Les agents IA s’apprêtent à quitter le laboratoire pour s’installer au cœur des infrastructures IT. D’après Randy Bias, VP Technology & Strategy chez Mirantis, ils pourraient en 2026 devenir des briques centrales des opérations, à condition que les entreprises fassent le choix des standards ouverts et de l’orchestration plutôt que du sur-mesure.
En 2026, les agents IA vont passer du stade expérimental à celui de brique centrale de l’infrastructure d’entreprise. À une condition : que les organisations misent sur des protocoles standardisés, les écosystèmes ouverts et la modularité.
Pendant des années, on s’est focalisé sur ce que l’IA peut accomplir seule, notamment avec les grands modèles de langage (LLM) et leurs capacités génératives. Mais la vraie source de productivité et de valeur opérationnelle ne réside pas dans le modèle lui-même, mais dans la manière dont on l’intègre, l’automatise et l’orchestre pour résoudre des problèmes opérationnels concrets à grande échelle. C’est précisément ici qu’intervient la révolution agentique, et c’est ce basculement qui mérite qu’on s’y attarde.
Le passage à l’agentique : d’assistants à infrastructure autonome
Les agents IA – ces processus autonomes ou semi-autonomes capables de raisonner, d’agir et d’interagir avec les systèmes – vont transformer en profondeur la façon dont les logiciels fonctionnent, s’auto-réparent et évoluent en production. Selon Gartner, ils prendront progressivement en charge la gestion de l’infrastructure et des opérations d’ici 2026, permettant de passer d’un mode réactif (tickets, corrections manuelles) à une automatisation proactive qui anticipe et corrige les problèmes.
Mais cette transformation ne se fera pas sans cadre. Elle exige des standards et des protocoles communs, comme le Model Context Protocol (MCP), pour que les agents puissent réellement communiquer entre eux.
Pourquoi les standards l’emporteront sur les agents “sur mesure”
Construire ses propres agents from scratch : c’est la tentation naturelle de beaucoup d’équipes IT. C’est aussi, souvent, une erreur. Mieux vaut adopter des agents généralistes dotés de compétences sectorielles et de chaînes d’outils s’appuyant sur le MCP. Trois raisons à cela :
D’abord, l’innovation va vite. Les agents généralistes développés par les grands labs, comme Anthropic ou OpenAI, progressent à un rythme que peu d’équipes internes peuvent suivre. Mobiliser ses ingénieurs sur la maintenance d’un framework maison, c’est les détourner de ce qui crée vraiment de la valeur.
Ensuite, la fiabilité opérationnelle n’est pas gratuite. Les frameworks personnalisés peinent souvent sur la maintenance, la sécurité des appels d’outils et la stabilité globale. Ce sont des problèmes que les standards ouverts et les écosystèmes communautaires savent mieux adresser.
Enfin, l’interopérabilité de l’écosystème change tout. En s’alignant sur un protocole comme le MCP, différents outils, plateformes et agents peuvent fonctionner ensemble sans intégrations spécifiques, ce qui réduit considérablement les coûts d’ingénierie à grande échelle.
Utiliser des agents généralistes pour résoudre des problèmes spécifiques
Pour les équipes IT, le vrai sujet n’est pas de construire des agents, c’est d’apprendre à les orchestrer de façon fiable sur des domaines précis. Et bonne nouvelle : toutes les pièces du puzzle sont déjà disponibles. Les Agent Skills, le MCP et les SDK d’agents généralistes comme l’Anthropic Agent SDK sont là, aujourd’hui.
Comme je l’ai démontré avec mon projet “Nightcrier“, il suffit de fournir à des agents généralistes une combinaison de compétences spécifiques au domaine (Agent Skills) et d’outils dédiés (via MCP) pour les transformer en experts métier.
Cette approche permet de suivre le train de l’innovation pendant que des communautés d’intérêt créent, mettent à jour et font évoluer les outils MCP et les compétences des agents. Vous serez ainsi en mesure d’en tirer profit au fur et à mesure que les équipes développant les modèles de pointe (frontier models) affinent leurs propres agents généralistes.
Et surtout : plus besoin de revoir et ajuster en permanence le code d’agents développés sur mesure. La charge de maintenance se recentre sur l’essentiel, comme affiner les connaissances métier, plutôt que sur le code du workflow agentique lui-même.
Conclusion : 2026, l’année où les entreprises parient sur les agents
2026 restera probablement dans les mémoires comme l’année charnière où les agents IA ont quitté le stade expérimental pour devenir une infrastructure d’entreprise à part entière. Mais cela ne se produira que si les organisations font le bon choix : s’appuyer sur des standards ouverts, des agents généralistes, une conception modulaire… et cesser de réinventer les agents pour se concentrer sur leur orchestration.
Le vrai levier, c’est d’inscrire la connaissance interne de l’entreprise dans des Agent Skills bien conçus, plutôt que de l’enfouir dans des workflows agentiques sur mesure, fragiles et difficiles à faire évoluer.
