Des essaims d’agents IA qui se coordonnent, s’appellent, se contredisent parfois : bienvenue dans la complexité systémique à vitesse maximale. En 2026, sans observabilité unifiée pour relier intentions, actions, dépendances et facture cloud, l’autonomie vire au bruit et aux surprises. La discipline gagnante : garde-fous, signaux factuels, responsabilités humaines claires.

L’observabilité aborde un tournant où l’IA agentique, les opérations autonomes et le cloud native se confondent dans un même système distribué. À mesure que les chaînes d’agents multiplient les décisions et les effets en aval, résilience, fiabilité, gouvernance et SLO deviennent une exigence unique, indissociable du pilotage des coûts et des risques.

Voici les lignes de force qui structureront 2026…

Prédiction 1 : L’IA agentique inaugure une nouvelle ère de complexité systémique

L’IA agentique introduit un nouveau niveau d’interaction entre les systèmes. Elle est plus puissante, mais aussi exponentiellement plus difficile à gérer. En effet, à mesure que les agents coordonnent les tâches, échangent des informations contextuelles et déclenchent des actions en aval, même les environnements numériques bien conçus peuvent sombrer dans un comportement imprévisible. La plupart des organisations ne sont pas prêtes pour ce changement car, sans une observabilité solide et une gouvernance cohérente, ces systèmes seront de plus en plus difficiles à comprendre et à contrôler.

Imaginez chaque agent d’IA agissant de manière autonome en fonction des instructions et des informations fournies non seulement par des humains, mais aussi par de nombreux agents internes et externes. Une seule interaction avec un client peut déclencher des centaines de conversations en arrière-plan entre les agents, chacun prenant ses propres initiatives. Sans compter que les rôles changent en fonction de la situation, et certains agents peuvent en diriger d’autres.

Par exemple, lorsqu’un véhicule détecte un problème, des agents spécialisés peuvent vérifier les informations client, évaluer les options de service, estimer les délais et coordonner une solution. Un agent d’assistance voyage peut faire quelque chose de similaire, en contactant des agents qui comparent les vols, vérifient les avantages de fidélité, réservent les transports et ajustent les plans en temps réel. Dans les deux cas, de nombreux agents travaillent en coulisses pour atteindre un seul objectif, et les interactions entre eux peuvent se multiplier de manière imprévisible. Chaque agent rend toujours compte à un humain ou à un autre agent, et la responsabilité incombe toujours à la supervision humaine. Ainsi, cette croissance exponentielle de la communication entre agents ne peut être gérée sans observabilité.

Les organisations qui adoptent l’IA agentique sans contexte unifié ni garde-fous clairs seront confrontées à une augmentation des coûts, à des comportements imprévisibles et à des risques plus élevés. Le défi ne consiste plus à améliorer les modèles individuels, mais à gérer le réseau d’interactions autonomes qui se déploient en temps réel. Dans cette nouvelle phase, l’observabilité n’est plus une fonction de soutien : elle devient le fondement d’écosystèmes agentiques sûrs, évolutifs et gouvernables.

Prédiction 2 : Le chemin vers l’autonomie commence par une maturité opérationnelle éprouvée

Les entreprises prendront des mesures significatives en faveur de l’autonomisation des opérations. Ce n’est pas l’ambition, mais bien la maturité qui déterminera qui réussira à atteindre cet objectif. L’IA ne peut agir de manière indépendante tant que les systèmes, l’automatisation et les processus sous-jacents ne sont pas stables, observables et bien compris. Les systèmes agents émergent, mais il faut d’abord que les bases soient solides. Les premières étapes de l’automatisation sont essentielles, car elles mettent en évidence les lacunes en matière d’accès aux données, de performances des services et de signaux contextuels dont dépend l’IA. Ce n’est qu’une fois que ces composants seront fiables et disponibles en temps réel que les opérations supervisées et autonomes pourront s’imposer.

La plupart des entreprises procéderont par étape : elles commenceront par des opérations préventives, dans lesquelles l’IA détecte et traite les problèmes courants avant qu’ils n’aient un impact. Ensuite, elles mettront en œuvre une automatisation guidée, dans laquelle l’IA propose des actions et les humains supervisent chaque décision de l’IA. Ce n’est qu’après avoir gagné la confiance des utilisateurs grâce à des résultats reproductibles et vérifiables que l’autonomie totale pourra être mise en place, l’IA fonctionnant dans des limites bien définies et n’intervenant qu’en cas de besoin.

Le passage à des opérations entièrement autonomes se fera progressivement. Les organisations qui investissent dès maintenant dans des workflows préventifs et dans l’automatisation basée sur des recommandations seront les mieux placées pour introduire des capacités autonomes de manière sûre et responsable.

Prédiction 3 : La résilience devient le nouve standard de l’excellence opérationnelle

La résilience devient la mesure déterminante de la performance numérique. À mesure que les systèmes deviennent plus distribués et interconnectés, les petites défaillances peuvent se propager rapidement à travers les applications, les régions cloud, les systèmes de paiement et les services tiers. Les précurseurs ne traiteront plus la fiabilité, la disponibilité, la sécurité et l’observabilité comme des pratiques distinctes. Ils les considèrent comme une exigence unique : la capacité d’un système à absorber les perturbations, à se rétablir rapidement et à maintenir une expérience client cohérente en situation de stress.

Une étude indépendante menée par FreedomPay montre pourquoi cette évolution s’accélère. Les résultats révèlent à quel point les écosystèmes numériques sont devenus fragiles et à quelle vitesse les défaillances techniques se traduisent par des perturbations pour les clients et donc par des pertes financières. Au Royaume-Uni, les pannes de paiement mettent en péril environ 1,6 milliard de livres sterling de revenus annuels. En France, ce chiffre atteint 1,9 milliard d’euros. Un problème de service peut affecter tous les systèmes et canaux connectés, ce qui montre à quel point les opérations modernes sont désormais étroitement liées.

Les clients ressentent immédiatement ces défaillances et leur patience commence à s’émousser dès les premières minutes. Ainsi, beaucoup d’entre eux abandonnent la transaction si le problème persiste pendant plus de quinze minutes. Or, la durée moyenne d’une panne dépasse souvent plus d’une heure, ce qui signifie que le préjudice est déjà causé. Près d’un client sur trois affirme qu’un seul incident suffit à endommager sa confiance envers une entreprise. De plus, les jeunes consommateurs nés à l’ère du numérique sont encore plus susceptibles de se détourner.

Cet environnement nécessite une approche unifiée de la résilience. Les organisations ont besoin d’une visibilité partagée sur le comportement des services, la propagation des pannes et l’impact de la reprise sur le parcours client. La résilience sera mesurée en fonction de la manière dont les systèmes réagissent en situation de stress, et pas seulement en fonction de leurs performances lorsque les services numériques fonctionnent comme prévu.

Prédiction 4 : La fiabilité devient la fondation des progrès de l’IA

Les organisations donnent la priorité à la mise en place de bases qui rendent les systèmes d’IA toujours fiables. La prochaine phase de progrès de l’IA dépendra autant d’une base déterministe et de signaux factuels que de la puissance générative des modèles stochastiques. Les entreprises sont conscientes que la créativité seule ne suffit pas. En effet, une IA fiable nécessite à la fois des entrées structurées et des mécanismes qui garantissent la fiabilité des résultats.

Les systèmes agentiques ajoutent une nouvelle couche de complexité. Lorsque les agents coordonnent des tâches, échangent des informations contextuelles et lancent des actions en aval, même un petit malentendu peut se propager à l’ensemble du système. Une plus grande capacité amplifie cet effet, car un agent puissant peut accélérer les résultats tout en accélérant les erreurs. C’est ainsi que l’hallucination apparaît à l’échelle du système, non pas à partir d’un seul modèle défectueux, mais à partir d’inexactitudes qui s’accumulent au fil des interactions entre les agents. Une base déterministe et une observabilité de bout en bout permettent d’éviter cette inexactitude en garantissant que les agents agissent sur la base des mêmes signaux factuels et restent responsables devant l’opérateur humain.

Un scénario courant illustre ce phénomène. Un véhicule détectant un problème peut déclencher l’intervention d’agents qui examinent les données des clients, les informations sur l’état du véhicule, identifient les garages alentour, vérifient les horaires, estiment le temps de trajet et planifient l’ensemble du processus de résolution. Dans chaque cas, de nombreux agents collaborent en coulisses pour produire un résultat unique. Les organisations qui souhaitent obtenir des résultats transparents et fiables en matière d’IA donneront la priorité à des garde-fous déterministes, permettant aux systèmes agents de se comporter de manière sûre, d’agir de manière prévisible et de collaborer avec clarté.

Prédiction 5 : La collaboration humain + machine comme moteur de croissance

Au cours de l’année 2026, la croissance de l’IA agentique conduira à un nouveau modèle opérationnel dans lequel les humains définissent les objectifs et l’IA se charge de leur exécution. À mesure que les systèmes acquerront davantage de contexte et deviendront capables d’actions coordonnées, le rôle des humains passera de l’exécution de tâches à la définition d’orientations, à la transmission d’instructions et à la supervision. Les organisations s’appuieront sur l’IA pour analyser les relations, identifier les risques et initier des actions sûres, tandis que les humains resteront responsables des résultats et du jugement interdomaines.

L’IA agentique se comportera un peu comme un stagiaire ultra-performant. Lorsqu’on lui donnera des objectifs clairs, de bons outils, des instructions et le contexte approprié, elle produira des résultats à une vitesse difficile à égaler manuellement par les équipes. Mais elle aura toujours besoin d’être guidée. Les humains définissent l’objectif, interprètent les compromis et prennent les décisions lorsque l’intention n’est pas claire ou que les résultats sont ambigus. Si quelque chose tourne mal, la responsabilité incombe à l’opérateur humain, et non au système.

Ce modèle opérationnel aidera les équipes à gérer la complexité de manière plus prévisible. L’IA se chargera des tâches répétitives ou urgentes, et les humains se concentreront sur les décisions stratégiques et la compréhension au niveau du système. La croissance à l’ère de l’IA agentique proviendra des organisations qui parviennent à combiner le jugement humain et l’exécution pilotée par l’IA de manière transparente, régulée et alignée sur les objectifs commerciaux.

Prédiction 6 : Convergence des équipes IA et Cloud

L’IA cessera d’être une discipline isolée et deviendra une composante normale de la fourniture de logiciels cloud native. Ainsi, les équipes intègrent l’IA dans les services numériques de la même manière qu’elles intègrent les bases de données ou d’autres systèmes centraux. En conséquence, l’ingénierie de l’IA, l’ingénierie du cloud, la SRE et la sécurité convergeront vers un modèle opérationnel commun avec des pipelines communs, des SLO partagés et une responsabilité unifiée pour l’ensemble du cycle de vie des services basés sur l’IA.

Cette évolution reflète le comportement actuel des logiciels modernes. Les fonctionnalités de l’IA influencent les coûts, la latence, le comportement et la conformité, et ces effets s’étendent à l’ensemble de l’écosystème technique. Ils ne peuvent être surveillés ou gérés de manière isolée. Pour fonctionner de manière fiable en production, l’IA doit s’exécuter dans le cadre des mêmes workflows, garde-fous et pipelines de livraison que ceux utilisés pour le reste du système cloud natif.

L’observabilité de bout en bout devient essentielle, car ce qui importe, c’est le résultat final pour l’utilisateur. Les conseils reçus par les agents, les mesures qu’ils prennent, les requêtes vers la base de données qu’ils déclenchent et les coûts qu’ils engagent contribuent tous à l’expérience utilisateur globale. L’observabilité doit suivre tous ces signaux ensemble et traiter les composants de l’IA, la logique des applications et l’infrastructure cloud comme un seul système interconnecté. Cela supprime la distinction entre « l’observabilité de l’IA » et la télémétrie traditionnelle pour créer une vue unifiée qui correspond à la façon dont les clients perçoivent le service.

Les organisations qui adoptent ce modèle traiteront l’IA comme un composant logiciel de premier ordre. Les équipes centrales définiront les cas d’utilisation, établiront des piles communes et garantiront la conformité, tandis que les équipes produit intégreront directement l’IA dans leurs pipelines de livraison. Cette convergence pratique permettra aux entreprises d’exploiter des services basés sur l’IA avec la même discipline et la même prévisibilité que n’importe quel autre système cloud natif.
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Par Bernd Greifeneder, CTO et Fondateur de Dynatrace

 

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