Les agents d’IA autonomes ont un potentiel réellement transformateur. Mais c'est leur orchestration, c'est à dire la manière de les coordonner, qui pourrait devenir le véritable moteur d’une automatisation intelligente.
La réussite dépend d’une coordination efficace, de la gouvernance et de l’interopérabilité. Dans ce domaine émergent, protocoles de communication open source et solutions propriétaires se disputent déjà le rôle de standard de référence.
À mesure que les entreprises déploient des systèmes multi-agents, où différents moteurs de raisonnement IA interagissent de manière fluide entre plusieurs domaines, l’orchestration des agents, c’est-à-dire leur coordination efficace autour de rôles spécialisés, deviendra essentielle pour en libérer tout le potentiel. Une orchestration maîtrisée permet de créer des workflows intelligents : interpréter les demandes, structurer les processus, déléguer et synchroniser les tâches, puis valider et optimiser les résultats en continu. À l’inverse, une orchestration défaillante peut réduire de façon significative la valeur business générée.
Selon les estimations du marché, celui des agents IA autonomes pourrait atteindre 8,5 milliards de dollars d’ici à 2026, puis 35 milliards de dollars en 2030 (figure 1). Si les organisations renforcent l’orchestration de leurs agents et adressent de manière proactive les défis et risques associés, Deloitte anticipe que ces projections pourraient être revues à la hausse de 15 % à 30 %, soit jusqu’à 45 milliards de dollars à horizon 2030.
Marché mondial prévisionnel des agents d'IA autonomes
Milliards de dollars (USD)
Figure 1. Le marché des agents d’IA pourrait croître grâce à une meilleure préparation des entreprises. Source: Deloitte
Pour tirer pleinement parti des systèmes multi-agents, les entreprises devront renforcer leur capacité à orchestrer des agents dotés d’un certain niveau d’autonomie, tout en anticipant les écueils potentiels dès les premières phases.
Faire fonctionner les entreprises au service des systèmes multi-agents
Des agents à usage unique aux systèmes multi-agents : les entreprises sont-elles prêtes ?
Aujourd’hui, les organisations peuvent exploiter des agents IA à usage unique pour réaliser de manière autonome plusieurs étapes d’un processus. Elles prennent de plus en plus conscience que les avantages de l’IA agentique s’étendent également aux systèmes multi-agents, déverrouillant une valeur entreprise plus large et exponentielle.
Comment y parvenir plus rapidement ? La première étape consiste à envisager les trois approches potentielles des systèmes multi-agents (Figure 2).
Exemple de stratégie agentique selon la complexité et les processus
Superposition intelligente
(Smart overlay)
Pour expérimenter, ajouter des agents d’IA par-dessus des processus existants et bien définis.
Agentic by design
(Architecture native)
Restructurer les processus pour intégrer des agents d’IA sur mesure dans une architecture modulaire.
Refonte des processus
(Process redesign)
Repenser en profondeur les processus d'automatisation complexes et risqués pour créer des parcours intelligents.
Figure 2. Trois approches stratégiques pour l'implémentation d'agents. Source: Deloitte
La dimension humaine dans l’orchestration des agents
En 2025, les entreprises mettent en œuvre des orchestrations d’agents relativement simples. À mesure que ces initiatives se développent, les entreprises devront de plus en plus équilibrer l’autonomie des agents et la supervision humaine.
L’évolution progressive du niveau d’autonomie des agents d’IA
Humains dans la boucle
Modèle dominant en 2025. Les agents fournissent des recommandations.
Humains sur la boucle
Validation et monitoring par les humains, autonomie accrue.
Humains hors de la boucle
Systèmes autonomes, intervention pour cas exceptionnels.
Figure 3. Vers une autonomie supervisée. Source: Deloitte
Maîtriser la dispersion des agents IA
Ces évolutions rendent l’interopérabilité des systèmes multi-agents à la fois essentielle et complexe. Les entreprises peuvent s’inspirer des technologies qui ont façonné l’informatique moderne.
Architecture d’entreprise pour systèmes multi-agents
Couche Expérience Utilisateur
Couche Architecture des Agents
Couche Contexte
Figure 4. Modèle en couches pour une architecture résiliente.
Faire fonctionner les systèmes multi-agents au service des entreprises
À mesure que les entreprises maîtrisent les bases techniques, trois repères stratégiques peuvent les aider à mieux aligner leurs initiatives avec leurs priorités business : protocoles de communication flexibles, plateformes d'orchestration et évolution des équipes.
Sources
1. Deloitte Analysis, 2025
2. Market Research Reports on AI Agents, 2025
3. Gartner® Research, 2025
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