McKinsey

Martin Harrison et Natasha Maniar posent le cadre en novembre 2025 : les agents de codage produisent des gains individuels, mais de nombreuses grandes entreprises plafonnent à une amélioration globale de 5 à 15 pour cent, car le point de blocage s'est déplacé vers la revue manuelle du code. Jared Moon, Rory Walsh et Vito Di Leo portent l'argument jusqu'à la delivery dans Rewiring software delivery for the agentic era : le CI/CD automatise environ 30 pour cent de la dépense, tandis que les 70 pour cent allant des exigences au code restent manuels. L'article The agentic transformation office de Chase Covington chiffre le back office : 35 à 40 pour cent de temps gagné sur les tâches principales, 70 pour cent ou plus dans certains cas, une équipe centrale réduite d'un manager et neuf collaborateurs à un manager et deux après l'automatisation de dix processus. L'article The AI operating system d'Asutosh Padhi se déplace vers la gouvernance : posséder le contexte, louer ou remplacer la technologie, limiter l'entreprise à un, deux ou trois AI OS, financer la couche partagée plutôt que des cas d'usage isolés.

Ces mêmes documents comportent des contrepoids. L'enquête State of AI 2026 constate que 40 pour cent des grandes entreprises font tourner des agents à l'échelle et que 6 pour cent attribuent à l'IA au moins 5 pour cent de leur EBIT. Harrison et Maniar rapportent que 70 pour cent des entreprises n'ont pas réécrit leurs descriptions de poste. Covington prévient qu'une seule erreur de données peut se propager à travers des agents connectés.

Par ailleurs, McKinsey apparaît comme la référence que d'autres auteurs reprennent : 5 200 milliards de dollars de capex datacenter d'ici 2030, 3 à 5 000 milliards de dollars de revenus issus du commerce agentique d'ici 2030, 500 pour cent de productivité en état de flow. La méthodologie derrière ces projections n'est jamais donnée.