La consolidation de l’IA est imminente : les derniers rapports de Gartner confirment le passage de la création de LLM aux flux de travail agentiques

Les recherches de Gartner sur l’IA en entreprise confirment ce que nous affirmons depuis longtemps concernant l’avenir des modèles commerciaux basés sur l’IA : les flux de travail agentiques multilingues représentent la véritable opportunité..

Le paysage de l’intelligence artificielle se trouve à un point d’inflexion qui rappelle fortement les débuts de la production d’électricité. Tout comme d’innombrables petites compagnies locales ont fini par céder la place à des réseaux et à des modèles de services publics standardisés, les dernières analyses de Gartner confirment que nous nous dirigeons vers une consolidation majeure de l’IA — une transformation qui redéfinira les gagnants et les perdants, avec l’émergence d’acteurs régionaux et culturellement pertinents.

La grande consolidation de l’IA : la prévision de 75 % de GartnerAI consolidation: Gartner's 75% prediction

Selon le rapport « Critical Insights » de Gartner, d’ici 2029, le paysage technologique de la GenAI devrait se consolider avec 75 % d’acteurs en moins, à mesure que les hyperscalers et les fournisseurs de plateformes SaaS s’étendent et absorbent les prestataires de cloud hybride. Il ne s’agit pas de spéculation, mais de la conséquence inévitable des forces économiques qui transforment déjà le secteur.

Les parallèles avec l’évolution historique des infrastructures sont frappants. Gartner constate que nous passons d’une période de « fragmentation des fournisseurs » à une consolidation par acquisitions et faillites du marché. Comme l’industrie électrique, qui est passée de milliers de générateurs locaux à une poignée de grands services publics, l’IA suit la même trajectoire.

Pourquoi la création de LLM est un pari perdant (pour la plupart)

Les recherches de Gartner confirment notre propre constat : l’accent mis aujourd’hui sur la construction de modèles toujours plus grands est économiquement insoutenable pour la majorité des acteurs. Certains gouvernements (l’UE avec EuroLLM et OpenEuroLLM, l’Espagne avec les modèles modèles Salamandra du Barcelona Supercomputing Center, l’Arabie saoudite with her ALLaM-2-7B, et même en Afrique avec InkubaLM formé sur cinq langues africaines : isiZulu, Yoruba, Hausa, Swahili et isiXhosa) investissent non pas dans des méga-modèles énergivores, mais dans des modèles plus petits, portables, adaptés au GenAI — en particulier au GenAI privé — capables de générer du langage et d’accomplir des tâches linguistiques avec un haut degré de fiabilité. Voici, par exemple, une étude comparative des performances en traduction entre Gemma3:12B et DeepSeek R1:14B 

Dans son analyse, Mozilla a observé que les modèles évalués dans le papier WMT24++ affichaient des scores BLEU compris entre 27 et 32. En ce qui concerne les scores COMET, le tableau de bord Opus-MT indique une plage de 48 à 76 pour la traduction de l’anglais vers l’allemand, avec des variations selon les jeux de données. Les LLM locaux étudiés par Mozilla étaient des modèles quantifiés en 4 bits, ce qui pourrait également expliquer la baisse de performance. Bien que ces LLM présentent encore une marge d’amélioration, ils ont montré la voie, et Mozilla a souligné que, pour certains cas d’usage, les bénéfices en matière de confidentialité des données et d’utilisation hors ligne peuvent l’emporter sur de légers compromis de performance.

Le rapport de Gartner « État actuel des agents IA » révèle un constat crucial : les agents IA actuels basés sur les LLM présentent de “faibles niveaux d’agentivité”. Ils sont essentiellement « des formes avancées d’assistants IA, avec des fonctionnalités supplémentaires comme l’utilisation d’outils, mais pas de véritables agents IA ».

Cela explique pourquoi même des investissements de plusieurs milliards de dollars dans le développement de LLM peinent à générer des retours durables. Les modèles eux-mêmes tendent à devenir une infrastructure banalisée, fortement subventionnée et coûteuse en ressources financières. Même les avancées impressionnantes — telles que DeepSeek en Chine ou les projets universitaires financés par Bruxelles en Europe — suivent ce même schéma intensif en capital et à faible marge.

La véritable opportunité : des résultats automatisés, pas des outils

Le rapport « Rise of the Machines » de Gartner identifie le changement fondamental déjà en cours : d’ici 2028, 30 % de ce que les outils logiciels B2B fournissent aujourd’hui seront remplacés par des prestataires qui livrent des résultats métier de bout en bout sous forme de services automatisés par IA.

Cette transformation représente une réinvention complète de la manière dont l’IA crée de la valeur. Les outils SaaS traditionnels sont essentiellement des couteaux suisses numériques : ils offrent des fonctionnalités, mais nécessitent une expertise humaine considérable, du temps et une gestion continue pour produire de véritables résultats métier. Vous achetez un outil de CRM, mais vous avez encore besoin d’équipes pour le configurer, former les utilisateurs, maintenir la qualité des données et interpréter les résultats afin d’orienter les décisions.

Les services axés sur les résultats renversent complètement ce modèle. Au lieu de vous vendre un logiciel de traduction, imaginez un service qui garantit simplement que vos communications clients mondiales sont parfaitement localisées — gérant tout, de l’analyse initiale du contenu à l’adaptation culturelle, en passant par l’assurance qualité et la livraison, le tout en temps réel. Vous ne gérez pas le processus : vous recevez simplement le résultat.

C’est l’enjeu d’infrastructure que nous anticipions. Plutôt que de vendre des « outils » d’IA nécessitant une mise en œuvre et une maintenance lourdes, les gagnants fourniront des services automatisés, orientés résultats, auxquels les entreprises pourront se connecter — tout comme on se branche au réseau électrique.

L’économie des résultats face à celle des outils

Le rapport souligne que les meilleures entreprises d’IA atteignent 5 millions de dollars de revenus récurrents annualisés 13 mois plus vite que leurs homologues SaaS, précisément parce qu’elles se concentrent sur la livraison de résultats plutôt que d’outils. Cette accélération découle de plusieurs avantages économiques :

1. Réduction des frictions de mise en œuvre : Les outils d’IA traditionnels exigent des mois d’intégration, de formation et de réglage. Les services axés sur les résultats peuvent être déployés immédiatement car la complexité est gérée par le fournisseur, et non par le client.
   
   
2. Tarification à la valeur délivrée : Au lieu de payer des licences logicielles — qu’elles soient exploitées efficacement ou non — les services axés sur les résultats alignent les coûts sur la valeur réelle générée. Gartner souligne que « la facturation basée sur l’utilisation et les résultats réduit encore davantage le risque d’adoption, car les entreprises ne paient que ce dont elles ont besoin, quand elles en ont besoin ».
   
   
3. Évolutivité sans complexité : Lorsqu’une entreprise se développe à l’international, les outils traditionnels exigent des licences supplémentaires, de la formation et une surcharge de gestion. Les services axés sur les résultats s’adaptent automatiquement : si vous avez besoin d’un support client dans 15 nouvelles langues du jour au lendemain, le service se déploie immédiatement pour répondre à ce besoin.
   

L’infrastructure stratégique de demain

Quand vous actionnez un interrupteur, vous ne pensez pas à la production d’électricité, aux infrastructures de transmission ou à la gestion du réseau.

Vous attendez simplement de la lumière. De même, lorsque les entreprises ont besoin de communications clients dans 47 langues, elles ne devraient pas avoir à se soucier des modèles de traduction, de la gestion des flux de travail ou des protocoles d’assurance qualité. Elles devraient simplement recevoir des communications parfaitement localisées.

Ce basculement crée des avantages concurrentiels massifs pour les premiers entrants car il redéfinit fondamentalement la relation client. Les vendeurs d’outils rivalisent sur les fonctionnalités et les prix. Les prestataires de résultats deviennent une infrastructure essentielle, difficile à remplacer.

Le rôle des LLM dans ce nouveau paradigme

Est-ce la fin des LLM tels que nous les connaissons ? Probablement pas, mais leur rôle change profondément. Ces modèles trouveront leur place en tant que composants intégrés dans des systèmes automatisés plus vastes, plutôt qu’en tant que produits autonomes. Ils deviennent des outils spécialisés dans les infrastructures de livraison de résultats — comme des moteurs dans des appareils électroménagers plutôt que des produits que l’on achète séparément.

Les LLM excellent pour assister la rédaction de rapports, d’e-mails ou la recherche documentaire. Mais leurs limites sont de mieux en mieux connues : leur nature générative comporte toujours le risque de produire des hallucinations qui, dans des domaines comme le droit, peuvent avoir des conséquences embarrassantes (par exemple en citant une législation inexistante, comme cela a été observé dans plusieurs affaires médiatisées).

C’est précisément pourquoi le modèle orienté résultats est supérieur : il intègre les LLM dans des systèmes incluant la vérification des faits, la validation, la supervision humaine et l’assurance qualité. Lorsqu’un service de recherche juridique fournit une analyse de cas, il ne se contente pas d’exécuter des requêtes via GPT-4 : il utilise les LLM comme un composant d’un processus complet qui comprend la vérification dans les bases de données juridiques, le contrôle des précédents et l’examen par des experts.

Flux de travail agentiques : Là où la langue rencontre l'automatisation

C'est ici que la convergence devient claire. Gartner prédit que d'ici 2028, au moins 15 % des décisions de travail quotidiennes seront prises de manière autonome par une IA agentique, contre 0 % aujourd'hui. Mais leurs recherches révèlent également que les solutions actuelles d'"Agent IA 1.0" peinent avec la "prise de décision contextualisée à l'entreprise".

La percée viendra des agents IA multi-systèmes capables d'opérer dans divers environnements d'entreprise, et c'est là que l'infrastructure linguistique devient critique. Ces agents doivent :

• Accéder à des données d'entreprise fragmentées dans plusieurs langues et formats
• Maintenir le contexte et le sens au-delà des frontières linguistiques et culturelles
• Opérer en temps réel au sein de flux de travail mondiaux et multilingues
• S'intégrer aux systèmes d'entreprise existants, quelle que soit leur langue ou leur configuration régionale
  
  

L'avantage multilingue : La langue comme infrastructure

Ce que les rapports de Gartner n'abordent pas complètement – mais que notre expérience dans les opérations linguistiques rend clair – c'est que la diversité linguistique sera un différenciateur clé dans les flux de travail agentiques. À mesure que les entreprises deviennent plus mondiales et que les agents deviennent plus autonomes, la capacité à opérer de manière transparente entre les langues n'est plus seulement une fonctionnalité – elle est devenue une infrastructure fondamentale.

Considérez la conclusion de Gartner selon laquelle les entreprises ont besoin de "l'interopérabilité des données" et de la "collaboration cloud hybride" pour des agents IA efficaces. Dans une économie mondiale, ces données existent dans des dizaines de langues, avec des contextes culturels que les grands modèles de langage (LLM) actuels peinent à naviguer. Les entreprises qui résoudront ce défi de l'automatisation multilingue posséderont une pièce cruciale de la nouvelle pile d'infrastructure IA.

De la hype aux modèles économiques durables

La recherche de Gartner confirme ce que nous avons observé dans nos propres déploiements en entreprise : le marché passe de l'expérimentation de l'IA à l'exigence de résultats clairs et de ROI définis. Leurs enquêtes montrent que 59 % des acheteurs prévoient d'augmenter leurs dépenses en services d'IA de près de 20 %, mais ils veulent des solutions qui "réduisent les coûts et les effectifs, atténuent les risques, réduisent la complexité et stimulent la croissance de l'entreprise".

Il ne s'agit pas d'avoir le dernier LLM ou le plus grand nombre de paramètres – il s'agit de fournir une valeur commerciale fiable et mesurable. Dans une économie mondiale, cette valeur dépend de plus en plus d'opérations multilingues fluides.

L'opportunité LangOps

Alors que l'industrie de l'IA se consolide autour de l'infrastructure et des résultats plutôt que de la construction de modèles, les Opérations Linguistiques (LangOps) émergent comme une couche critique dans la nouvelle pile technologique. Tout comme le DevOps est devenu essentiel pour le déploiement de logiciels, le LangOps sera essentiel pour le déploiement mondial de l'IA.

Les entreprises qui survivront à la consolidation à venir ne seront pas celles avec les plus grands modèles ou le plus de financement en capital-risque. Ce seront celles qui auront résolu de vrais problèmes commerciaux avec des modèles économiques durables – et dans notre monde interconnecté, cela signifie de plus en plus les résoudre dans chaque langue qui compte pour votre entreprise.

La recherche de Gartner pointe vers un avenir où l'IA devient aussi omniprésente et fiable que l'électricité. Lorsque cela se produira, la valeur ne résidera pas dans la production de l'énergie – elle résidera dans l'activation de tout ce que cette énergie rend possible. Pour les entreprises mondiales, cela signifie des flux de travail multilingues et agiles capables d'automatiser les processus à travers les langues, les cultures et les contextes.

La question n'est pas de savoir si l'IA va se consolider – la recherche de Gartner montre que c'est déjà en cours. La question est de savoir si votre organisation sera positionnée pour prospérer dans la couche d'infrastructure qui émerge, ou si vous ferez partie des 75 % qui ne franchiront pas la transition.

Pangeanic construit des infrastructures et des solutions d'IA multilingues depuis plus de deux décennies, bien avant que cela ne devienne à la mode. Alors que l'industrie se consolide autour de modèles économiques durables et de flux de travail agentiques, nous sommes positionnés pour aider les entreprises à naviguer dans la transition de l'expérimentation de l'IA vers l'automatisation multilingue à grande échelle.