Le déploiement d'agents est désormais incontournable en 2026. L'enquête 2026 de Plug and Play auprès des plus grandes entreprises mondiales a révélé qu'environ trois quarts d'entre elles exploitent désormais au moins un système d'IA en production, et presque toutes sont en phase pilote ou plus avancées. Mais elle a également révélé que la moitié de ces mêmes entreprises ne peuvent pas dire si quoi que ce soit a fonctionné.

Le véritable enjeu est la confiance et la fidélité des utilisateurs

Ce qui distingue les entreprises qui prennent de l'avance, c'est de savoir si les utilisateurs tirent réellement de la valeur de ce qu'elles ont livré. Un agent peut fonctionner parfaitement et ne laisser l'utilisateur pas mieux loti pour autant.

La preuve de valeur est difficile pour une raison précise : deux lacunes se trouvent de chaque côté de chaque agent que vous déployez. À l'entrée, votre agent ne connaît pas votre utilisateur. Où en est-il dans son parcours ? Sur quoi est-il bloqué ? Qu'a-t-il cherché à accomplir ? À la sortie, vous ne pouvez pas voir comment il est utilisé, s'il a bien répondu ou là où il a échoué.

Ne combler aucun des deux écarts vous donne ce qui remplit les piles technologiques d'entreprise en ce moment : de la camelote. Des agents construits vite et à moindre coût, sans jugement, sans goût, ni contexte produit. Des agents zombies qui s'exécutent en roue libre, que personne ne mesure et que personne ne possède. Ce n'est pas surprenant des enquêtes récentes ont révélé qu'1 dollar sur 4 dépensé dans l'IA est gaspillé. Ce chiffre ne fera qu'augmenter à chaque sprint que vous ne pouvez pas mesurer.

La rapidité a facilité la construction, mais rendu la preuve difficile

L'IA a peut-être réduit le coût de livraison des logiciels, mais les entreprises peinent toujours à prouver que ces logiciels fonctionnent. Et l'écart entre ce que les entreprises dépensent en IA et ce que les gens utilisent réellement ne cesse de se creuser. Gartner estime les pertes liées à ce phénomène à 116 milliards de dollars.

Chaque problème de mesure remonte à une donnée manquante : le contexte produit. Chez Pendo, nous avons décrit cela comme l'enregistrement de ce que vos utilisateurs et vos agents font réellement dans l'application : les données quantitatives et qualitatives, suivies dès la première utilisation de votre produit. Sans cela, chaque équipe invente sa propre définition de « fonctionnel », et aucun d'entre eux ne se traduit par un chiffre que votre directeur financier peut comparer ou utiliser pour évaluer l'impact réel d'un agent. Les acheteurs en entreprise le ressentent déjà : ils accordent désormais plus d'importance à l'explicabilité et à la défendabilité qu'aux performances brutes lorsqu'ils choisissent un fournisseur.

Comment créer des agents qui soutiennent réellement vos utilisateurs

Le contexte produit est ce qui crée des agents proactifs et auto-améliorants : les données des utilisateurs, des agents et des entreprises en un seul endroit, afin que les équipes qui développent sur l'IA puissent livrer des expériences qui créent de la valeur, et non davantage de contenu médiocre. Le modèle opérationnel est simple : comprendre ce qui se passe dans l'application, permettre à vos agents d'agir en conséquence, et continuer à améliorer votre produit experience.

Agent Analytics : Prouver que ça fonctionne

Avec Pendo Agent Analytics, vous pouvez voir qui utilise votre agent et à quelles fins, détecter les interactions échouées avant qu'elles ne se transforment en désabonnement, et mesurer si cela génère de vrais résultats comme l'achèvement des tâches. Ticketmaster a construit un internal agent et n'avait aucun moyen de savoir si cela fonctionnait. Avec Agent Analytics, l'équipe a réduit les invites de frustration de 53 %, atteint un taux de rétention des utilisateurs de 82 % et a déployé la solution à davantage de personnes grâce aux métriques pour étayer la décision.

Agent Toolkit : Faites-le agir

L'Agent Toolkit de Pendo vous permet de connecter les données de votre produit à n'importe quel agent, créé ou acheté, afin qu'il intervienne au bon moment, qu'il s'agisse de faire apparaître le bon guide, de détecter un risque de désabonnement tôt, de ramener un utilisateur vers un workflow qu'ils avaient abandonné. Teachable a connecté son agent de support au contexte Pendo et l'a rendu proactif. Désormais, 67 % des tickets initiés par Pendo sont résolus par l'agent, avec une augmentation de 200 % des taux de réponse.

Command Center : Gérer le portefeuille

Avec Pendo Command Center, les entreprises disposent d'un seul endroit pour superviser tous les agents qu'elles exécutent, retirer les zombies et supprimer les outils à faible valeur ajoutée afin de réinvestir dans ce qui fonctionne. Lorsque vous pouvez voir l'ensemble du portefeuille d'un seul coup d'œil, le superflu s'arrête de s'aggraver et les agents qui méritent leur place ont de la place pour se développer.

L'avenir appartient aux agents qui créent de la valeur

Les entreprises qui remporteront la bataille pour l'utilisateur ne seront pas celles qui auront déployé le plus d'agents, mais celles qui pourront démontrer, en chiffres auxquels tout le monde fait confiance, que leurs agents ont laissé les utilisateurs et l'entreprise dans un meilleur état qu'auparavant. C'est pour cela que Pendo a été conçu : vous fournir le contexte produit derrière chaque utilisateur et chaque agent, afin que vous puissiez construire ce que les gens apprécient et prouvez que cela a porté ses fruits.

Pour en savoir plus sur la façon dont Pendo offre à chaque agent le contexte nécessaire pour mieux performer, demandez une démo ici.