À qui revient désormais la stratégie relative aux agents IA ? Découvrez le nouveau comité d'achat

• Les agents d'IA bouleversent la manière dont les entreprises évaluent les technologies marketing. À mesure que ces agents passent de la simple formulation de recommandations à la mise en œuvre concrète, les décisions d'achat doivent faire l'objet d'un examen plus minutieux.
• L'IA agentique nécessite la mise en place d'un comité d'achat plus large. Les services marketing, informatique, achats, juridique, financier et la direction de l'agence supervisent chacun des risques et des contrôles différents.
• La supervision doit refléter les pouvoirs dont dispose un agent. Les autorisations, les seuils d’approbation, la traçabilité et les contrôles d’intervention sont essentiels à mesure que l’autonomie s’accroît.
• Les agences ont besoin de normes de gouvernance cohérentes. Un cadre commun doit permettre de répondre aux exigences spécifiques de chaque client en matière de données, de dépenses et d'autorisations.

Les agents IA bouleversent la manière dont on appréhende l'achat de technologies marketing. À mesure que ces systèmes vont au-delà de la simple génération d'analyses et de recommandations pour s'étendre à l'exécution de campagnes, à l'ajustement des budgets et à l'accès aux données d'entreprise, les organisations doivent repenser la manière dont elles évaluent et approuvent les nouveaux outils.

Une plateforme marketing qui recommande de réorienter les dépenses est une chose. Un agent basé sur l'IA capable d'effectuer ce changement de manière autonome soulève de nouvelles questions concernant les autorisations, la surveillance, les risques financiers et la responsabilité.

Ces décisions ne se limitent plus au marketing, mais s'étendent désormais aux services informatiques, aux achats, au service juridique, au service financier et à la direction de l'agence. Chaque service joue un rôle dans la définition des accès dont dispose un agent, des actions qu'il peut entreprendre et des règles qui régissent ces actions.

Le niveau de contrôle doit correspondre aux pouvoirs dont dispose un agent d'IA.

Un assistant en lecture seule ne nécessite pas le même niveau de contrôle qu'un système habilité à engager des dépenses publicitaires ou à modifier les paramètres d'une campagne.

Cette évolution est déjà en cours. Gartner prévoit que d'ici fin 2026, jusqu'à 40 % des applications d'entreprise intégreront des agents d'IA dédiés à des tâches spécifiques, contre moins de 5 % en 2025.

Par ailleurs, Forrester indique que les trois quarts des dirigeants d'entreprise adoptent l'IA agentique, même si relativement peu d'entre eux ont réussi à la déployer à grande échelle en production. À mesure que les organisations mettent en place des agents dotés d'une plus grande autonomie, le processus d'achat doit évoluer en parallèle.

Pourquoi l'IA agentique nécessite-t-elle un comité d'achat plus large ?

Le comité d'achat dédié à l'IA s'élargit, car différentes fonctions de l'entreprise sont chargées de divers aspects de la gouvernance des agents. L'évaluation d'un agent nécessite un accord sur les objectifs métier, les droits d'accès, les protections contractuelles, les contrôles financiers et la responsabilité. Chaque partie prenante apporte un ensemble spécifique de questions au processus d'évaluation.

Marketing et médias : l'agence optimise-t-elle ses actions en fonction de nos objectifs commerciaux et des priorités de notre marque ? Est-elle capable de prendre en compte des facteurs allant au-delà des indicateurs de performance immédiats ?

Informatique et données : à quels systèmes et informations l'agent a-t-il accès ? Comment s'authentifie-t-il, et les autorisations peuvent-elles être révoquées immédiatement ?

Achats : que se passe-t-il si le fournisseur modifie ses modèles sous-jacents, ses capacités, ses autorisations ou ses prestataires tiers en matière d'IA après la signature du contrat ?

Aspects juridiques et conformité : L'organisation est-elle en mesure de retracer les décisions prises par l'agent et de démontrer sa conformité aux exigences applicables en matière de données, de divulgation et d'audit ?

Finances : De quel pouvoir de dépense dispose l'agent ? Comment les engagements financiers sont-ils contrôlés, approuvés et rapprochés des budgets existants ?

Direction de l'agence : quelles normes de gouvernance doivent s'appliquer à l'ensemble des clients, et dans quels domaines les politiques propres à chaque client nécessitent-elles des contrôles supplémentaires ?

Les systèmes d'IA peuvent être classés en trois niveaux d'autonomie. L'IA d'assistance fournit des analyses et des recommandations sur lesquelles les utilisateurs peuvent s'appuyer pour agir. L'exécution contrainte permet aux agents d'opérer dans le respect de budgets, de seuils et de règles prédéfinis. L'autorité déléguée permet aux agents de prendre de manière indépendante des mesures ayant des conséquences importantes, d'accéder à des systèmes sensibles ou d'engager des dépenses dans le cadre d'un mandat établi.

À mesure que les organisations s'orientent vers une exécution encadrée et une délégation des responsabilités, l'évaluation d'un agent d'IA ne se limite plus à l'analyse de ses fonctionnalités et de ses performances. Elle nécessite une vision commune du fonctionnement de cette technologie au sein des contrôles opérationnels existants.

Quels sont les critères que chaque service doit prendre en compte avant d'acquérir un agent IA ?

Marketing et médias : définir les objectifs et les limites opérationnelles de l'agent

Les équipes marketing doivent définir les objectifs que l'agent est censé atteindre, les contraintes opérationnelles qu'il doit respecter et les cas dans lesquels une validation humaine est nécessaire. Une consigne visant à « optimiser les performances » laisse trop de place à l'interprétation.

Un mandat efficace doit tenir compte des priorités de la marque, du rythme de la campagne, de la qualité de l'inventaire, des exigences en matière de mesure, des contraintes budgétaires et des procédures d'escalade. Ces paramètres permettent de garantir que les actions de l'agent restent en adéquation avec la stratégie marketing globale de l'entreprise.

Informatique et données : mettre en place des contrôles en matière d'identité, d'accès et de sécurité

Les équipes informatiques et chargées des données doivent évaluer comment l'agent s'authentifie, à quels systèmes il peut accéder, ainsi que la manière dont ses autorisations sont contrôlées et gérées. Ces aspects doivent être pris en compte dès la phase d'achat et ne pas être reportés à la phase de mise en œuvre.

Un rapport de recherche publié en 2026 par la Cloud Security Alliance a révélé que 92 % des responsables de la sécurité dans les grandes entreprises ne disposaient pas d’une visibilité complète sur l’identité des agents d’IA, tandis que 95 % d’entre eux exprimaient des doutes quant à leur capacité à détecter ou à isoler un agent compromis. L’accès selon le principe du privilège minimal, les identifiants à durée limitée, la surveillance des activités, les journaux d’audit et la révocation immédiate des droits d’accès devraient constituer des exigences de base pour les organisations qui évaluent les technologies basées sur des agents.

Approvisionnement : expliquer l'évolution des produits « agentiques »

Les équipes chargées des achats doivent évaluer dans quelle mesure les relations avec les fournisseurs et les obligations contractuelles sont susceptibles d'évoluer à mesure que la technologie des agents intelligents se développe. Contrairement aux logiciels traditionnels, les agents IA peuvent acquérir de nouvelles capacités grâce à des mises à jour de modèles, à l'intégration d'outils supplémentaires, à l'élargissement des autorisations ou à des changements chez les fournisseurs tiers d'IA.

Les contrats doivent aborder les questions relatives aux notifications de changements significatifs, aux droits d'audit, à la responsabilité, à la portabilité des données, à l'accès aux journaux d'activité et à la transparence concernant la chaîne d'approvisionnement en IA du fournisseur. Ces mesures de protection aident les organisations à conserver un contrôle à mesure que la technologie et ses dépendances sous-jacentes évoluent.

Aspects juridiques et conformité : veiller à ce que les décisions puissent être justifiées et faire l'objet d'un audit

Les équipes juridiques et de conformité doivent déterminer si l'organisation est en mesure de démontrer comment un agent est parvenu à une action ayant des conséquences, notamment en précisant quelles données, règles, autorisations et seuils ont influencé ses décisions. Les exigences réglementaires évoluent également.

Le cadre de la loi sur l'IA de la Commission européenne définit des exigences applicables aux systèmes d'IA en fonction de leur classification en matière de risques, les différentes obligations entrant en vigueur selon des calendriers variés. Même si tous les agents d'IA utilisés à des fins marketing ne sont pas considérés comme des systèmes à haut risque, les organisations doivent néanmoins se doter de politiques claires régissant l'utilisation des données, la documentation, la supervision humaine et la responsabilité.

Finances : maintenir la visibilité et le contrôle sur les dépenses déléguées

Les équipes financières doivent définir les modalités d’attribution, de suivi et de rapprochement des pouvoirs de dépense lorsque des agents IA sont habilités à prendre des engagements financiers. Selon l’enquête « CFO Signals » menée par Deloitte au deuxième trimestre 2026, 43 % des directeurs financiers se sont dits confiants dans leurs cadres de gouvernance de l’IA existants, tandis que 59 % ont identifié comme leur principal défi la nécessité de trouver un équilibre entre le déploiement rapide de l’IA et la gestion des risques.

Le service financier doit disposer d'une vue d'ensemble des dépenses engagées et réelles, de seuils d'approbation clairs et de procédures bien définies permettant de faire correspondre les activités des agents avec les processus budgétaires existants. Un responsable désigné doit également être chargé de surveiller l'activité financière après le déploiement.

Pourquoi les agences doivent-elles assumer une responsabilité supplémentaire ?

Les agences doivent évaluer les agents d'IA pour leurs propres opérations tout en s'assurant que ces mêmes systèmes respectent les exigences de chaque client. Cela ajoute une complexité supplémentaire, en particulier lorsque les clients ont des politiques différentes en matière d'accès aux données, d'approbation des campagnes, de pouvoir de dépense, de reporting et de niveaux d'automatisation acceptables.

Une approche évolutive commence par la mise en place d'un cadre de gouvernance à l'échelle de l'agence, couvrant la gestion des identités et des accès, l'utilisation des données, les seuils de dépenses, la traçabilité, les contrats avec les fournisseurs, la gestion des incidents et le reporting aux clients. Les exigences spécifiques de chaque client peuvent ensuite donner lieu à la mise en place de contrôles supplémentaires si nécessaire. La mise en place de ces normes aide les agences à garantir la cohérence entre les différents comptes, tout en s'adaptant aux différentes politiques et tolérances au risque de leurs clients.

Cela s'appuie sur les domaines que les agences gèrent déjà, notamment la sécurité des marques, les restrictions en matière de données, les processus de validation et les autorisations médias spécifiques aux clients. À mesure que les agents gagnent en autonomie, ces pratiques existantes constituent une base solide pour régir la mise en œuvre des solutions basées sur l'IA sur l'ensemble des comptes.

Quelles questions faut-il se poser avant d'acheter un agent IA ?

Avant de signer un contrat ou d'accorder un accès à la production, les organisations doivent être en mesure de répondre à plusieurs questions importantes concernant les pouvoirs d'un agent, ses limites d'intervention et ses obligations en matière de responsabilité.

1. Autorisation : L'agent peut-il dépenser de l'argent, accéder à des données, modifier des paramètres ou effectuer des actions externes sans l'autorisation préalable d'une personne physique ?
2. Champ d'application : Quelles sont les actions autorisées à l'agent, et quelles sont celles qui lui sont explicitement interdites ?
3. Accès : comment l'agent s'authentifie-t-il, et ses autorisations peuvent-elles être révoquées immédiatement ?
4. Validations : quelles actions nécessitent une intervention humaine, et quels seuils déclenchent cette vérification ?
5. Visibilité : Peut-on suivre ce que l'agent a fait, ce qu'il a décidé, ainsi que le raisonnement qui sous-tend ses actions ayant des conséquences ?
6. Responsabilité du fournisseur : le contrat traite-t-il des modifications apportées aux modèles, aux autorisations, aux fonctionnalités et aux dépendances vis-à-vis d'IA tierces ?
7. Responsabilité opérationnelle : qui est chargé du suivi, de la remontée des problèmes et de la reddition de comptes après le déploiement ?
8. Gouvernance de l'agence : quelles sont les normes minimales applicables à l'ensemble des clients, et dans quels cas des contrôles supplémentaires spécifiques à chaque client sont-ils nécessaires ?

Ces questions aident les organisations à mettre en place un cadre de gouvernance qui reflète les pouvoirs effectivement accordés à un agent d'IA. Elles constituent également un point de départ pour coordonner les parties prenantes chargées d'évaluer, d'approuver et de gérer la technologie des agents tout au long de son cycle de vie.

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Questions fréquemment posées