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Maîtriser la gestion des agents d'IA : un guide complet pour les DSI sur la gouvernance efficace
Les réseaux d'entreprise se remplissent rapidement d'agents d'IA, créant un phénomène significatif angle mort de la gouvernance Pour les dirigeants gérant des infrastructures multicloud : alors que les différentes unités opérationnelles s’empressent d’adopter les technologies génératives, les DSI constatent que leurs écosystèmes sont peuplés d’actifs fragmentés et non surveillés. Cette situation fait écho aux défis posés par l’informatique parallèle à l’ère du cloud, mais implique des acteurs autonomes capables d’exécuter la logique métier et d’accéder à des données sensibles.
📊 Statistique clé : IDC prévoit que le nombre d'agents d'IA déployés activement dépassera un milliard d'ici 2029—soit quarante fois plus qu'actuellement. Au cours du seul premier semestre 2025, la création d'agents a connu une forte augmentation. 119 pour cent.
Pour les dirigeants d'entreprise, le défi immédiat passe de la mise en place de ces agents à les localiser, les auditer et les gouverner Sur l'ensemble des plateformes, Salesforce a réagi à cette fragmentation en étendant les capacités de MuleSoft Agent Fabric et en introduisant des outils de découverte automatisés conçus pour centraliser la gestion des agents d'IA, quelle que soit leur origine.
🔍 Automatisation de la découverte : la solution de base
La visibilité demeure problème central Pour les équipes de sécurité et d'exploitation : lorsque les équipes marketing déploient des agents d'IA sur une plateforme et les équipes logistiques sur une autre, une gouvernance efficace devient difficile car le service informatique central perd une vision consolidée de la main-d'œuvre numérique de l'organisation.
⚙️ Comment fonctionnent les scanners d'agents
L'architecture mise à jour de MuleSoft répond aux défis de visibilité via « Scanners d'agents »Ces outils patrouillent en permanence les principaux écosystèmes, notamment :
- Agentforce Salesforce
- Roche de base amazonienne
- Google Vertex AI
Au lieu de s'appuyer sur les développeurs pour enregistrer manuellement leurs déploiements, le système automatise la détection.
Trouver un agent n'est que la première étape ; les responsables de la conformité doivent en comprendre le fonctionnement. Les scanners extraient des métadonnées détaillant les capacités de l'agent, les LLM qui le pilotent et les points de terminaison de données spécifiques auxquels il est autorisé à accéder. Ces informations sont ensuite normalisées selon les normes. Spécifications Agent-à-Agent (A2A), créant ainsi un profil uniforme pour les actifs, quel que soit le fournisseur sous-jacent.
« Les organisations les plus performantes de la prochaine décennie seront celles qui exploiteront pleinement la diversité de l'environnement IA multicloud. Les fonctionnalités étendues de MuleSoft Agent Fabric vous offrent la liberté d'innover sur n'importe quelle plateforme tout en conservant la visibilité et le contrôle unifiés nécessaires à la mise à l'échelle. »
💼 Gouvernance et contrôle des coûts pour les agents d'IA
Les agents non gérés créent inefficience financière et exposition au risquePrenons l'exemple d'un RSSI du secteur bancaire : en procédure normale, la vérification d'un nouvel agent de traitement des prêts implique de rechercher manuellement la documentation auprès des équipes de développement. Le catalogage automatisé permet aux équipes de sécurité de visualiser immédiatement les bases de données financières auxquelles un agent accède et de vérifier ses niveaux d'autorisation sans intervention manuelle.
💰 Les avantages financiers de la visibilité
D'un point de vue financier, la visibilité favorise la consolidation. Les grandes entreprises souffrent fréquemment de redondance lorsque des équipes régionales se procurent ou développent indépendamment des outils similaires. Un fabricant multinational pourrait avoir trois équipes distinctes Rémunérer différents agents de résumé sur différentes plateformes.
En utilisant le Visualiseur d'agents MuleSoft Pour filtrer le parc immobilier par type de poste, les responsables des opérations peuvent identifier ces chevauchements, les consolider en un seul actif performant, réduire les coûts de licences redondants et réaffecter le budget à des développements novateurs.
🚀 Réussir sa transition vers une « entreprise d'agence »
L'innovation se produit souvent en marge des circuits traditionnels, là où les data scientists conçoivent des outils sur mesure en dehors des circuits d'approvisionnement classiques. L'Agent Fabric étendu répond à ce besoin en permettant l'enregistrement de agents «locaux» et les serveurs MCP (Model Context Protocol) via URL. Ceci est particulièrement pertinent pour des secteurs comme la logistique, où les équipes peuvent développer des outils internes pour l'optimisation de bases de données propriétaires.
💡 Analyse du secteur : Au lieu de rester cachés, ces actifs peuvent être enregistré et rendu découvrable pour une réutilisation à l'échelle de l'entreprise, maximisant ainsi le retour sur investissement et évitant la duplication des efforts.
« Les scanners d'agents nous permettront de nous concentrer sur l'innovation plutôt que sur la gestion des stocks. Savoir que chaque agent est automatiquement détecté et catalogué permet à nos équipes de collaborer, de réutiliser le travail et de créer des solutions multi-agents plus intelligentes. »
De même, AT&T utilise ce cadre pour orchestrer les agents à travers les interactions de support client, de chat et vocales.
« Face à l'évolution fulgurante de l'IA, MuleSoft Agent Fabric nous fournit le cadre nécessaire à notre croissance. Il centralise et orchestre l'ensemble des agents et serveurs MCP que nous développons pour le support client, le chat et les interactions vocales. Bien plus qu'un simple outil, c'est un véritable catalyseur pour tous nos projets futurs. »
🎯 Étapes clés pour les dirigeants
- Supposons que votre inventaire d'agents d'IA soit incomplet. et déployer des outils de numérisation automatisés pour établir une base de référence de vérité
- Politiques de gouvernance du mandat exiger que tous les agents, qu'ils soient achetés ou développés en interne, exposent leurs capacités et leurs droits d'accès aux données dans un format standardisé tel que A2A.
- Audit des dépenses régulièrement utiliser des outils de visibilité pour identifier les fonctionnalités dupliquées dans les environnements cloud
- Consolider les agents redondants pour maîtriser le coût total de possession (CTP)
La transition vers un "Entreprise d'agence" Cela exige une transformation radicale de la gouvernance du suivi des actifs informatiques. La gestion des intégrations via des tableurs obsolètes est incompatible avec la rapidité de déploiement des agents d'IA.
À mesure que les organisations passent des programmes pilotes au déploiement à grande échelle, le facteur de différenciation ne résidera plus dans l'intelligence des agents individuels, mais la cohérence du réseau qui les relie.
❓ Foire aux questions (FAQ)
1. Que sont les scanners d'agents IA et comment fonctionnent-ils ?
Les scanners d'agents IA sont des outils de découverte automatisés qui patrouillent en continu les principaux écosystèmes cloud tels que Salesforce Agentforce, Amazon Bedrock et Google Vertex AI afin d'identifier les agents en cours d'exécution. Ils extraient les métadonnées relatives aux capacités des agents, aux LLM et aux autorisations d'accès aux données, puis normalisent ces informations selon les spécifications standard de communication agent-à-agent (A2A) pour une visibilité unifiée.
2. Pourquoi la gouvernance des agents d'IA est-elle essentielle pour les entreprises ?
Les agents d'IA non gérés créent des angles morts en matière de gouvernance, engendrant des failles de sécurité, des risques de non-conformité et des inefficacités financières. Sans visibilité centralisée, les organisations ne peuvent ni auditer efficacement l'accès aux données, ni prévenir les dépenses inutiles, ni garantir la conformité des agents aux exigences réglementaires. Une gouvernance adéquate permet aux organisations de garder le contrôle tout en déployant l'IA à grande échelle.
3. Comment les organisations peuvent-elles réduire leurs coûts grâce à la visibilité des agents IA ?
Les outils de visibilité comme MuleSoft Agent Visualizer permettent d'identifier les agents redondants sur différentes plateformes et unités commerciales. En regroupant les fonctionnalités dupliquées en ressources uniques et performantes, les entreprises peuvent éliminer les coûts de licences superflus, optimiser l'allocation des ressources et réduire le coût total de possession (CTP), tout en améliorant leur efficacité opérationnelle.
4. Qu’est-ce qu’une « entreprise agente » et comment les entreprises passent-elles à ce modèle ?
Une « entreprise à agents » est une organisation qui déploie et gère avec succès des agents d'IA à grande échelle au sein de ses opérations. La transition nécessite des outils de découverte automatisés, des politiques de gouvernance standardisées, un catalogage centralisé des agents et des cadres permettant d'enregistrer et de réutiliser les agents commerciaux et internes dans toute l'organisation.
5. Comment MuleSoft Agent Fabric relève-t-il les défis de l'IA multicloud ?
MuleSoft Agent Fabric offre un cadre unifié pour la découverte, le catalogage et l'orchestration d'agents d'IA sur plusieurs plateformes cloud. Il automatise la détection des agents, normalise les métadonnées dans des formats standard, permet l'enregistrement d'agents personnalisés et offre une visibilité centralisée, permettant ainsi aux organisations d'innover librement tout en conservant la gouvernance et le contrôle.