Les agents IA Perplexity transforment les tâches complexes en entreprise

Les agents IA révolutionnent le monde professionnel. Une nouvelle étude de Perplexity dévoile comment ces outils autonomes prennent en charge des tâches d’entreprise complexes, transformant radicalement l’efficacité des workflows. Qui utilise ces technologies ? Comment les professionnels les intègrent-ils à leur quotidien ? Quels sont les véritables cas d’usage en entreprise ?

L’ère des agents IA agentiques arrive dans les entreprises

Depuis un an, le secteur technologique anticipe la prochaine évolution de l’intelligence artificielle générative : le passage de la conversation à l’action. Alors que les grands modèles de langage servent de moteur de raisonnement, les agents agissent comme les mains capables d’exécuter des workflows complexes en plusieurs étapes avec une supervision minimale.

Jusqu’à présent, la visibilité sur l’utilisation réelle de ces outils restait limitée, s’appuyant principalement sur des cadres spéculatifs ou des enquêtes restreintes. Les nouvelles données publiées par Perplexity, analysant des centaines de millions d’interactions avec son navigateur Comet et son assistant, fournissent la première étude de terrain à grande échelle sur les agents IA à usage général.

Les résultats indiquent que l’IA agentique est déjà déployée par des travailleurs du savoir à forte valeur ajoutée pour rationaliser les tâches de productivité et de recherche.

Qui adopte les agents IA ? Les profils des utilisateurs

Comprendre qui utilise ces outils est essentiel pour anticiper la demande interne et identifier les vecteurs potentiels de « shadow IT ». L’étude révèle une hétérogénéité marquée dans l’adoption. Les utilisateurs dans les pays avec un PIB par habitant et un niveau d’éducation plus élevés sont beaucoup plus susceptibles d’utiliser des outils agentiques.

Plus révélateur pour la planification d’entreprise est la répartition professionnelle. L’adoption est fortement concentrée dans les secteurs numériques et intensifs en connaissances :

• Le cluster « Technologie numérique » représente la plus grande part avec 28% des utilisateurs et 30% des requêtes
• Suivi de près par le monde académique, la finance, le marketing et l’entrepreneuriat
• Collectivement, ces clusters représentent plus de 70% du total des utilisateurs

Cette concentration suggère que les personnes les plus susceptibles d’exploiter les workflows agentiques sont les actifs les plus coûteux d’une organisation : ingénieurs logiciels, analystes financiers et stratèges marketing. Ces premiers adoptants ne font pas que tester la technologie : les données montrent que les « power users » effectuent neuf fois plus de requêtes agentiques que les utilisateurs moyens, indiquant qu’une fois intégré dans un workflow, l’outil devient indispensable.

Des assistants cognitifs, pas des majordomes numériques

Pour aller au-delà des discours marketing, les entreprises doivent comprendre l’utilité réelle de ces agents. Une vision courante suggère que les agents fonctionneront principalement comme des « concierges numériques » pour les tâches administratives routinières. Cependant, les données contredisent cette vision : 57% de toute l’activité des agents se concentre sur le travail cognitif.

Les chercheurs de Perplexity ont développé une « taxonomie agentique hiérarchique » pour classifier l’intention des utilisateurs, révélant que l’utilisation des agents IA est pratique plutôt qu’expérimentale :

• La productivité et le workflow dominent avec 36% de toutes les requêtes agentiques
• L’apprentissage et la recherche suivent avec 21%

Des anecdotes spécifiques de l’étude illustrent comment cela se traduit en valeur d’entreprise. Un professionnel des achats, par exemple, a utilisé l’assistant pour scanner des études de cas clients et identifier les cas d’usage pertinents avant de s’engager avec un fournisseur. De même, un travailleur de la finance a délégué les tâches de filtrage des options d’actions et d’analyse des informations d’investissement.

Cette distribution fournit une indication claire aux responsables opérationnels : le ROI immédiat de l’IA agentique réside dans l’augmentation de la capacité humaine plutôt que dans la simple automatisation des frictions de bas niveau.

L’adhésion et la migration cognitive des utilisateurs

Un aperçu clé pour les responsables IT est « l’adhésion » des agents IA aux workflows d’entreprise. Les données montrent qu’à court terme, les utilisateurs présentent une forte persistance au sein d’un même sujet. Si un utilisateur engage un agent pour une tâche de productivité, ses requêtes suivantes resteront probablement dans ce domaine.

Cependant, le parcours utilisateur évolue souvent. Les nouveaux utilisateurs « testent les eaux » fréquemment avec des requêtes à faible enjeu, comme demander des recommandations de films ou des questions générales. Avec le temps, une transition se produit. L’étude note que bien que les utilisateurs puissent entrer par divers cas d’usage, les parts de requêtes tendent à migrer vers des domaines orientés cognitivement comme la productivité, l’apprentissage et le développement de carrière.

Une fois qu’un utilisateur emploie un agent pour déboguer du code ou résumer un rapport financier, il revient rarement à des tâches de moindre valeur. Les catégories « Productivité » et « Workflow » démontrent les taux de rétention les plus élevés.

Les environnements de travail privilégiés par les agents IA

Le « où » de l’IA agentique est tout aussi important que le « quoi ». L’étude de Perplexity a suivi les environnements – sites web et plateformes spécifiques – où ces agents IA opèrent. La concentration d’activité varie selon la tâche, mais les principaux environnements sont des piliers de la pile technologique d’entreprise moderne :

• Google Docs est un environnement principal pour l’édition de documents et de feuilles de calcul
• LinkedIn domine les tâches de réseautage professionnel
• Pour l’apprentissage et la recherche, l’activité est divisée entre des plateformes de cours comme Coursera et des dépôts de recherche

Pour les RSSI et les responsables de la conformité, cela présente un nouveau profil de risque. Les agents IA ne se contentent pas de lire des données ; ils les manipulent activement au sein des applications d’entreprise principales. L’étude définit explicitement les requêtes agentiques comme celles impliquant un « contrôle du navigateur » ou des actions sur des applications externes via des API.

La concentration des environnements met également en évidence le potentiel d’optimisations spécifiques à la plateforme. Par exemple, les cinq principaux environnements représentent 96% des requêtes en réseautage professionnel, principalement sur LinkedIn. Cette forte concentration suggère que les entreprises pourraient voir des gains d’efficacité immédiats en développant des politiques de gouvernance spécifiques ou des connecteurs API pour ces plateformes à fort trafic.

Planification stratégique pour l’IA agentique en entreprise

La diffusion d’agents IA capables invite à de nouvelles réflexions pour la planification d’entreprise. Les données de Perplexity confirment que nous avons dépassé la phase spéculative. Les agents sont actuellement utilisés pour planifier et exécuter des actions en plusieurs étapes, modifiant leurs environnements plutôt que de simplement échanger des informations.

Les responsables opérationnels devraient considérer trois actions immédiates :

Auditer les points de friction en productivité et workflow

Les données montrent que c’est là que les agents trouvent naturellement leur place. Si les ingénieurs logiciels et les analystes financiers utilisent déjà ces outils pour éditer des documents ou gérer des comptes, formaliser ces workflows pourrait standardiser les gains d’efficacité.

Se préparer à la réalité de l’augmentation

Les chercheurs notent que bien que les agents aient de l’autonomie, les utilisateurs décomposent souvent les tâches en éléments plus petits, déléguant uniquement des sous-tâches. Cela suggère que l’avenir immédiat du travail est collaboratif, nécessitant une montée en compétences des employés sur la façon de « gérer » efficacement leurs homologues IA.

Renforcer la couche infrastructure et sécurité

Avec des agents opérant dans des « environnements web ouverts » et interagissant avec des sites comme GitHub et les emails d’entreprise, le périmètre de prévention des pertes de données s’élargit. Les politiques doivent distinguer entre un chatbot offrant des conseils et un agent exécutant du code ou envoyant des messages.

Alors que le marché de l’IA agentique devrait passer de 8 milliards de dollars en 2025 à 199 milliards de dollars en 2034, les premières preuves de Perplexity servent d’indicateur. La transition vers des workflows d’entreprise dirigés par des agents IA est en cours, portée par les segments les plus capables numériquement de la main-d’œuvre.

Le défi pour l’entreprise est d’exploiter cet élan sans perdre le contrôle de la gouvernance nécessaire pour le faire évoluer en toute sécurité.

Source : Artificial Intelligence News