utiliser, un contexte et une mémoire qui ne suivent pas le client d’une interaction à l’autre, ainsi qu’une absence de mécanisme cohérent permettant à un agent de savoir ce qu’un client a déjà exprimé ou ce qu’un autre agent a déjà accompli. Et les clients perçoivent immédiatement ces dysfonctionnements. 

Les organisations qui réussissent dans cette nouvelle réalité s’appuient sur une plateforme d’un nouveau genre : une plateforme pensée pour devenir le centre de gravité de l’écosystème CX. En restant au plus près des moments où l’intention du client s’exprime et en préservant le contexte ainsi que la mémoire nécessaires pour la comprendre et lui donner suite, cette plateforme permet à l’entreprise de passer rapidement de l’intention à un résultat encadré et maîtrisé. Cette capacité devient encore plus critique lorsque plusieurs agents interviennent dans un même parcours. Car il faut pouvoir attester que le résultat attendu a bien été obtenu, et non simplement que chacun des agents impliqués a déclaré avoir accompli sa tâche. 

Trois caractéristiques distinguent généralement les plateformes capables de relever ce défi de celles qui en sont incapables : 

  • Elles fonctionnent en temps réel. L’expérience client se joue dans l’instant. L’expérience client se joue dans l’instant. Une plateforme doit être capable de capter les signaux et le contexte au moment où ils se produisent, et non plusieurs minutes ou plusieurs heures plus tard.
  • Elles sont ouvertes par conception. Aucun agent ni aucun fournisseur ne peut couvrir à lui seul tous les cas d’usage. La plateforme doit donc pouvoir se connecter largement aux systèmes déjà en place dans l’entreprise, tout en intégrant les agents spécialisés et les technologies qui viendront enrichir l’écosystème demain.
  • Elles sont conçues pour inspirer confiance. À mesure que les agents gagnent en autonomie, la gouvernance devient un avantage concurrentiel. Elle ne se limite plus à une exigence de conformité : elle devient un levier essentiel pour déployer l’IA à grande échelle de manière maîtrisée.

Au final, la plateforme qui fera la différence est celle qui connecte, orchestre et gouverne les agents d’IA, les outils, les ressources et les données afin de créer des expériences mémorables. Ces expériences sont précisément celles qui élèvent les attentes des clients et redéfinissent durablement ce qu’ils considèrent comme la norme. 

Connecter : donner aux agents un accès à l’ensemble de l’écosystème

Les agents ne doivent pas être cantonnés à une seule application, un seul workflow ou un seul système. Les standards émergents ouvrent désormais la voie à cette interconnexion. Les protocoles Agent-to-Agent (A2A) permettent à un agent de déléguer une tâche à un autre agent de confiance, plutôt que d’essayer de tout accomplir lui-même. De son côté, le Model Context Protocol (MCP) offre aux agents un moyen standardisé d’accéder à des outils et ressources approuvés, sans nécessiter une intégration spécifique pour chaque nouveau cas d’usage. 

Par-delà ces protocoles, les agents doivent pouvoir s’appuyer sur les données et les services répartis dans toute l’entreprise. Ils ont besoin d’accéder aux systèmes qui stockent, gèrent et enrichissent l’information, notamment :  

  • Les plateformes CRM, ERP, RH, ITSM et de gestion des données. 
  • Les outils et partenaires qui contribuent aux résultats métier, notamment les solutions d’automatisation marketing, de gestion des tickets, des connaissances et des contenus. 
  • La couche IA elle-même, comprenant les agents spécialisés, les services vocaux et conversationnels, ainsi que les modèles d’IA de frontière qui les sous-tendent. 

Orchestrer : transformer des capacités connectées en résultats

La simple connexion des systèmes ne crée pas de valeur à elle seule. C’est l’orchestration qui permet de transformer l’accès aux agents, aux outils, aux ressources et aux données en un résultat concret pour le client ou le collaborateur. 

C’est elle qui convertit un ensemble de services isolés en un système unifié. Grâce à cette approche, les agents peuvent intervenir au travers de différents workflows, réutiliser les outils et les données déjà disponibles, et s’appuyer sur les capacités que d’autres équipes ont déjà déployées au lieu de tout reprendre à zéro. Lorsqu’elle est bien menée, l’orchestration crée un socle réutilisable. Chaque nouveau cas d’usage devient alors plus rapide à développer que le précédent. Fini le syndrome de la page blanche.

Gouverner : encadrer l’autonomie pour mieux la déployer à grande échelle

Aucune de ces initiatives ne peut être déployée à grande échelle sans gouvernance digne de ce nom. 

À mesure que les agents gagnent en autonomie, les organisations doivent garder la maîtrise de ce qui peut être découvert, consulté ou exécuté, et par qui. Elles ont également besoin de capacités d’auditabilité et d’observabilité couvrant l’ensemble des systèmes impliqués dans un workflow. L’objectif est de pouvoir surveiller les activités, appliquer les politiques définies et garantir la responsabilité des actions, même lorsque le parcours s’étend sur plusieurs fournisseurs ou plateformes. 

Cette gouvernance prend la forme d’une couche de contrôle. C’est à ce niveau que l’entreprise définit ses objectifs, ses politiques et ses garde-fous, tout en déterminant les comportements autorisés pour l’IA. Cette couche assure la connexion entre les modèles d’IA et les systèmes de l’entreprise. Elle permet également de superviser les performances, de garantir l’observabilité et l’explicabilité des actions réalisées, et de répondre aux exigences de conformité à l’échelle de tout l’écosystème, et non d’une seule partie de celui-ci. 

Pourquoi l’approche plateforme est essentielle

Connecter, orchestrer et gouverner ne sont pas des actions indépendantes. Ce sont trois capacités interdépendantes d’une plateforme d’orchestration agentique, dont la valeur repose précisément sur leur fonctionnement conjoint. Une couche d’accès unifiée et gouvernée permet aux entreprises d’orienter les workflows d’expérience client agentique vers des résultats concrets avec beaucoup plus de cohérence, de contrôle et de scalabilité qu’un patchwork de solutions hétéroclites ne pourra jamais offrir. 

C’est aussi ce qui distingue les organisations les plus matures de celles qui se limitent encore à l’expérimentation. Les entreprises qui prennent aujourd’hui une longueur d’avance sont celles qui orchestrent leurs agents, leurs outils et leurs workflows autour d’objectifs métier clairement définis. Elles disposent en parallèle du cadre de gouvernance nécessaire pour le faire de manière sûre, maîtrisée et mesurable. 

Un écosystème agentique en action

Imaginons qu’un client demande à un agent virtuel agentique d’accélérer la livraison d’une commande en retard.  

  1. L’agent virtuel agentique authentifie le client, confirme sa demande, puis transmet la tâche à un agent de gestion des commandes de confiance au sein de l’écosystème via une connexion A2A, sans nécessiter de développement spécifique.  
  2. L’agent de gestion des commandes authentifie à son tour l’agent virtuel agentique, consulte les données du transporteur et des stocks, détermine la date de livraison la plus rapide possible, puis renvoie une réponse structurée.  
  3. L’agent virtuel agentique présente cette option au client, confirme son accord, puis l’agent de gestion des commandes crée le dossier et met à jour le statut de la commande.  
  4. Enfin, l’agent virtuel agentique informe le client que la demande a été prise en compte et lui fournit un numéro de dossier pour en suivre l’avancement.  

Du point de vue du client, il ne s’agit que d’une conversation fluide et continue. En coulisses, c’est tout un écosystème d’agents qui se coordonnent autour d’une même intention client, sous le contrôle d’une gouvernance assurée à chaque étape du parcours.

De la conversation à une exécution gouvernée

La transition vers un écosystème agentique est déjà en cours dans toutes les grandes catégories de logiciels d’entreprise, que les organisations s’y engagent délibérément ou non. 

Le point de départ ne consiste pas à sélectionner le « meilleur » agent. Il s’agit d’abord de cartographier les systèmes et les données dont vos agents auront besoin pour exécuter des workflows réels, puis de choisir une plateforme conçue pour connecter, orchestrer et gouverner les services de votre écosystème CX au bénéfice des clients comme des collaborateurs. Les organisations qui réussiront cette transformation disposeront d’un écosystème agentique capable de fonctionner de manière coordonnée pour créer, renforcer et préserver la fidélité client. Elles bénéficieront également d’un socle solide leur permettant de passer à l’échelle avec confiance. 

Si vous participez à Xperience cette année, ne manquez pas les sessions thématiques et les interventions consacrées aux écosystèmes agentiques. Et pensez à participer à un atelier Agentic eXperience Lab pour concevoir et de déployer votre premier workflow agentique gouverné.

 

¹Gartner, « CX Product Leaders Must Adopt A2A to Support Composable Multiagent Experiences », Manoj Bhatia, 10 août 2026​

²Communiqué de presse de Gartner, Gartner Survey Finds 91% of Customer Service Leaders Under Pressure to Implement AI in 2026, 18 février 2026​. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2026-02-18-gartner-survey-finds-ninety-one-percent-of-customer-service-leaders-under-pressure-to-implement-ai-in-2026

GARTNER est une marque commerciale de Gartner, Inc. et de ses filiales.​ 

³Communiqué de presse d’IBM, New IBM Study Finds CIOs and CTOs Face Growing AI Control Gap as Enterprise Deployment Scales, 8 juin 2026