![\"Dépenses](\"/assets/images/genai_spend_by_category_menlo.webp\")
Source : Menlo Ventures, 2025 : The State of Generative AI in the Enterprise [1]
Si 2024 a été l'année de l'expérimentation en matière d'IA, 2025 a été celle de l'industrialisation. L'essor spéculatif autour de l'IA générative a rapidement mûri pour devenir la catégorie logicielle à la croissance la plus rapide de l'histoire, avec des agents autonomes passant du laboratoire au cœur des opérations d'entreprise. À l'heure où nous clôturons cette année, il est clair que le paysage de l'IA agentique a été fondamentalement reconfiguré par des investissements massifs, une standardisation cruciale et une attention lucide portée à la résolution des problèmes complexes liés à la mise en production.
Mais ce n'est pas seulement une histoire d'adoption. 2025 a été l'année où l'industrie a confronté les limites architecturales des agents monolithiques et amorcé un virage décisif vers un avenir plus spécialisé, plus évolutif et plus gouvernable.
Le signe le plus révélateur de ce changement est le volume considérable de capitaux déployés. Selon un rapport de décembre 2025 de Menlo Ventures, les dépenses des entreprises en IA générative ont grimpé en flèche à 37 milliards de dollars en 2025, soit une augmentation stupéfiante de 3,2x par rapport à l'année précédente [1]. Cette progression représente désormais plus de 6 % de l'ensemble du marché mondial des logiciels.
Fait notable, plus de la moitié de ces dépenses (19 milliards de dollars) ont été dirigées directement vers la couche applicative, témoignant d'une priorité claire des entreprises pour des gains de productivité immédiats plutôt que pour des paris d'infrastructure à long terme. Cet investissement est validé par de solides indicateurs d'adoption : une récente enquête de PwC révèle que 79 % des entreprises ont déjà adopté des agents IA [2].
Source : Menlo Ventures, 2025 : The State of Generative AI in the Enterprise [1]
Tandis que l'explosion des dépenses faisait la une des journaux, une révolution plus discrète mais plus profonde se déroulait dans la couche infrastructure. Le principal défi relevé en 2025 a été la crise d'interopérabilité. L'écosystème agentique naissant était un paysage chaotique d'API propriétaires et d'outils fragmentés, rendant presque impossible la construction d'applications robustes et multiplateformes. Cette année, deux développements clés ont mis de l'ordre dans ce chaos.
Le Model Context Protocol (MCP), introduit fin 2024, est devenu le standard de facto pour la communication entre agents et outils. Son premier anniversaire en novembre 2025 a été marqué par une mise à jour majeure des spécifications introduisant des fonctionnalités critiques pour l'entreprise, telles que les opérations asynchrones, l'identité des serveurs et un cadre formel d'extensions, répondant directement aux premières critiques concernant sa maturité en production [3].
Cela a culminé avec l'annonce du 9 décembre selon laquelle Anthropic, aux côtés de Block et OpenAI, faisait don du MCP à la nouvelle Agentic AI Foundation (AAIF) sous l'égide de la Linux Foundation [4]. Avec plus de 10 000 serveurs MCP publics actifs et 97 millions de téléchargements mensuels du SDK, la transition du MCP vers un standard neutre et piloté par la communauté consolide son rôle de protocole fondateur de l'économie agentique.
![\"Avant](\"/assets/images/mcp_before_after.png\")
Le passage d'API propriétaires fragmentées à une approche unifiée basée sur MCP simplifie l'intégration agent-outil.
Suivant la même logique, Anthropic a réalisé un autre mouvement décisif le 18 décembre en ouvrant sa spécification Agent Skills [5]. Celle-ci offre une manière standardisée et portable d'équiper les agents de connaissances procédurales, allant au-delà du simple usage d'outils vers une exécution de tâches plus complexes et multi-étapes. En rendant la spécification et le SDK accessibles à tous, l'industrie favorise un écosystème où les compétences peuvent être développées, partagées et déployées sur n'importe quelle plateforme IA conforme, évitant ainsi l'enfermement propriétaire.
Ces efforts de standardisation ont ouvert la voie au prochain grand changement architectural : le passage d'agents monolithiques et généralistes vers des collections de compétences spécialisées fonctionnant comme une équipe humaine. Aucune entreprise n'embauche un unique « super-employé » pour être à la fois marketeur, ingénieur et analyste financier. Elle recrute des spécialistes qui excellent dans leur domaine et collaborent pour atteindre un objectif commun. L'avenir de l'IA d'entreprise suit la même logique.
Cette architecture « multi-agents » ou « basée sur les compétences » n'est pas qu'un concept théorique. Les propres recherches d'Anthropic ont montré qu'un système multi-agents — avec un agent principal coordonnant des sous-agents spécialisés — surpassait de plus de 90 % un agent unique plus puissant sur des tâches de recherche complexes [6]. La raison est simple : la spécialisation permet une plus grande précision, et le parallélisme permet une plus grande échelle.
Nous voyons déjà émerger la première vague d'entreprises construites sur cette philosophie. Getden.io, soutenu par YC, propose par exemple une plateforme permettant aux non-ingénieurs de créer et de collaborer avec des agents composés de diverses compétences et intégrations [7]. Cette approche démocratise la création d'agents, permettant aux experts métier — et pas seulement aux développeurs — de construire les « employés numériques » spécialisés dont ils ont besoin.
Si 2025 a résolu le problème de la connexion, 2026 sera consacré à résoudre les défis du contrôle et de la coordination à grande échelle. À mesure que les entreprises passent du déploiement de dizaines d'agents à des milliers de compétences, un nouvel ensemble de problèmes se profile :
Les fondations posées en 2025 sont monumentales. Elles nous ont fait passer d'un monde de bots isolés et expérimentaux au seuil d'une véritable économie agentique. Mais le chemin est loin d'être terminé. Les entreprises qui s'imposeront en 2026 et au-delà seront celles qui maîtriseront l'art de construire, gérer et sécuriser non pas de simples agents, mais de véritables équipes de compétences spécialisées et collaboratives.
Références :
[2] PwC. (2025, 16 mai). PwC's AI Agent Survey. PwC.
[6] Anthropic. (2025, 13 juin). How we built our multi-agent research system. Anthropic Engineering.
[7] Y Combinator. (2025). Den: Cursor for knowledge workers. Y Combinator.
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