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L’IA agentique séduit les entreprises canadiennes, mais la préparation accuse un sérieux retard

Les entreprises canadiennes accélèrent leur recours à l’intelligence artificielle (IA) agentique, mais peinent encore à réunir les conditions nécessaires pour en maîtriser les risques et les résultats, selon une étude menée par Oxford Economics pour SAP auprès de 200 entreprises au Canada.

Quelque 66 % des organisations interrogées expérimentent déjà des agents capables d’exécuter de manière autonome des tâches complexes, tandis que 82 % voient dans cette technologie un potentiel modéré à élevé. Pourtant, 97 % estiment ne pas être pleinement préparées à son déploiement et à sa gouvernance.

Les difficultés apparaissent notamment lors du passage à l’échelle. Parmi les entreprises utilisant l’IA agentique, 64 % signalent des efforts d’intégration supérieurs aux prévisions, 54 % des problèmes de fiabilité ou de qualité et 48 % des actions incorrectes effectuées par les agents. Près de la moitié, soit 46 %, ne disposent par ailleurs d’aucun mécanisme prévoyant une intervention humaine dans ces processus automatisés.

La qualité des données constitue un autre point faible. Si 65 % des entreprises se considèrent préparées sur ce plan, 73 % reconnaissent disposer de données incomplètes ou incohérentes. Ces lacunes provoquent, selon l’étude, des retards ou des reprises de travail dans 71 % des organisations.

La gouvernance apparaît tout aussi fragile : 70 % des dirigeants disent déployer des agents plus rapidement que leurs mécanismes de contrôle, ou ne pas savoir si c’est le cas. Seulement 18 % des entreprises disposent d’une stratégie de l’IA véritablement centralisée.

Les investissements restent toutefois élevés. Les entreprises sondées prévoient consacrer en moyenne 39,4 millions de dollars canadiens à l’IA en 2026 et anticipent un rendement de 20 %, susceptible d’atteindre 38 % dans deux ans.

L’étude, réalisée dans 13 pays auprès de 2.600 dirigeants, met ainsi en évidence un paradoxe : l’adoption progresse rapidement, alors que les infrastructures, les compétences et les mécanismes de contrôle ne suivent pas nécessairement le même rythme.

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