Gartner voit les modèles ouverts s’imposer dans les agents IA

Selon Gartner, les modèles open-weight pourraient prendre en charge 90 % des étapes des workflows d’agents en entreprise, à un coût allant d’un quart à un vingtième de celui d’un LLM frontière selon les cas. L’analyste considère que ces modèles feront surtout le travail répétitif, tandis que les modèles fermés resteront utiles pour les tâches de raisonnement les plus exigeantes. Ce glissement compte pour les entreprises qui cherchent à réduire la facture IA sans perdre la main sur leurs données et leurs flux.

Les tâches routinières basculent vers l’open-weight

Dans une note intitulée Open-Weight Models Will Run 90% of Enterprise Agentic Workflow Steps, les analystes Mark Petty et Raymond Paquet décrivent des workflows où la plus grande partie des actions sont banales : classification, appel d’outils, transmission, validation et rapprochement de données. Leur thèse est simple : neuf étapes sur dix ne demandent pas un modèle de pointe, mais une exécution fiable et répétable. Autrement dit, on ne demande pas à un agent d’inventer la poudre à chaque ticket.

Gartner affirme que des modèles ouverts peuvent exécuter ces étapes « at parity » pour un quart du prix du modèle fermé le moins cher comparable. Dans le meilleur des cas, le coût peut descendre à un vingtième de celui d’un modèle frontière utilisé sur chaque étape. Les analystes préviennent toutefois que les modèles ouverts peuvent être plus bavards et multiplier les essais, ce qui réduit l’écart réel à cinq ou six fois dans de nombreux scénarios.

Le vrai sujet : le moteur, ou l’atelier qui le pilote ?

La note insiste sur un point moins spectaculaire, mais plus stratégique : la valeur ne se situe plus seulement dans le modèle lui-même. Gartner décrit les « harnesses » comme la couche logicielle qui orchestre les agents, applique des garde-fous, répartit les tâches vers le bon modèle et gère des flottes d’agents. C’est là que se joue une partie du contrôle opérationnel, et donc une partie du coût total.

Les analystes estiment que les entreprises privilégieront des modèles open-weight spécialisés dans des scénarios où quelques étapes stables se répètent des millions de fois par mois. Les modèles frontière, eux, garderaient un rôle de recherche et développement, presque comme une dépense d’investissement initiale, avant que les modèles ouverts ne prennent le relais en dépense opérationnelle. À ce stade, Gartner ne décrit pas une bascule totale, mais une répartition plus nette entre ce qui explore et ce qui exécute.

Une projection pour 2030 qui dit surtout où va le budget

Gartner avance une hypothèse de planification : d’ici 2030, 90 % des étapes des workflows d’agents en entreprise s’exécuteront sur des modèles open-weight. Cette projection ne dit pas que les modèles fermés vont disparaître. Elle suggère plutôt qu’ils seront réservés aux séquences où le raisonnement complexe justifie encore leur prix.

Pour les fournisseurs de modèles, le message est peu confortable. Si les tâches rentables se concentrent sur une minorité d’étapes, la bataille commerciale se déplace vers l’infrastructure logicielle, les outils d’orchestration et les garanties de sécurité. Les entreprises, elles, regarderont moins le prestige du modèle que sa capacité à faire le travail, vite, sans bruit et sans envoyer les données faire un détour inutile.