Les erreurs à éviter avec l’Agentic AI – Les pièges qui font échouer 70% des projets

Team Rokodo

6 min

13/2/2026

Pourquoi parler des erreurs ?

Selon McKinsey (2024), les projets d’IA échouent principalement pour des raisons organisationnelles, pas techniques.

L’Agentic AI amplifie ces risques car elle :

Comprendre les erreurs = éviter les dégâts en production.

Erreur n°1 : déployer un agent sans mission claire

Beaucoup d’entreprises créent un agent “parce qu’il le faut”.

MIT Sloan (2023) : les agents sans objectifs explicites dérivent… ou deviennent inutilisables.

Erreur n°2 : ignorer le rôle du Mission Owner

Dans un système d’Agentic AI, le pilotage humain est indispensable.

Sans mission owner :

NIST AI RMF (2023) : une supervision humaine continue est obligatoire dans tout système autonome.

Erreur n°3 : penser que l’agent va “deviner” la logique métier

Un agent ne comprend rien qui n’a pas été :

Les règles implicites (“on fait comme ça depuis toujours”) entraînent des comportements erronés.

OECD AI Principles (2023) : les systèmes autonomes exigent une logique métier explicite.

Erreur n°4 : sous-estimer les silos de données

L’Agentic AI dépend des données.

Si elles sont :

→ l’agent prend de mauvaises décisions.

Deloitte (2024) : les silos de données sont l’obstacle n°1 au déploiement d’Agentic AI.

Erreur n°5 : négliger la sécurité et les garde-fous

L’Agentic AI peut exécuter des actions à impact réel.

Sans garde-fous :

NIST AI RMF (2023) recommande :

Erreur n°6 : tester uniquement en environnement “parfait”

Les agents doivent être testés dans des scénarios :

OpenAI (2024) : les agents doivent d’abord être testés dans des “sandboxes” avant usage réel.

Erreur n°7 : croire que l’Agentic AI réduit les besoins humains

En réalité, elle les transforme :

World Economic Forum (2024) : l’Agentic AI crée des rôles hybrides, pas une suppression de responsabilités.

Erreur n°8 : penser que l’agent va rester identique dans le temps

Un agent doit être :

NIST (2023) : les systèmes autonomes dérivent si on ne les réévalue pas régulièrement (model drift + process drift).