Les entreprises consolident l'orchestration d'agents IA sur les plateformes des fournisseurs malgré des limites persistantes

Les entreprises adoptent massivement l'orchestration d'agents IA en s’appuyant sur les plateformes des principaux fournisseurs de modèles, avec une préférence marquée pour Anthropic’s Claude, malgré des résultats encore limités dans la pratique.

Une enquête de VentureBeat Pulse Research menée auprès de 101 entreprises révèle que 81 % des déploiements d’orchestration d’agents s’effectuent sur les plateformes des grands fournisseurs de modèles, dont Anthropic (40 %), Microsoft (18 %) et OpenAI (13 %). Le choix de ces plateformes est principalement motivé par la qualité du modèle sous-jacent, qualifié de « gravité du modèle » par 21 % des répondants, et par la capacité à exécuter des tâches multi-étapes de manière fiable, citée par 32 % des entreprises. Pourtant, 71 % des entreprises estiment que moins d’un quart de leurs agents déployés sont de véritables workflows multi-étapes, et seulement 10 % dépassent la moitié.

L’écart entre les ambitions d’orchestration et la réalité des déploiements influence directement l’architecture technique des entreprises. D’ici fin 2026, 51 % prévoient d’adopter un plan de contrôle hybride, combinant une orchestration native des fournisseurs et une solution externe, afin d’éviter un verrouillage technologique jugé comme le principal risque (35 %). Les investissements se concentrent sur les outils de workflow (34 %) et la sécurité (25 %), mais le contrôle financier en temps réel reste rare : 27 % des entreprises n’ont aucun moyen d’arrêter un agent en cas de dépassement de budget avant réception de la facture.

La consolidation sur les plateformes des fournisseurs s’explique aussi par la priorité donnée à la fiabilité des modèles. Anthropic’s Claude domine largement, reflétant une préférence pour les modèles les plus performants, tandis que les frameworks open source comme LangChain ou LangGraph, ainsi que les solutions internes, ne représentent qu’une part marginale des déploiements (moins de 10 %).