Gartner sur les passerelles IA : voici ce que les équipes d'IA d'entreprise doivent savoir

Il y a un an, la plupart des agents d'IA vivaient dans des démos.

Ils ont répondu à des questions, rédigé des e-mails, peut-être alimenté un chatbot interne. Si quelque chose se cassait, c'était gênant, mais rarement critique. Aujourd'hui, ce n'est plus vrai.

Les agents de l'IA pénètrent discrètement dans le système nerveux de l'entreprise. Ils acheminent les demandes des clients, déclenchent des flux de travail, manipulent les données de production et discutent avec d'autres agents. Et ce changement a révélé une nouvelle catégorie de défis pour lesquels de nombreuses équipes n'ont pas été conçues. Gartner a récemment publié plusieurs rapports sur l'ingénierie générative de l'IA, les passerelles d'IA et les systèmes basés sur le MCP, en faisant référence à TrueFoundry. Dans chacun de ces rapports, un thème revient sans cesse : alors que les agents d'IA passent des expériences aux flux de travail réels, les problèmes les plus difficiles auxquels les entreprises sont confrontées concernent le contrôle, la visibilité et les coûts.

Voici les principaux points saillants des rapports et ce qu'ils signifient pour les équipes de l'entreprise.

GenAI est désormais une couche de plateforme, et pas seulement une solution ponctuelle

GenAI a cessé d'être une fonctionnalité et est devenu une plateforme

La première phase de GenAI Inside enterprises était axée sur Pouvons-nous le faire ?
La prochaine phase concerne Pouvons-nous le gérer ?

Ce changement se reflète clairement dans l'évolution du marché. Dans Gartner Guide d'innovation pour l'ingénierie générative de l'IA, il souligne que les fournisseurs vont bien au-delà du simple fait de « proposer un modèle » pour se tourner vers des plateformes GenAI à part entière : couvrant les pipelines, l'ingénierie du contexte, l'orchestration et la gouvernance. Comme l'indique le rapport, »Au cours des deux dernières années, les fournisseurs d'ingénierie en IA existants et nouveaux se sont empressés de fournir des outils et des services destinés à soutenir les pipelines GenAI, au-delà de la simple suggestion des modèles GenAI... L'ingénierie des connaissances et du contexte est devenue la pierre angulaire qui distingue les implémentations GenAI réussies des prototypes expérimentaux. »

En d'autres termes : une fois que GenAI devient réalité, il cesse d'être un ensemble d'outils et commence à se comporter comme une infrastructure, un peu comme le meilleurs outils MLOps est passé d'utilitaires modèles isolés à des plateformes de production complètes.

C'est là que l'idée d'une couche de contrôle centralisée devient incontournable. Vous pouvez laisser les équipes évoluer rapidement entre les modèles, les clouds et les agents, mais quelqu'un (ou quelque chose comme ça) doit maintenir la cohérence du système.

Dans ce rapport, Gartner place TrueFoundry dans sa liste Efusion du quadrant de marché pour l'ingénierie générative de l'IA en tant que challenger émergent, reflétant exactement cette évolution : GenAI n'est pas traitée comme des intégrations dispersées, mais comme une plate-forme avec un contrôle centralisé et une exécution distribuée

Implications à court terme pour les responsables des produits

Une fois que GenAI devient une infrastructure de plateforme, plutôt qu'un ensemble d'expériences, la pression se déplace carrément sur les personnes chargées de la gérer. Les lacunes de contrôle qui apparaissent au niveau du système se répercutent rapidement sur les bureaux des responsables des produits et des plateformes.

Pour eux, l'accent a commencé à ne plus être « Comment créer des agents ? » à « Comment garder le contrôle une fois qu'ils sont en marche ? » Les systèmes multi-agents évoluent d'une manière difficile à prévoir. Un agent en appelle un autre. Cet agent a recours à des outils. Les coûts augmentent, les latences augmentent et les défaillances se répercutent sur des sites que personne n'a instrumentés.

Rapport de Gartner Technologie émergente : course aux fournisseurs d'IA — Les passerelles d'IA inaugurent l'économie agent-agent le dit sans ambages : »Les MAS (systèmes multiagents) ne se concrétiseront pas à grande échelle dans l'entreprise sans le contrôle et la visibilité de tous les composants de ces systèmes.« Cela reflète ce que nous avons déjà observé chez de nombreuses équipes : les systèmes agentiques évoluent plus rapidement que les barrières qui les entourent.

Selon le même rapport, d'ici 2028, 70 % des équipes de génie logiciel qui créent des applications multimodales utiliseront des passerelles IA pour améliorer la fiabilité et optimiser les coûts. Encore plus tôt, d'ici 2027, 40 % des entreprises disposeront de deux passerelles IA ou plus déployées pour contrôler et surveiller des MAS hétérogènes. Ces prévisions reflètent une réalité croissante au sein des entreprises d'aujourd'hui.

Mais il ne s'agit pas seulement d'un contrôle organisationnel, les passerelles IA offrent de réels avantages financiers aux entreprises. Dans son rapport, »Réduisez les coûts liés à l'IA et améliorez la fiabilité grâce aux passerelles IA et aux modèles de routeurs« Gartner estime que les routeurs peuvent « réduire les coûts d'inférence jusqu'à 85 % pour les requêtes simples ».

Pourquoi les passerelles MCP vont devenir encore plus cruciales

MCP a fait quelque chose d'important : elle a normalisé la façon dont les agents se connectent aux outils et entre eux. Mais quiconque a étendu les serveurs MCP à plusieurs équipes sait que la standardisation n'est qu'un début.

Sans couche de contrôle, les entreprises se heurtent rapidement à :

• Définitions d'outils dupliquées ou peu claires
• Authentification et autorisations incohérentes
• Visibilité limitée sur les agents qui utilisent quoi et pourquoi
• Complexité opérationnelle qui croît plus vite que les effectifs

Gartner aborde cette question directement dans Pratiques émergentes pour les serveurs et outils MCP, recommandant que les serveurs MCP soient traités « comme des API de production » et gérés par le biais d'une architecture centrée sur les passerelles qui centralise l'authentification, l'autorisation, l'application des politiques et l'observabilité. Gartner classe TrueFoundry dans la catégorie IA et Agent Gateways avec support MCP, soulignant ainsi un avantage plus général pour les équipes : la mise à l'échelle des systèmes agentiques n'est pas qu'une question de protocoles, il s'agit de mettre en place les bonnes structures de contrôle avant que l'expérimentation ne se transforme en dette opérationnelle.

Que devraient retenir les équipes d'entreprise de ce changement ?

Les entreprises ne ressentent généralement pas les changements architecturaux d'un seul coup. Au début, elles se présentent sous la forme de petites frictions : une hausse inattendue des coûts, un agent qui se comporte différemment en production, un examen de sécurité qui prend soudainement des semaines au lieu de plusieurs jours. Au fil du temps, ces frictions se traduisent par une prise de conscience : le système a dépassé la façon dont il est géré.

C'est à ce moment que de nombreuses équipes utilisent l'IA agentique.

Les recherches récentes de Gartner reflètent ce point d'inflexion. Non pas parce que les passerelles IA sont nouvelles, mais parce que les problèmes qu'elles résolvent sont devenus inévitables. À mesure que les agents se multiplient et que les responsabilités s'estompent entre les modèles, les outils et les équipes, une couche de contrôle centralisée cesse d'être une infrastructure optionnelle et devient une condition préalable à l'évolutivité.

Les équipes qui y parviendront ne se contenteront pas d'expédier plus rapidement, elles sauront ce qui fonctionne, pourquoi cela fonctionne et comment le modifier sans tout interrompre. C'est la différence entre expérimenter avec l'IA et l'exploiter.