En France, l’adoption des systèmes multi-agents devrait croître de 67 % d’ici 2027, portée par l’accélération de la transformation agentique

• Alors que l’adoption des agents se généralise, 97 % des responsables IT en France estiment que le succès des agents IA dépend de leur intégration à l’ensemble des systèmes.
• Les responsables IT privilégient des architectures pilotées par des API pour connecter les environnements multi-agents et éviter qu’une infrastructure fragmentée et que le “shadow AI” ne freinent l’innovation

Paris, le 12 février 2026 — La transition vers l’Entreprise Agentique, où humains et agents IA collaborent étroitement, s’accélère en France. Selon la 11ème édition du Connectivity Benchmark Report de MuleSoft, les organisations françaises utilisent aujourd’hui en moyenne 15 agents IA, un chiffre qui devrait progresser de 67 % au cours des deux prochaines années.

Cette montée en puissance s’accompagne toutefois de défis majeurs en matière d’orchestration et de gouvernance. Près de la moitié (49 %) des agents IA fonctionnent encore en silos plutôt qu’au sein de systèmes multi-agents. Cette fragmentation entraîne des processus fragmentés, des automatisations redondantes et une exposition accrue aux agents non autorisés ou au shadow AI.

Pour relever ces défis, les décideurs IT se tournent de plus en plus vers des architectures pilotées par les API, considérées comme le socle unifié permettant de connecter, orchestrer et gouverner les agents IA à l’échelle de l’entreprise.

« À l’ère des systèmes multi-agents, le rôle de l’IT évolue : il ne s’agit plus de gérer des silos, mais de construire un socle unifié faisant office de plan de contrôle central, garantissant des systèmes multi-agents sûrs, fiables et capables de passer à l’échelle »,

affirme Andrew Comstock, SVP et GM de MuleSoft, Salesforce

Principaux enseignements du Connectivity Benchmark Report 

Cap sur les systèmes multi-agents

À mesure que l’adoption des agents IA se généralise, ils ne relèvent plus de phases pilotes, : ils deviennent un levier central de productivité en entreprise. En France, les responsables IT cherchent à tirer parti d’un écosystème d’agents de plus en plus diversifié, tout en mettant en place des protocoles de communication pour coordonner efficacement l’ensemble de ces agents.

• Une adoption rapide : 75 % des organisations françaises déclarent que la majorité ou la totalité de leurs équipes et fonctions ont adopté des agents IA*.
• Des attentes élevées :
  • 92 % des responsables IT indiquent que les agents ont déjà amélioré, ou qu’ils s’attendent à ce qu’ils améliorent, l’expérience des collaborateurs.
  • 95 % estiment que les agents permettront aux développeurs de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.
• Une diversité des modes de développement : en moyenne, les organisations indiquent que leurs agents IA existants ont été développés selon différentes approches :
  • Agents SaaS préconfigurés (37 %)
  • Agents intégrés aux plateformes d’entreprise (32 %)
  • Agents développés sur mesure en interne (31 %)
• Une forte adoption de protocoles : à mesure que les organisations déploient des agents IA, elles soutiennent activement, ou prévoient de soutenir, différents standards ou protocoles pour les gérer et les connecter, avec un intérêt marquée pour : (par ordre décroissant)
  • Agent Network Protocol (51 %)
  • Universal Tool Calling Protocol (41 %)
  • Agent Communication Protocol (40 %)
  • Model Context Protocol (30 %)
  • Agent-to-Agent Protocol (27 %)

Orchestration et gouvernance : une maturité encore à consolider

Alors que les entreprises déploient des agents IA à grande échelle, un décalage apparaît entre leur adoption et les capacités d’intégration qui les sous-tendent. Les infrastructures actuelles peinent à soutenir une main-d’œuvre multi-agents capable de collaborer de manière sécurisée et cohérente à travers l’ensemble du système d’information.

• Essor des applications et des agents : le nombre d’applications dans les entreprises françaises est passé de 692 à 770 en un an, alors que seulement 35 % sont intégrées entre elles. Face aux défis d’intégration et aux silos d’agents, 85 % des responsables IT craignent que les agents n’ajoutent plus de complexité que de valeur.
• Principaux obstacles à la transformation agentique : les défis majeurs qui freinent actuellement la transformation agentique sont :
  • L’intégration d’applications et de données cloisonnées (46 %)
  • L’incompatibilité avec les infrastructures ou systèmes existants (40 %)
  • Les enjeux de gestion des risques, de conformité, de sécurité ou juridiques (38 %)
  • Le manque d’expertise interne pour développer des agents IA  (36 %)
• Freins liés aux données : 92 % des organisations rencontrent des obstacles à l’exploitation des données pour les cas d’usage IA. Pour 30 % d’entre elles, des architectures IT obsolètes et des silos de données constituent le principal frein.

Montée du shadow AI : près de la moitié (48 %) des organisations citent la gouvernance des données inter-applications comme un défi d’intégration prioritaire.

• En moyenne, 30 % des API ne sont pas gouvernées. Toutefois, la gouvernance devient une priorité stratégique : 62 % des organisations disposent désormais d’un cadre de gouvernance centralisé, avec une supervision formelle de leurs capacités agentiques.

« Le véritable succès d’une Entreprise Agentique ne se mesure pas au nombre d’agents déployés, mais à leur efficacité globale. Il est essentiel de réfléchir à la manière dont ils sont découverts, gouvernés et orchestrés pour fonctionner ensemble. À l’ère des systèmes multi-agents, le rôle de l’IT évolue : il ne s’agit plus de gérer des silos, mais de construire un socle unifié faisant office de plan de contrôle central, garantissant des systèmes multi-agents sûrs, fiables et capables de passer à l’échelle », affirme Andrew Comstock, SVP et GM de MuleSoft, Salesforce

Construire un socle unifié pour l’Entreprise Agentique

Pour répondre aux défis d’intégration, les responsables IT français convergent vers un socle unifié, dans lequel les API jouent le rôle de socle de connexion entre applications, données et agents IA. Cette approche permet de dépasser la fragmentation des outils d’IA afin de construire des systèmes multi-agents cohérents, capables de communiquer de manière sécurisée, de partager le contexte des données et d’orchestrer des actions à l’échelle de l’ensemble du système d’information.

• Un impératif de connectivité : 97 % des responsables IT français estiment que le succès des agents IA dépend d’une intégration fluide des données entre tous les systèmes.
• Une évolution des architectures :  88 % considèrent que la réussite des agents IA nécessite une architecture IT davantage pilotée par les API, qui deviennent les briques fondamentales de connexion entre applications, données et IA.
• Une intégration accélérée : plus d’un tiers (37 %) des équipes exploitent déjà les API pour accélérer l’intégration des systèmes.
• Les API au service de l’IA : plus de la moitié (56 %) des organisations françaises utilisent déjà les API pour connecter et gouverner leurs initiatives IA.

« Les résultats de l’étude MuleSoft et Deloitte Digital de cette année mettent en évidence un point d’inflexion critique : les organisations doivent désormais passer du simple déploiement d’agents à leur mise en œuvre opérationnelle à grande échelle. Le succès passe par une refonte des stratégies d’intégration afin de bâtir une fondation durable et sécurisée. En instaurant des garde-fous pilotés par les API, les entreprises peuvent s’assurer que leur transformation agentique est prête à répondre aux exigences de l’entreprise moderne » déclare Kurt Anderson, Managing Director et API Transformation Leader, Deloitte Consulting LLP

Les systèmes multi-agents à l’oeuvre

Les entreprises pionnières démontrent déjà comment un socle unifié permet de faire évoluer les agents IA, en les faisant passer de silos expérimentaux à des opérations cœur de métier, où plusieurs systèmes d’IA collaborent de manière fluide et efficace.

• AstraZeneca, groupe biopharmaceutique mondial, a choisi Agentforce Life Sciences for Customer Engagement pour transformer son engagement client à l’échelle mondiale. En étendant son architecture composable avec MuleSoft Agent Fabric, AstraZeneca orchestre les actions d’agents internes et externes à travers les opérations commerciales, l’engagement terrain et ses différentes marques et régions, permettant à ses équipes et à ses agents IA de travailler de manière fluide et coordonnée.
• r.Potential, spécialiste de l’intelligence d’entreprise, s’appuie sur la plateforme Salesforce et Agentforce pour développer ses solutions. Grâce à MuleSoft Agent Fabric, l’entreprise dispose d’un socle sécurisé et gouverné pour orchestrer Agentforce, des agents spécialisés et des outils MCP, analyser des données contextuelles et propriétaires, et produire des insights stratégiques à destination des dirigeants.

« Les résultats de l’étude MuleSoft et Deloitte Digital de cette année mettent en évidence un point d’inflexion critique : les organisations doivent désormais passer du simple déploiement d’agents à leur mise en œuvre opérationnelle à grande échelle.

» déclare Kurt Anderson, Managing Director et API Transformation Leader, Deloitte Consulting LLP

Plus d’informations

• Télécharger le Connectivity Benchmark Report 
• Découvrir comment les entreprises peuvent se préparer aux systèmes multi-agents de découverte des agents dans MuleSoft Agent Fabric
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Méthodologie

La 11ᵉ édition du Connectivity Benchmark Report de MuleSoft, réalisée en collaboration avec Vanson Bourne et Deloitte Digital, s’appuie sur des données issues d’une enquête menée auprès de 1 050 responsables IT à travers le monde. Cette enquête en ligne s’est déroulée entre octobre et novembre 2025 aux États-Unis, au Royaume-Uni, en France, en Allemagne, aux Pays-Bas, en Australie, à Singapour, à Hong Kong et au Japon.

Un processus de sélection rigoureux à plusieurs niveaux a permis de garantir que seuls des participants qualifiés répondent à l’enquête. Tous les sondés sont des responsables IT occupant des postes managériaux ou de direction au sein d’un département informatique. L’ensemble des participants travaillent dans des organisations de type “enterprise”, définies comme des entreprises ou organisations comptant au moins 1 000 employés, dans le secteur public ou privé.

Les données présentées dans ce communiqué reposent spécifiquement sur les réponses des 100 responsables IT interrogés en France.

Pour une description détaillée de la structure juridique de Deloitte, cliquer ici

*Définition des agents IA

Les agents IA désignent une nouvelle génération de systèmes d’intelligence artificielle capables de comprendre le langage naturel, de raisonner à partir d’objectifs, de prendre des décisions et d’exécuter des tâches de manière autonome. L’IA agentique peut coordonner ses actions avec des personnes, des systèmes ou d’autres agents afin d’atteindre des résultats, sans intervention humaine étape par étape.