Agents IA : Gartner mise sur les modèles ouverts d'ici 2030

Gartner prévoit que 90 % des étapes confiées aux agents d'IA en entreprise tourneront sur des modèles à poids ouverts d'ici à 2030, et non plus sur les API des grands modèles propriétaires. La raison est économique : à score égal, le cabinet évalue le coût par tâche à un quart de celui du modèle fermé le moins cher.

Gartner conseille aux entreprises d'arrêter d'envoyer chaque tâche d'agent vers ChatGPT ou Claude. Dans une note présentée par The Register et relayée par Clubic, le cabinet estime que les modèles ouverts, dont les paramètres sont téléchargeables, pourraient prendre en charge 90 % des étapes confiées aux agents d'IA en entreprise d'ici à 2030.

Le raisonnement est économique. Classer une demande, appeler un logiciel, valider un résultat ou rapprocher deux bases de données constitue l'essentiel du travail d'un agent. Ces opérations se répètent parfois plusieurs millions de fois par mois, et chaque appel d'API est facturé au volume de texte traité.

Un coût réduit sur les tâches répétitives

Sur ces étapes, Gartner juge que les modèles à poids ouverts atteignent des résultats comparables à ceux des modèles propriétaires. À score égal, le cabinet évoque un coût divisé par quatre face au modèle fermé le moins cher. Comparé à un modèle de pointe utilisé systématiquement, l'écart peut atteindre un facteur vingt.

Ces chiffres valent dans les conditions les plus favorables. Les modèles ouverts produisent souvent davantage de texte et multiplient les tentatives avant d'aboutir, ce qui consomme des ressources supplémentaires. Une fois ces dépenses intégrées, l'avantage de coût réel est plus faible que ces maximums, toujours selon Gartner.

La prévision n'est pas isolée. Gartner annonçait déjà, dans une note publiée le 9 avril 2025, que les entreprises utiliseraient d'ici 2027 des petits modèles spécialisés au moins trois fois plus que les grands modèles généralistes, rappelle Eden AI.

L'orchestration devient la couche stratégique

Répartir le travail suppose un chef d'orchestre. Gartner situe une part croissante de la valeur dans les logiciels d'orchestration, aussi appelés harness, qui découpent une tâche en étapes, choisissent le modèle à appeler et encadrent l'accès aux outils métier comme le CRM ou l'agenda.

Cette couche gère aussi les garde-fous : permissions, limitation des actions, vérification des résultats, traçabilité des décisions. Elle permet de router automatiquement les opérations routinières vers un modèle bon marché et de n'escalader vers un modèle de pointe qu'en cas d'incertitude.

Le cabinet insiste sur un second point, moins attendu : l'historique d'exécution. Les décisions prises, les outils appelés et les résultats obtenus forment un patrimoine. Lors du rachat d'un éditeur de logiciels, cet historique aide l'acquéreur à comprendre comment le service est réellement utilisé, et peut donc peser dans le prix de vente.

Gartner nuance toutefois une idée répandue : l'accès aux poids ne garantit pas que les données restent chez l'entreprise. Ces modèles sont aussi proposés par des prestataires via une API. Il faut choisir où le modèle est hébergé et quelles règles de conservation s'appliquent.

Une adoption française encore inégale

Le débat sur le choix des modèles arrive alors que l'usage progresse vite. Selon l'Insee, 18 % des entreprises françaises de 10 salariés ou plus déclaraient utiliser au moins une technologie d'IA en 2025, contre 10 % en 2024 et 6 % en 2023, soit un taux multiplié par trois en deux ans. La moyenne de l'Union européenne s'établit à 20 %.

L'écart reste marqué selon la taille : 15 % pour les entreprises de moins de 50 salariés, 31 % pour celles de 50 à 249 salariés et 58 % au-delà de 250, d'après la même enquête TIC entreprises.

Taux d'utilisation de l'IA par taille d'entreprise en 2025 (France)

Moins de 50 salariés   ███████▌                        15 %
50 à 249 salariés      ███████████████▌                31 %
250 salariés ou plus   █████████████████████████████   58 %

Source : Insee, enquête TIC entreprises 2025.

Le Baromètre France Num 2026, établi sur 9 655 réponses dont 6 786 TPE, mesure de son côté 40 % de TPE et PME équipées d'au moins une solution d'IA, en hausse de 14 points sur un an. Les assistants conversationnels et chatbots y concernent 24 % des répondants, soit 10 points de plus qu'en 2025.

Ce que ça change pour votre entreprise

Pour une TPE, la leçon pratique est de ne pas payer un modèle de pointe pour trier des e-mails ou qualifier des appels. Trois réflexes simples permettent d'appliquer le raisonnement de Gartner sans équipe technique :

• Lister les tâches répétitives à fort volume : tri d'e-mails, qualification d'appels entrants, rapprochement de fichiers clients ou de factures. Ce sont elles qui pèsent sur la facture, et ce sont précisément celles qui n'exigent pas le modèle le plus cher.
• Demander au prestataire quel modèle est utilisé et à quel coût par tâche, et non seulement un prix d'abonnement global. Un fournisseur capable de dire quel modèle traite quelle étape est aussi capable d'en changer quand un équivalent moins cher atteint le même résultat.
• Vérifier où les données sont hébergées, même avec un modèle à poids ouverts : comme le rappelle Gartner, l'accès aux poids ne garantit rien si le modèle tourne chez un tiers. Il faut connaître le lieu d'hébergement et la durée de conservation des échanges.

Un assistant vocal comme allo360 décroche 24h/24 en français, prend les rendez-vous pendant l'appel et envoie la transcription (voir les tarifs), sans qu'il faille arbitrer soi-même entre plusieurs modèles.