Par Elisha Bajemon, Ingénieur IA chez TW3 Partners. Dernière mise à jour : 21 mai 2026.
Note éditoriale. Cet article est un panorama préparatoire publié avant VivaTech 2026. Il ne constitue pas une liste officielle d’exposants, de scènes ou de créneaux. Les acteurs, catégories de démonstrations et outils cités sont à lire comme des repères d’écosystème, sous réserve de présence effective, de communications officielles et du programme final publié sur vivatech.com. Les chiffres VivaTech 2026 sont présentés comme des chiffres annoncés par l’organisateur, à confirmer dans les bilans post-événement.
Introduction : la réponse courte
Réponse courte. L’IA agentique devrait faire partie des thèmes à surveiller dans les parcours IA, data, cloud et transformation de VivaTech 2026, notamment autour du Hall 7, sous réserve du programme final.
Les catégories à surveiller sont les agents documentaires, la voix temps réel, les agents vocaux de relation client, la vidéo générative, la robotique augmentée et les agents métier. Des acteurs comme Dust, Gladia, GetVocal AI, Arcads, Unitree/HABS ou Sumbu peuvent servir de repères écosystème, sous réserve de leur présence effective et de leurs communications officielles.
TW3 Partners exposera au Hall 7.2, Allée C, Stand 74, du 17 au 20 juin 2026. Les présentations Racine.AI seront organisées sur demande ou selon les créneaux communiqués par TW3 Partners, avec réservation via contact@tw3partners.fr.
Sommaire
- Pourquoi l’agentique est un thème à surveiller en 2026
- Chiffres et contexte marché
- Catégories de démos agentiques à surveiller
- Comment reconnaître une démo agentique de qualité
- Critères d’évaluation d’une démo agentique
- Démo Racine.AI / approche TW3 Partners
- Maturité de l’IA agentique en 2026
- Erreurs à éviter en visitant les démos
- FAQ
- Sources
- Rencontrer TW3 Partners à VivaTech 2026
Pourquoi l’agentique est un thème à surveiller en 2026
L’IA agentique désigne des systèmes capables de planifier une tâche, d’appeler des outils, d’utiliser des sources de données, de gérer plusieurs étapes et d’escalader lorsque la situation dépasse leur périmètre. Contrairement à un simple chatbot, un agent doit agir dans un environnement contraint : droits d’accès, qualité des données, logs, supervision humaine, coûts, latence et conformité.
L’IA agentique devrait être l’un des angles techniques à surveiller dans les parcours IA et transformation du salon, mais les keynotes, panels et démos exacts doivent être vérifiés dans le programme officiel. Pour les décideurs B2B, l’intérêt principal n’est pas de voir un agent réussir une démonstration scénarisée. Il est de comprendre si l’architecture tient sur des cas réels : données incomplètes, outils indisponibles, demandes ambiguës, règles métier et exigences de contrôle.
Les usages à suivre concernent surtout :
- l’automatisation de workflows internes ;
- les agents documentaires connectés à une base de connaissances ;
- la relation client assistée ou semi-automatisée ;
- les copilotes métier pour finance, RH, opérations, juridique ou marketing ;
- les agents de supervision capables de journaliser et expliquer les actions réalisées.
Chiffres et contexte marché
Selon les communications officielles VivaTech 2026, l’édition 2026 aura lieu du 17 au 20 juin 2026 à Paris Expo Porte de Versailles. Elle est annoncée comme la 10e édition du salon.
| Élément | Information annoncée par l’organisateur |
|---|---|
| Dates | 17 au 20 juin 2026 |
| Lieu | Paris Expo Porte de Versailles |
| Édition | 10e édition |
| Startups | 15 000 startups annoncées |
| Investisseurs | 4 000 investisseurs annoncés |
| Pays | 170 pays annoncés |
| Démonstrations | Plus de 1 500 démonstrations annoncées |
| Surface | +30 % de surface par rapport à 2025 |
| Hall 7 | Trois niveaux : 7.1, 7.2, 7.3 |
Le Stanford HAI AI Index 2025 souligne l’accélération des investissements privés en IA : les États-Unis ont atteint 109,1 Md$ d’investissement privé IA en 2024, tandis que la GenAI a attiré 33,9 Md$ d’investissement privé mondial. Les enquêtes McKinsey The State of AI documentent une accélération de l’adoption de l’IA en entreprise, avec des niveaux de maturité encore très variables selon les organisations.
Ce contexte pousse les entreprises à regarder l’agentique avec prudence : les gains potentiels sont réels, mais les risques opérationnels augmentent dès qu’un système peut déclencher des actions, consulter des données sensibles ou interagir avec des outils métier.
Catégories de démos agentiques à surveiller
Cette sélection ne présume pas de la présence officielle des acteurs cités. Elle sert à préparer une veille et à structurer les questions à poser sur place.
| Catégorie | Acteurs ou repères d’écosystème | Ce qu’il faut observer |
|---|---|---|
| Agents documentaires | Dust et autres plateformes d’agents connectés aux outils internes | Qualité du RAG, citations, permissions, intégration SaaS |
| Voix temps réel | Gladia et acteurs speech-to-text / speech intelligence | Latence, qualité multilingue, diarisation, sécurité des données |
| Agents vocaux relation client | GetVocal AI et solutions de voice agents | Supervision humaine, scénarios d’escalade, conformité appels |
| Vidéo générative | Arcads et éditeurs de workflows créatifs | Contrôle marque, droits, validation humaine, intégration marketing |
| Robotique augmentée | Unitree/HABS et acteurs robotique + IA | Sécurité, autonomie réelle, environnement contrôlé, cas d’usage |
| Agents métier | Sumbu et plateformes spécialisées par fonction | Workflow complet, droits, audit, capacité à s’arrêter |
| Observabilité agentique | Langfuse, Arize Phoenix, traces applicatives | Logs, métriques, replay, coût par action, analyse d’échec |
| Orchestration | LangGraph, CrewAI, AutoGen, MCP | Gestion d’état, appels outils, retries, intégration SI |
Les sessions IA, data, cloud et transformation à dimension agentique devront être identifiées dans le programme officiel une fois publié. Il faut éviter de supposer une scène, un horaire ou une programmation continue tant que VivaTech ne les confirme pas.
Comment reconnaître une démo agentique de qualité
Une bonne démonstration agentique ne se limite pas à une conversation fluide. Elle montre comment le système décide, agit, échoue et rend compte de ses actions.
| Étape de la démo | Ce qu’une démo sérieuse doit montrer |
|---|---|
| Cas d’usage | Un problème métier concret, avec contraintes et données réalistes |
| Déclenchement | Un input utilisateur ou système qui lance une tâche multi-étapes |
| Planification | Les étapes prévues, les outils appelés et les conditions d’arrêt |
| Exécution | Appels outils, accès documentaire, actions métier ou simulation d’action |
| Contrôle | Validation humaine, limites, escalade, refus si nécessaire |
| Observabilité | Traces d’exécution, appels outils, étapes intermédiaires et métriques observables |
| Résultat | Sortie exploitable, sources, logs, coût et latence approximatifs |
Une démo qui masque l’observabilité, refuse les questions sur les erreurs ou ne montre aucun mécanisme de supervision doit être considérée comme immature pour un usage d’entreprise.
Critères d’évaluation d’une démo agentique
1. Autonomie réelle
L’agent prend-il des décisions encadrées ou suit-il seulement un script ? Sait-il demander une clarification ? Peut-il refuser une action si les données sont insuffisantes ? Sait-il escalader vers un humain ?
2. Robustesse
Testez les cas imparfaits : données manquantes, sources contradictoires, demande ambiguë, outil indisponible, fichier mal structuré. Une bonne architecture doit prévoir des retries, des fallbacks et une gestion explicite des erreurs.
3. Observabilité
Demandez les logs, les métriques de latence, le coût par requête, le taux de succès, les appels outils, les décisions observables et la capacité de replay. Sans observabilité, le passage en production sera fragile.
4. Sécurité et permissions
Un agent métier ne doit pas contourner les droits existants. Vérifiez le RBAC, la gestion des secrets, l’isolation des environnements, les journaux d’accès et les limites d’action.
5. Réversibilité
Le modèle est-il remplaçable ? L’orchestration dépend-elle d’un fournisseur unique ? Peut-on changer de modèle, d’hébergement, de base vectorielle ou d’outil d’observabilité sans réécrire tout le système ?
Démo Racine.AI / approche TW3 Partners
Au Hall 7.2, Allée C, Stand 74, TW3 Partners présentera Racine.AI sur demande ou selon les créneaux communiqués par l’équipe.
L’approche Racine.AI repose sur quatre briques :
| Brique | Objectif |
|---|---|
| Routage multi-LLM | Choisir le modèle adapté selon coût, latence, qualité et contraintes de déploiement |
| RAG souverain | Interroger un corpus interne avec traçabilité des sources et gestion des droits |
| Orchestration agentique | Encadrer les appels outils, les étapes intermédiaires et les conditions d’arrêt |
| Observabilité | Suivre appels, coûts, latences, erreurs, actions et métriques de succès |
Dans cette approche, la priorité peut être donnée à des modèles open weights ou déployables en environnement maîtrisé, selon les contraintes de souveraineté, coût, latence et qualité. Le design est pensé pour faciliter la conformité RGPD et AI Act, selon les cas d’usage et le contexte de déploiement.
Les présentations Racine.AI sont destinées aux directions générales, DSI, CDO, CTO, directions innovation et équipes métier qui veulent évaluer une trajectoire agentique réaliste : cadrage, POC, industrialisation, gouvernance et observabilité.
Maturité de l’IA agentique en 2026
L’IA agentique gagne en maturité, mais reste encore hétérogène selon les organisations, les cas d’usage et la qualité de l’observabilité. Les entreprises les plus avancées ne se distinguent pas seulement par le choix du modèle. Elles se distinguent par la discipline d’intégration : droits d’accès, supervision, monitoring, tests, gestion du coût, documentation et capacité de retour arrière.
LangGraph, CrewAI, AutoGen et MCP font partie des références à connaître, sans exclure d’autres architectures propriétaires ou frameworks internes. MCP (Model Context Protocol), initialement proposé par Anthropic, est particulièrement suivi pour la connexion entre assistants IA, outils et sources de données. Langfuse et Arize Phoenix font partie des outils à connaître pour l’observabilité LLM et agentique, parmi d’autres solutions selon les stacks retenues.
Ces outils ne sont pas des garanties de maturité. Une architecture agentique réussie dépend surtout de la qualité du cas d’usage, des données, des garde-fous et de l’exploitation opérationnelle.
Erreurs à éviter en visitant les démos
| Erreur | Pourquoi c’est risqué | Question à poser |
|---|---|---|
| Confondre chatbot et agent | Un chatbot répond ; un agent planifie, appelle des outils et agit sous contraintes | Quelles actions l’agent peut-il réellement déclencher ? |
| Accepter une démo trop scriptée | Elle ne teste ni robustesse ni imprévus | Peut-on tester un input non préparé ? |
| Ignorer l’observabilité | Impossible d’auditer les erreurs ou les coûts | Quels logs et replays sont disponibles ? |
| Négliger les permissions | Risque d’accès excessif aux données internes | Comment les droits existants sont-ils respectés ? |
| Oublier le coût | Les agents multi-étapes peuvent multiplier les appels modèle | Quel coût par tâche sur un workflow complet ? |
| Survoler l’AI Act | Certains usages peuvent devenir plus exigeants selon le domaine | Quelle documentation conformité est disponible ? |
FAQ
Combien de démos IA agentique sont attendues à VivaTech 2026 ?
Plusieurs catégories de démonstrations devraient être pertinentes pour l’agentique : agents documentaires, agents vocaux, RAG, automatisation métier, robotique augmentée et observabilité. Le nombre exact de démos doit être vérifié dans le programme officiel.
Comment évaluer la maturité d’une démo agentique ?
Trois critères donnent une première lecture : autonomie encadrée, robustesse face aux cas imparfaits et observabilité industrielle. Demandez les logs, les métriques, les appels outils, les conditions d’arrêt et les mécanismes d’escalade humaine.
La présentation Racine.AI est-elle technique ou commerciale ?
Elle peut être adaptée au public. Pour les DSI, CTO et CDO, l’échange porte sur l’architecture multi-LLM, le RAG souverain, l’orchestration et l’observabilité. Pour les dirigeants, l’accent est mis sur les cas d’usage, les risques, le ROI et la trajectoire d’industrialisation.
Comment réserver une présentation Racine.AI ?
Les présentations Racine.AI sont disponibles sur demande ou selon les créneaux communiqués par TW3 Partners. Réservation via contact@tw3partners.fr. Stand : Hall 7.2, Allée C, Stand 74.
Quels ordres de grandeur de latence pour un agent IA en production ?
Selon des retours observés par TW3 Partners, la latence p95 d’un agent multi-étapes peut se situer de quelques secondes à une dizaine de secondes selon la complexité du workflow. Ces chiffres sont des ordres de grandeur, non des garanties générales. Ils doivent être validés sur vos propres workflows, volumes et contraintes.
Quels ordres de grandeur de coût pour une requête agentique ?
Une requête agentique peut coûter de quelques millièmes à quelques centièmes d’euro dans certains scénarios, mais ces ordres de grandeur dépendent fortement du nombre d’appels modèle, des outils invoqués, du contexte, du fournisseur, de l’hébergement et du routage.
Quels frameworks d’orchestration connaître en 2026 ?
LangGraph, CrewAI, AutoGen et MCP font partie des références à connaître, sans exclure d’autres architectures propriétaires ou frameworks internes. Le choix dépend du besoin : graphe d’état, multi-agents, appels outils, intégration SI, observabilité et gouvernance.
Quelle observabilité pour des agents en production ?
Les équipes doivent suivre les traces d’exécution, les appels outils, les métriques de latence, les coûts, les erreurs, les escalades et les résultats métier. Langfuse et Arize Phoenix font partie des outils à connaître, mais l’important est la capacité à auditer et améliorer le système.
Comment l’AI Act classe-t-il les agents IA ?
Le règlement AI Act UE 2024/1689 classe les systèmes selon les risques et les usages. Certains agents peuvent relever de catégories plus exigeantes selon leur usage, notamment RH, justice, infrastructures critiques, crédit, éducation ou accès à des services essentiels.
Quelles sanctions prévoit l’AI Act ?
Le règlement a été publié au JOUE le 12 juillet 2024 et s’applique progressivement. Les sanctions peuvent aller jusqu’à 35 M€ ou 7 % du chiffre d’affaires annuel mondial selon les cas, notamment pour certaines pratiques interdites.
Comment combiner agents IA et données souveraines ?
Une approche prudente consiste à combiner routage multi-LLM, modèles déployables en environnement maîtrisé, RAG avec traçabilité des sources, hébergement adapté au niveau de sensibilité et observabilité complète. Le bon choix dépend du cas d’usage et du niveau de risque.
Sources
- Communications officielles VivaTech 2026, vivatech.com
- Bpifrance Bigmedia / Top 100 VivaTech
- Stanford HAI AI Index 2025
- McKinsey, The State of AI
- Règlement AI Act UE 2024/1689, EUR-Lex
- LangGraph / LangChain
- CrewAI
- Microsoft AutoGen
- MCP / Anthropic
- Langfuse
- Arize Phoenix
Rencontrer TW3 Partners à VivaTech 2026
TW3 Partners sera présent à VivaTech 2026 au Hall 7.2, Allée C, Stand 74, du 17 au 20 juin 2026.
Venez échanger avec l’équipe sur l’IA agentique, le RAG souverain, les architectures multi-LLM, l’observabilité et les trajectoires d’industrialisation. Pour préparer un rendez-vous, contactez contact@tw3partners.fr ou passez par tw3partners.fr.
