On parle beaucoup d’intelligence artificielle. Mais au-delà du battage médiatique, deux technologies redéfinissent le fonctionnement des entreprises : l’IA agentique et le streaming de données.
Après des années de préparation, la technologie, les normes et les courbes d’adoption convergent enfin. Le streaming devient rapidement le système nerveux en temps réel des entreprises modernes. Si nous combinons cela avec des systèmes d’IA capables de raisonner et d’agir de manière indépendante, nous avons la recette d’une automatisation intelligente d’une manière que nous ne pouvons même pas encore imaginer.
La technologie est là. L'ambition aussi. C'est pourquoi je pense que 2026 sera l'année où l'automatisation prendra vraiment son envol.
Parce que le streaming change les règles du jeu
Traditionnellement, l’IA produit des recommandations statiques basées sur des données par lots qui peuvent rapidement devenir obsolètes. L’analyse est peut-être exacte, mais au moment où elle émerge, le moment est souvent déjà passé. La prise de décision reste humaine et les processus restent déconnectés.
L’IA agentique est différente. Planifie, décide et agit de manière autonome. Cela signifie consommer les données au fur et à mesure de leur création, les comprendre dans leur contexte et les utiliser pour prendre des décisions en temps réel.
Mais la transition de l’IA en tant qu’outil d’analyse à l’IA en tant que véritable agent n’est pas simple. Les agents ont besoin d’un accès continu à des données de haute qualité en temps réel. Cependant, de nombreuses organisations s’appuient encore sur des intégrations fragmentées et fragiles qui limitent l’autonomie et la sensibilisation. Le couplage fort entre les agents, les données et les outils crée des architectures délicates et difficiles à faire évoluer, tandis que garantir la transparence et la gouvernance devient plus complexe à mesure que les agents commencent à agir de manière indépendante.
Et c’est là que le streaming change vraiment la donne. Il fournit un flux constant de données qui donne aux agents une vue en temps réel de ce qui se passe dans l'organisation. Avec cette visibilité, ils peuvent, par exemple, détecter la fraude en quelques millisecondes, réacheminer les livraisons ou ajuster la production d'énergie de manière dynamique.
Plus important encore, lorsque les agents peuvent retracer la source des données, examiner comment une décision a été prise et expliquer la logique qui la sous-tend, ils passent de simples expériences à des décideurs véritablement fiables. Cette transparence fait partie intégrante de la nature même des systèmes de streaming de données. Chaque événement est enregistré, sujet à examen et vérifiablefournir les bases de responsabilité nécessaires à l’automatisation.
Faire évoluer l’IA agentique
La grande question pour les organisations cette année sera de savoir comment passer de l’expérimentation à l’échelle. Le développement de l’IA agentique dans les entreprises dépendra de trois facteurs : la facilité avec laquelle les agents peuvent communiquer entre eux, la rapidité avec laquelle ils peuvent agir et le degré de confiance dont ils peuvent bénéficier. Il est passionnant de voir à quelle vitesse la normalisation se produit. Après des années de fragmentation, de nouveaux protocoles de communication multi-agents, tels que le Model Context Protocol d'Anthropic ou le framework Agent-to-Agent de Google, permettent aux systèmes d'IA de partager
contextualiser et coordonner les actions entre les différentes plateformes. Le streaming offre à ces échanges une structure en temps réel, avec un flux constant de données qui permet aux agents de collaborer au lieu de travailler de manière isolée.
L’ouverture suit également la même direction. Un écosystème croissant de frameworks open source, d'AutoGen et LangChain à LlamaIndex, permet aux équipes de créer et d'affiner plus facilement leurs propres flux de travail agentiques. Le streaming connecte ces cadres à des données en direct et fiables, permettant une innovation continue, ne se limitant pas à des expériences isolées.
Et rien de tout cela ne fonctionne sans confiance. Les agents sont aussi fiables que les informations qu’ils consomment. La réduction des hallucinations et le maintien d’informations pertinentes dépendent de contrats de données solides, d’une traçabilité claire et d’une gouvernance en temps réel. Encore une fois, c’est exactement ce pour quoi les systèmes de streaming ont été conçus.
Là où l'IA agentique rencontre le monde réel
Nous voyons déjà ce qui est possible lorsque l’IA agentique rencontre des données en direct provenant du streaming dans le monde réel.
Dans les services financiers, par exemple, les agents peuvent évaluer les transactions au fur et à mesure qu'elles se produisent, en combinant le contexte historique et les signaux en temps réel pour détecter les activités suspectes en quelques millisecondes. Chaque événement peut être évalué, géré et réinjecté dans le système pour un apprentissage continu. Un niveau de vigilance impossible à égaler pour une équipe humaine.
Le retail et le e-commerce utilisent les mêmes principes pour transformer l’expérience client. Les agents analysent les données de navigation au fur et à mesure de leur génération et adaptent en temps réel les recommandations, les offres ou les prix. La génération augmentée par récupération (RAG) les maintient ancrés dans un contexte réel et à jour, qu'il s'agisse d'un assistant de voyage vérifiant des données de vol réelles ou d'un robot d'achat répondant à la disponibilité réelle d'un produit.
Même le secteur public, longtemps freiné par les systèmes et la bureaucratie existants, commence à voir le potentiel de l’IA agentique. Les files d'attente, formulaires et procédures interminables pourraient enfin céder la place à une réponse en temps réel, avec des agents traitant les demandes de routine, permettant ainsi aux gens de se concentrer sur les aspects humains du service public.
Préparer 2026
L'automatisation ne viendra pas d'un seul coup. Il s’agira d’une transformation progressive construite par des étapes délibérées, et la plupart d’entre elles commencent par les bonnes données.
La moitié du défi consiste à décider quels problèmes méritent réellement d’être résolus. L’autre moitié consiste à s’assurer que les données sont exactes, accessibles et prêtes à être utilisées en temps réel. Cela signifie moderniser l’architecture, ouvrir les systèmes et rassembler les bonnes personnes.
Les organisations qu’ils dirigeront en 2026 font déjà quatre bonnes choses :
- Ils évoluent vers des architectures basées sur les événements et basées sur le streaming, faisant des données en temps réel une fonctionnalité essentielle ;
- Ils connectent leurs systèmes au lieu de les garder isolés ;
- Ils construisent des équipes interfonctionnelles qui combinent l'expertise en matière de données, d'ingénierie et d'affaires ;
- Et ils commencent petit, apprennent rapidement et mettent à l’échelle ce qui fonctionne.
Le streaming a posé les bases, l’IA a fourni l’intelligence. Ensemble, ils préparent le terrain pour la prochaine génération d’automatisation en 2026 et au-delà.