Résumé :

• Le rapport d’étude État de l’observabilité en 2026 de Splunk révèle que l’IA agentique engendre des résultats et des coûts imprévisibles, ce qui oblige à adapter les pratiques d’observabilité pour les maîtriser.
• L’observabilité des agents revêt une importance croissante : près de 9 personnes interrogées sur 10 affirment que la supervision de l’IA est une priorité, mais plus de la moitié ne parviennent toujours pas à évaluer clairement la qualité des agents.
• La crise liée aux coûts de l’IA ne se résume pas simplement au montant de la facture. Elle concerne également les frais imprévus, plus de la moitié des participants à l’étude déclarant ne pas pouvoir maîtriser avec précision les coûts liés à l’IA. 
• Le partage des données entre les équipes d’observabilité et de sécurité est essentiel pour instaurer la confiance dans l’IA : plus des trois quarts des personnes interrogées ont en effet déclaré que la supervision de l’IA avait renforcé leur collaboration avec les équipes de sécurité. 

PARIS, 20 octobre 2026 — Cisco (NASDAQ : CSCO) publie aujourd’hui le rapport de Splunk État de l’observabilité en 2026 : rétablir la prévisibilité à l’ère agentique, qui marque sa sixième étude du secteur de l’observabilité. L’étude de cette année, qui a réuni les réponses 2 050 professionnels de l’ITOps et de l’ingénierie issus de 10 pays, met en évidence un décalage important : l’urgence de déployer des agents d’IA prend rapidement le pas sur la capacité à les superviser.

Les coûts liés à l’IA devenant de plus en plus volatils, les entreprises peinent à assurer à la fois la qualité des agents et la prévisibilité financière. Ce nouveau rapport met en lumière la manière dont l’observabilité contribue à rétablir la stabilité et la prévisibilité financière des systèmes d’IA agentique, en fournissant les mécanismes de gouvernance nécessaires pour instaurer la confiance avec les agents et garantir que les dépenses liées à l’IA sont en adéquation avec la valeur métier que les organisations peuvent en retirer. 

De plus, alors que 83 % des personnes interrogées se disent préoccupées par les conséquences imprévues des agents IA, il existe un besoin urgent d’« observabilité des agents », c’est-à-dire la capacité à superviser les agents IA et à mettre en place des garde-fous. Ce besoin pousse les équipes ITOps et d’ingénierie à collaborer plus étroitement avec les équipes de sécurité, à mesure que les agents accèdent à l’ensemble de la pile technologique.

Jeetu Patel, Président et Directeur produit chez Cisco, déclare : « La plupart des entreprises compteront bientôt bien plus d’agents que d’employés. La gestion des agents à grande échelle nécessite de repenser à la fois la sécurité et l’observabilité. Nos agents ont-ils été compromis ? Font-ils bien leur travail ? Dans le domaine de l’IA agentique, ces questions sont indissociables et elles évoluent à la vitesse de la machine. Ce rapport montre que les données d’observabilité et de sécurité convergent, et que les équipes doivent plus que jamais collaborer. Des plateformes de données communes, qui nous aident à détecter les problèmes et à y répondre en temps réel, sont essentielles pour déployer à grande échelle des agents fiables. »

Kamal Hathi, VP senior et Directeur général de Splunk chez Cisco, ajoute : « Pour les entreprises actuelles, l’enthousiasme suscité par l’IA se heurte à la réalité des coûts. Nous pensons que l’observabilité est le lien indispensable pour rétablir la prévisibilité et la confiance à l’ère de l’IA agentique. En mettant en place les garde-fous nécessaires et en intégrant l’observabilité dans un cadre de tokenomics de l’IA, les leaders peuvent transformer l’IA, qui représente actuellement une dépense imprévisible, en un investissement métier mesurable et stratégique à long terme. » 

L’observabilité des agents, une priorité et un angle mort 

À mesure que les organisations intègrent des agents d’IA dans des workflows tels que le développement logiciel et l’expérience client, une mauvaise action de la part d’un agent peut se transformer en une défaillance critique pour l’entreprise. Contrairement à la supervision des applications traditionnelles, la visibilité sur le comportement des agents IA nécessite une nouvelle catégorie de métriques comportementales, liées aux résultats métiers et à la prise de décision des agents. Bien que de nombreuses personnes reconnaissent l’intérêt des technologies d’observabilité des agents, les participants à l’étude peinent encore à mettre en œuvre ou à évaluer efficacement ces outils.  

• 87 % confirment que la supervision de l’IA est une priorité pour leur organisation ; cependant, 54 % n’y associent pas d’objectifs métiers clairs. 

• 56 % indiquent qu’ils ne sont pas en mesure de mesurer les métriques de workloads liés à l’IA, tels que la qualité des LLM, un indicateur essentiel pour évaluer la performance d’un agent IA. 

• Alors que 85 % affirment qu’il est important de disposer d’une visibilité sur les hallucinations de l’IA, seuls 58 % déclarent y parvenir efficacement. 

   

L’IA engendre des coûts imprévisibles 

C’est l’observabilité qui rend les dépenses liées à l’IA visibles, attribuables et contrôlables. Lorsque les entreprises d’aujourd’hui exécutent des dizaines d’agents sur plusieurs modèles, les coûts et l’utilisation de l’IA peuvent devenir complexes. De plus, l’IA aggrave le problème du volume de données pour de nombreuses entreprises, rendant presque impossible le tri de ces masses de données.  

• 55 % des personnes interrogées déclarent ne pas pouvoir maîtriser les coûts liés à l’IA, car son utilisation est devenue plus complexe, la consommation augmentant tandis que l’utilisation reste difficile à prévoir.  

• 60 % expliquent que les pics de facturation imprévus entraînent davantage de difficultés opérationnelles que des coûts de base élevés. 

• 57 % affirment que leurs coûts de télémétrie dépassent ceux de l’infrastructure supervisée, ce qui rend la prévisibilité financière plus cruciale que jamais.  

• 67 % des participants utilisent une plateforme d’observabilité unique, qui offre une vue d’ensemble permettant d’identifier précisément d’où proviennent les coûts de télémétrie. 

   

La convergence de l’observabilité et de la sécurité garantit la confiance dans l’IA 

À mesure que les agents d’IA sont davantage impliqués dans les opérations à tous les niveaux d’une entreprise, leur supervision nécessite une collaboration entre les équipes ITOps, d’ingénierie et de sécurité, faisant tomber au passage les barrières qui les séparaient traditionnellement.  

• 81 % des personnes interrogées affirment que la supervision des workloads liés à l’IA a renforcé la collaboration entre les équipes d’observabilité et de sécurité, et 73 % sont en mesure d’associer avec précision les problèmes de performance à des causes profondes relevant de la sécurité, contre 65 % l’année dernière.  

• Les équipes d’observabilité sont plus nombreuses à résoudre les problèmes (77 %) en collaboration avec les équipes de sécurité, contre 62 % en 2025. Le partage des données entre les équipes a progressé, passant de 74 % à 84 %.  

   

L’avantage des leaders : rétablir la prévisibilité à l’ère de l’agentique 

Cette étude a permis d’identifier un groupe d’organisations qui se sont imposées comme des leaders et qui obtiennent des résultats métiers concrets grâce à leurs pratiques d’observabilité. Ces leaders appliquent trois bonnes pratiques : 

1. S’appuyer sur des agents d’IA pour résoudre et prévenir fréquemment les problèmes. Les leaders utilisent des agents pour effectuer et exécuter régulièrement des tâches de correction essentielles.   
2. Superviser attentivement les facteurs qui permettent de contrôler l’IA. Les leaders accordent une attention toute particulière au suivi de la qualité, du coût, de l’utilisation, de la sécurité et de la confidentialité des modèles.  
3. Faire le lien entre les signaux et l’impact métier. Les leaders s’accordent à dire que la télémétrie est un facteur clé de leur processus de planification et qu’elle contribue à orienter leurs décisions stratégiques.   

Ces leaders obtiennent des résultats qui changent la donne : ils sont bien plus nombreux que les autres à pouvoir attribuer avec précision les coûts de l’IA (91 % des leaders contre 69 % des non-leaders), en identifiant précisément les agents, les modèles et les workloads à l’origine de ces dépenses. Ils sont également 2,4 fois plus nombreux que les non-leaders à affirmer que le retour sur investissement de leurs plateformes d’observabilité dépasse significativement leurs attentes, et 54 % indiquent que leur investissement dans l’observabilité a généré au moins 5 millions de dollars de valeur métier annuelle (contre 28 % des non-leaders). Les leaders récoltent les fruits d’une collaboration étroite entre les équipes d’observabilité et de sécurité : 94 % affirment que la supervision de l’IA a renforcé la collaboration avec les équipes de sécurité (contre 80 % des non-leaders), et 86 % sont plus susceptibles de remonter jusqu’à la cause profonde de sécurité des problèmes de performance (contre 71 % des non-leaders). 

Points marquants dans le monde 

Le rapport de cette année a montré que les questions relatives à la priorité accordée à la supervision des agents d’IA, aux coûts imprévisibles et aux inquiétudes concernant l’IA agentique restaient des thèmes centraux dans les 10 pays de l’étude. Les organisations indiennes se distinguent par leurs capacités avancées d’observabilité des agents : 51 % d’entre elles jugent leurs pratiques très efficaces pour contrôler la qualité des modèles d’IA, contre 35 % à l’échelle mondiale. Le Royaume-Uni affiche à la fois un taux d’adoption impressionnant et des inquiétudes concernant l’IA agentique : 32 % des participants utilisent systématiquement des agents IA pour diagnostiquer les causes profondes (contre 20 % à l’échelle mondiale), tandis que 55 % s’inquiètent fortement des effets imprévus liés à ces agents IA. L’Arabie saoudite se distingue par son niveau d’avancement et son engagement en faveur de l’IA : 98 % des organisations y déclarent que l’IA leur a permis de se concentrer davantage sur l’innovation, un pourcentage bien supérieur à la moyenne mondiale de 84 %. L’Allemagne arrive en tête en matière de sensibilité des données, 74 % des participants estimant que la visibilité sur la confidentialité de l’IA est très importante. 

Pour en savoir plus, découvrez les blogs et les ressources ci-dessous : 

• Blog : Le rapport État de l’observabilité en 2026 montre comment les leaders rétablissent la prévisibilité à l’ère agentique

• Rapport : État de l’observabilité en 2026

Méthodologie 

Les chercheurs d’Oxford Economics ont regroupé les réponses de 2 050 professionnels de l’ITOps et de l’ingénierie, des praticiens aux cadres supérieurs (développeurs, SRE, ingénieurs système, professionnels des opérations d’infrastructure, CTO et DSI) de février à mars 2026. Les participants résidaient en Australie, en France, en Allemagne, en Inde, au Japon, en Nouvelle-Zélande, à Singapour, en Arabie saoudite, au Royaume-Uni et aux États-Unis.  

Ils étaient issus de 16 secteurs d’activité : services aux entreprises, construction et ingénierie, biens de consommation emballés, éducation, services financiers, gouvernement (fédéral/national, étatique et local), soins de santé, sciences de la vie, fabrication, technologie, médias, pétrole/gaz, retail/vente en gros, télécommunications, transport/logistique et services publics. 

À propos de Cisco
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