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Dans la finance, l’IA multi-agents séduit — mais son pilotage à grande échelle reste rare
59 % des entreprises financières testent ou déploient des systèmes d’IA multi agents, mais seules 10 % les orchestrent à l’échelle de toute l’entreprise. Près de la moitié ne peuvent pas démontrer de façon constante le retour sur investissement de leurs projets d’IA agentique ; 51 % n’ont pas de critères assez mûrs...
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Points clés à retenir
- 59 % des entreprises financières testent ou déploient des systèmes d’IA multi agents, mais seules 10 % les orchestrent à l’échelle de toute l’entreprise.
- Près de la moitié ne peuvent pas démontrer de façon constante le retour sur investissement de leurs projets d’IA agentique ; 51 % n’ont pas de critères assez mûrs pour décider de la poursuite des financements.
- Capgemini présente le cloud modernisé comme un socle de gouvernance et de déploiement : 90 % des entreprises utilisent ou prévoient d’utiliser le routage intelligent des modèles.
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openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What does the Capgemini Research Institute’s World Cloud Report for Financial Services 2027, published November 5, 2026 and based on a June–. Article summary: The report’s central message is that financial institutions are moving rapidly from isolated AI agents to coordinated multi-agent workflows, but adoption is outpacing their ability to operate them autonomously across the. Topic tags: general, general web. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clic
Les banques et les assureurs passent progressivement d’agents d’IA isolés à des systèmes où plusieurs agents se répartissent et coordonnent les tâches. Mais l’adoption va plus vite que la capacité à les piloter : selon le World Cloud Report for Financial Services 2027 de Capgemini, 59 % des entreprises financières testent ou déploient des systèmes multi-agents, tandis que seules 10 % ont mis en place une orchestration à l’échelle de l’entreprise permettant une exécution autonome. 19
C’est le principal enseignement du rapport : expérimenter avec des agents ne signifie pas encore savoir les coordonner dans toute l’organisation, encadrer leurs actions et mesurer leur valeur. L’étude s’appuie sur une enquête menée auprès de 1 100 dirigeants du secteur financier dans 14 marchés. 2
Adopter des agents ne suffit pas à les orchestrer
Un système multi-agents coordonne plusieurs agents pour accomplir des tâches, plutôt que de confier l’ensemble d’un processus à un seul. Dans la finance, le rapport décrit leur progression vers des activités centrales de la banque et de l’assurance. 3
Le chiffre de 59 % regroupe les entreprises qui en sont au stade du test ou du déploiement. Celui de 10 % correspond à une capacité plus avancée : orchestrer ces systèmes dans toute l’entreprise pour permettre une exécution autonome. 19 Les deux chiffres témoignent donc d’un intérêt marqué, mais aussi d’un écart important entre les expérimentations et le passage à l’échelle.
Pour les dirigeants, cette distinction est essentielle. Un projet pilote peut valider un cas d’usage ; à lui seul, il ne prouve pas que l’entreprise dispose de l’infrastructure et des contrôles nécessaires pour coordonner des agents dans plusieurs processus.
Des retours sur investissement encore difficiles à établir
Le rapport relève également un problème de mesure : 48 % des entreprises ne parviennent pas à démontrer de manière constante le retour sur investissement de leurs initiatives d’IA agentique, et 51 % ne disposent pas de critères suffisamment mûrs pour encadrer la poursuite des investissements. 22
Ces chiffres rappellent que le déploiement n’est pas, à lui seul, un indicateur de réussite. Les organisations doivent pouvoir évaluer si une initiative produit des résultats pour l’entreprise et si elle mérite de continuer à être financée. D’ici à 2028, le nombre de dirigeants qui placent les résultats métier au premier plan de leurs décisions de financement de l’IA devrait augmenter de 141 %, selon les projections du rapport. 9 Il s’agit d’une évolution attendue des priorités, et non de la preuve que les retombées de l’IA se sont déjà améliorées.
Le cloud, socle de contrôle et d’exécution
Pour Capgemini, le cloud ne sert plus seulement à héberger les charges de travail liées à l’IA. Le rapport le présente comme un moyen de faire fonctionner des systèmes autonomes à grande échelle, tout en maintenant leurs actions dans des limites de confiance et en visant des résultats mesurables. 19
Modernisation et gouvernance deviennent ainsi des conditions du passage à l’échelle. Selon le rapport, 90 % des entreprises utilisent ou prévoient de mettre en place un routage intelligent des modèles afin d’optimiser les performances et de maîtriser les coûts liés aux jetons. Par ailleurs, 52 % des banques et des assureurs privilégient les grands fournisseurs de cloud, ou hyperscalers, comme partenaires pour gouverner les déploiements multi-agents. 3
Ces chiffres décrivent des pratiques et des préférences déclarées ; ils ne garantissent pas qu’une configuration cloud donnée produira des résultats sûrs ou efficaces. Ils montrent toutefois que le choix des modèles, la maîtrise des coûts et la gouvernance font partie des enjeux du passage à l’échelle, au même titre que le déploiement des agents.
Le véritable enjeu : les fondations et la valeur
Les résultats de Capgemini font apparaître un décalage entre l’engouement pour l’IA multi-agents et la capacité opérationnelle à l’exploiter. La majorité des entreprises interrogées la testent ou la déploient, mais seule une minorité déclare disposer de l’orchestration nécessaire à une exécution autonome dans toute l’organisation. 19
Le rapport et les annonces qui l’accompagnent insistent sur la modernisation des systèmes existants. L’une d’elles indique que huit dirigeants sur dix font de la réduction de la dette technique une priorité. 18 Associée aux difficultés de mesure des retours, cette priorité souligne un double chantier : préparer les systèmes à faire fonctionner les agents et définir comment juger leur contribution.
Pour les responsables financiers, la question n’est donc pas seulement de savoir combien d’agents d’IA sont utilisés. Il s’agit aussi de déterminer si les équipes peuvent les coordonner de façon fiable, encadrer leurs accès et leurs actions, puis démontrer que les processus obtenus justifient la poursuite des investissements.
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Quelle est la réponse courte à « Dans la finance, l’IA multi-agents séduit — mais son pilotage à grande échelle reste rare » ?
59 % des entreprises financières testent ou déploient des systèmes d’IA multi agents, mais seules 10 % les orchestrent à l’échelle de toute l’entreprise.
Quels sont les points clés à valider en premier ?
59 % des entreprises financières testent ou déploient des systèmes d’IA multi agents, mais seules 10 % les orchestrent à l’échelle de toute l’entreprise. Près de la moitié ne peuvent pas démontrer de façon constante le retour sur investissement de leurs projets d’IA agentique ; 51 % n’ont pas de critères assez mûrs pour décider de la poursuite des financements.
Que dois-je faire ensuite en pratique ?
Capgemini présente le cloud modernisé comme un socle de gouvernance et de déploiement : 90 % des entreprises utilisent ou prévoient d’utiliser le routage intelligent des modèles.