Construire l'IA agentique et générative : ce qui fonctionne réellement

La plupart des entreprises expérimentent l'IA. Mais peu d'entre elles obtiennent des résultats constants. Ce rapport explique pourquoi et ce qu'il faut faire différemment.

L'IA générative et l'IA agentique sont largement adoptées, mais les résultats sont inégaux. Alors que de nombreuses équipes développent des assistants et testent de nouveaux cas d'usage, seules 40 % font état d'une valeur constante et mesurable.

Le fossé n'est pas du fait des modèles. Tout dépend des données, du contexte et de la manière dont l'IA est appliquée dans des workflows réels.

Ce rapport de TDWI examine ce qui sépare les expériences initiales de systèmes performants en production.

Au sommaire :

• Pourquoi les projets d'IA s'arrêtent-ils après les premiers essais
• Comment les organisations passent d'un copilote à un agent et des systèmes multi-agents
• Ce qui est nécessaire pour déployer l'IA à grande échelle en toute sécurité dans l'entreprise

L'étude pointe une tendance claire : les organisations qui comprennent la valeur considèrent les données de l'entreprise comme une ressource fondamentale et non facultative. L'IA n'échoue pas à cause des modèles. Elle échoue car la base n'est pas prête.

Le rapport présente un cadre pratique pour développer des systèmes d'IA capables de dépasser l'expérimentation grâce à une base fiable pour les données.

Vous n'avez pas beaucoup de temps ? Découvrez un aperçu des résultats.