Tribune signée par Jean-Denis Garo, publiée dans Le Monde Informatique le 31 Mars 2026
La gouvernance des agents IA devient un enjeu stratégique majeur à mesure que les entreprises passent de l’intelligence artificielle générative aux systèmes agentiques. Contrairement aux modèles traditionnels, les agents IA ne se contentent plus de produire une réponse : ils peuvent interpréter une situation, prendre des décisions, utiliser des outils et exécuter des actions de manière partiellement autonome. Cette autonomie ouvre de nouvelles perspectives d’automatisation, mais elle introduit également un défi central : comment conserver le contrôle sur des systèmes dont le comportement devient plus contextuel et moins prévisible ?
La validation d’un agent avant sa mise en production ne suffit donc plus. Au fil du temps, des erreurs d’interprétation, des enchaînements inefficaces ou encore une consommation excessive de ressources peuvent apparaître. Les entreprises doivent ainsi passer d’une logique centrée sur la seule performance des modèles à une approche capable de suivre le comportement réel des agents dans la durée.
Dans ce contexte, l’observabilité des agents IA devient une composante essentielle de leur gouvernance. Selon les prévisions Gartner citées dans l’article, 33 % des applications d’entreprise pourraient intégrer des agents IA d’ici 2028, contre moins de 1 % en 2024. Parallèlement, plus de 40 % des projets d’IA agentique pourraient être abandonnés d’ici 2027 en raison d’une valeur insuffisamment démontrée ou d’un manque de maîtrise.
L’observabilité permet notamment d’évaluer la qualité, la cohérence, la robustesse et l’efficacité opérationnelle des agents. Des approches comme le LLM-as-a-Judge, où un modèle de langage évalue le travail d’un autre modèle ou agent, peuvent enrichir cette analyse. La surveillance continue des indicateurs permet également de détecter rapidement une baisse de qualité, des échecs répétés, des comportements inattendus ou des boucles d’exécution générant des appels API inutiles et coûteux.
La traçabilité des décisions de l’IA constitue un autre pilier essentiel. Les organisations doivent pouvoir comprendre quelles informations l’agent a utilisées, quelles étapes il a suivies et quels outils il a sollicités. Cette visibilité facilite le diagnostic des erreurs et permet d’industrialiser l’amélioration continue des systèmes agentiques.
À l’ère agentique, la réussite ne dépend donc pas uniquement du niveau d’autonomie accordé à l’intelligence artificielle. Elle repose sur une autonomie gouvernée, mesurable et pilotable. En combinant observabilité, traçabilité et contrôle continu, les entreprises peuvent limiter les dérives tout en maximisant durablement la valeur opérationnelle de leurs agents IA.
