Capgemini et l'IA agentique : le bon diagnostic, mais +30 % reste un pourcentage

Ce qu'Aiman Ezzat a dit

Investir a publié le 25 juillet 2026 un numéro « spécial patrons » consacré au défi de l'intelligence artificielle. Aiman Ezzat, directeur général de Capgemini, y signe une tribune-entretien sur ce que l'IA agentique change pour un groupe de services numériques et pour ses clients.

Sa thèse tient en une phrase : « la valeur ne viendra pas de la technologie seule. Elle viendra de la capacité des entreprises à l'intégrer au cœur de leurs opérations, donc à se transformer en profondeur ». L'IA agentique, capable d'agir de façon autonome, marque selon lui une rupture qui permettra « une transformation structurelle du fonctionnement des entreprises ».

Les chiffres qu'il avance, repris tels quels :

• 2 milliards d'euros investis il y a trois ans sur le portefeuille d'offres, l'écosystème de partenaires et la formation des collaborateurs.
• Plus de 30 % d'accélération du développement applicatif, « sur certains projets », « selon le type d'application ».
• Près de 20 % de réduction des incidents et interruptions de service.
• Plus de 11 % des prises de commandes du premier trimestre en projets d'IA générative et agentique, contre 6 % un an auparavant.
• Une ambition de croissance annuelle de 5,5 % à 7,5 % à taux de change constants à horizon 2028.
• Une estimation maison de 400 milliards de dollars d'opportunité annuelle supplémentaire liée à l'IA agentique dans les services numériques et le conseil à horizon 2030.

Capgemini publie ces chiffres sur elle-même, dans un exercice de communication dirigeante. Aucun tiers ne les a audités et le périmètre du « plus de 30 % » reste large. Lisez-les comme une direction affichée, pas comme une mesure.

Le diagnostic est juste, et il est rare

« Nous sommes très loin du plug and play. » Ezzat énumère les freins sans les adoucir : systèmes existants complexes, données insuffisamment matures, gouvernance, sécurité, coûts. Le passage à l'échelle, écrit-il, « exige de repenser les systèmes, les données, les processus, l'organisation et les modèles opérationnels ». Un dirigeant d'ESN qui place l'organisation et le modèle opérationnel dans la liste des chantiers, plutôt que dans la note de bas de page, dit quelque chose de vrai sur l'état du marché.

La générative a atteint son plafond individuel. « L'IA générative a ouvert la voie avec des gains de productivité individuels, mais son impact reste limité. » C'est exactement le constat que nous faisons chez nos clients : un assistant de code distribué à 500 développeurs produit 500 gains individuels et zéro transformation. La somme des gains individuels n'est pas un gain systémique.

La question n'est plus celle des modèles. « La question n'est pas de savoir qui développe les meilleurs modèles mais qui aide les entreprises à en tirer parti. » Nous défendons la même chose sous un autre nom : la valeur se déplace du modèle vers le context engineering, l'architecture et le contrôle. Le modèle est un composant interchangeable ; ce qui ne l'est pas, c'est le contexte structuré que vous lui donnez et l'organisation qui l'exploite.

Là où nous ne lisons pas les chiffres de la même façon

Reprenons le « plus de 30 % d'accélération du développement applicatif ». Le chiffre est honnête et sans doute solide. Il porte quand même le problème en lui.

30 %, c'est un pourcentage. Une transformation structurelle du fonctionnement d'une entreprise se mesure en facteurs : ×2, ×3, ×5, ×10. Un projet qui prenait douze mois en prend neuf. Le gain se voit dans une marge, il ne change rien à la façon dont l'entreprise décide, s'organise et arbitre. Le même comité de pilotage se réunit à la même fréquence, la même équipe produit les mêmes livrables un peu plus vite, le même contrat facture les mêmes ETP.

Les gains de quelques dizaines de pour cent se font absorber par l'inertie du système. Le développeur qui gagne trois heures les rend à l'attente d'une validation, à un environnement de test indisponible, à une revue de code qui prend trois jours. C'est ce que le rapport DORA 2025 appelle l'effet miroir : l'IA amplifie ce qui existe. Sur des fondations solides, elle multiplie ; sur des fondations fragiles, elle accélère le chaos et déplace le goulot d'étranglement vers l'aval.

Nous en tirons un critère de décision : viser 5 %, c'est accepter que rien ne change. Un objectif exprimé en facteur oblige à toucher à ce qui produit la lenteur.

Le vrai chantier : l'Operating Model

Ezzat le nomme (« repenser les modèles opérationnels »), puis l'entretien passe à la couche technologique agentique et à l'orchestration humains-agents. Nous mettons le poids sur la première partie de la phrase.

Un facteur s'obtient en changeant le fonctionnement lui-même, à quatre endroits.

La taille et la forme des équipes. Une équipe de huit personnes qui se répartissent UX, front, back, API et sécurité passe l'essentiel de son énergie en coordination interne. Le modèle que nous poussons, la Sandwich Team, remplace cette structure par un App Owner augmenté qui couvre l'essentiel du périmètre, entouré de contributeurs ponctuels qui interviennent via un contexte partagé. Le gain vient de la coordination supprimée, pas de la vitesse de frappe.

Les indicateurs. Tant que la performance se mesure en ETP et en temps passé, une organisation qui produit deux fois plus vite se pénalise elle-même. Le temps passé est devenu un indicateur inversé : il récompense la lenteur. Un Operating Model conçu pour l'IA mesure des résultats livrés et un coût par résultat, pas des journées consommées.

Les contrats. Le sujet vaut pour les ESN comme pour leurs clients. La facturation au temps vendu transforme chaque gain de productivité en perte de chiffre d'affaires, ce qui la rend incompatible avec un objectif de facteur. Le passage à l'engagement de résultats conditionne l'alignement du fournisseur et du client sur le même intérêt.

La culture et les rôles. Un développeur qui passe de producteur de code à vérificateur de production automatique ne fait pas le même métier. Il ne l'apprend pas dans une formation d'une journée. Notre estimation : environ 80 % de ce qui décide du succès se joue hors technologie, réparti entre ressources humaines, organisation et conduite du changement. Les licences et les tokens représentent la fraction facile du problème.

Le test qui départage un pourcentage d'un facteur

La vérification ne demande aucun outil de mesure. Regardez ce qui a changé depuis que l'IA est entrée dans vos équipes :

• Votre organigramme est-il le même ?
• Vos indicateurs de performance sont-ils les mêmes ?
• Vos contrats fournisseurs sont-ils rédigés comme avant ?
• Votre processus de décision compte-t-il le même nombre d'étapes ?

Si les quatre réponses sont « oui », vos gains resteront des pourcentages, quelle que soit la qualité des modèles que vous déployez. Vous avez outillé une organisation ; vous ne l'avez pas transformée. Et les pourcentages, contrairement aux facteurs, finissent par se dissoudre dans le fonctionnement courant sans laisser de trace au compte de résultat.

Le même raisonnement explique la stérilité de l'accumulation de preuves de concept. Un POC valide qu'une technologie fonctionne, ce dont personne ne doute plus. Il laisse ouverte la question qui décide de tout : que faut-il démonter dans le fonctionnement actuel pour que le gain survive au passage à l'échelle.

Ce que nous retenons

Le message d'Ezzat mérite d'être lu par les comités de direction, en particulier son refus du plug and play et sa liste de freins. Sur le fond, deux acteurs du même secteur disent la même chose : la technologie ne suffit pas, l'intégration aux opérations est le chantier réel.

Notre nuance porte sur l'ambition. Tant que les gains se formulent en pourcentages, le débat reste celui de l'optimisation d'un modèle existant. Passer aux facteurs suppose d'admettre que l'organisation elle-même (sa taille d'équipe, ses indicateurs, ses contrats, sa répartition des rôles) fait partie du périmètre à refondre. C'est un travail de direction générale avant d'être un travail de DSI, et il commence par une décision inconfortable : accepter que ce qui a produit la performance d'hier soit exactement ce qui plafonne celle de demain.

Sources

• Aiman Ezzat, « L'enjeu ? Intégrer l'IA au cœur des opérations et réinventer les processus métiers », Investir (Les Échos), numéro « spécial patrons », 25 juillet 2026. Lire l'entretien.
• Chiffres de performance, de prises de commandes et de marché : déclarations de Capgemini reprises dans l'entretien, non auditées par un tiers.
• DORA, State of DevOps Report 2025, pour l'effet d'amplification et le déplacement du goulot d'étranglement.