Jusqu’à 70 % de l’effort manuel supprimé de certains workflows ? Cognizant avance un chiffre rare dans l’IA d’entreprise. Mais derrière cette promesse, l’enjeu n’est pas de remplacer les salariés. Il s’agit de confier aux agents IA une part croissante de processus jusqu’ici exécutés étape par étape par des humains.
Ainsi, Cognizant affirme que des agents IA basés sur des rôles peuvent automatiser 60 à 70 % de l’effort manuel dans certains workflows ciblés. Ce résultat est issu de ses propres déploiements internes avec les technologies de Google Cloud, notamment Gemini Enterprise. Il ne signifie pas que 70 % des emplois sont automatisables. La nuance est essentielle. L’entreprise de services informatiques mesure ici la quantité de tâches manuelles retirée d’un processus précis. Derrière l’élargissement de son partenariat avec Google, Cognizant teste ainsi l’évolution des agents qui commencent à exécuter une partie du processus à la place des salariés.
Cognizant automatise jusqu’à 70 % de l’effort manuel dans certains workflows
Pour arriver à ce niveau d’automatisation, Cognizant cible des fonctions précises plutôt que de déployer un agent généraliste dans toute l’entreprise. Les cas d’usage internes couvrent l’ingénierie logicielle, les opérations de livraison, le support et des solutions de main-d’œuvre agentique.
Dans le développement, les équipes utilisent Gemini Enterprise et Antigravity 2.0 pour expliquer du code, générer automatiquement des tests ou moderniser des applications existantes. Selon les benchmarks internes de Cognizant, ces usages accélèrent jusqu’à 30 % la vitesse de développement logiciel.
Les chefs de projet et les équipes de delivery utilisent également Gemini Enterprise pour suivre des étapes clés, fluidifier certains processus et automatiser la documentation. C’est donc dans des fonctions jugées prioritaires que Cognizant déploie ses agents basés sur les rôles. Et aussi que l’entreprise revendique jusqu’à 60 à 70 % d’effort manuel automatisé.
Toutefois, le groupe ne détaille pas la méthodologie complète de calcul de ce pourcentage, ni la liste exhaustive des workflows concernés. Il s’agit donc d’un résultat issu des benchmarks internes de Cognizant. Et non d’une mesure indépendante généralisable à toutes les entreprises.
Et cette limite compte, car un processus très répétitif, composé de collecte d’informations, de mise à jour documentaire et d’actions standardisées, peut offrir un taux d’automatisation élevé. Le même résultat est beaucoup moins évident pour un métier qui repose sur des arbitrages complexes, des exceptions ou une forte responsabilité humaine.
L’agent IA de Google ne se contente plus d’assister le salarié
C’est ce qui distingue cette approche des premiers copilotes d’IA générative. Un copilote rédige un document, résume une réunion ou suggère du code. Le salarié reste généralement celui qui déclenche les actions et enchaîne les différentes étapes du travail.
Un agent IA spécialisé vise un autre niveau d’autonomie. Il reçoit un rôle dans un processus, accède aux outils nécessaires et peut prendre en charge une succession d’actions. La question de productivité change alors d’échelle. Il ne s’agit plus uniquement de savoir combien de minutes un salarié gagne sur une tâche, mais quelle part entière du workflow peut être déléguée.
Gartner estime que jusqu’à 40 % des applications d’entreprise intégreront des agents spécialisés dans des tâches en 2026, contre moins de 5 % auparavant. Cela explique donc pourquoi Cognizant et Google cherchent à industrialiser les déploiements. L’Agent Foundry de Cognizant a déjà servi à créer plus de 2 000 agents. Selon l’entreprise, “certains cycles de développement d’agents pourraient ainsi passer de plusieurs mois à des sprints de deux semaines”.
Alors, le véritable changement n’est pas seulement qu’un salarié utilise Gemini. Une partie de son processus de travail peut désormais être conçue directement autour d’agents.
Pourquoi Cognizant teste Gemini sur jusqu’à 200 000 collaborateurs ?
Par ailleurs, Cognizant ne réserve pas cette stratégie à ses clients. Le groupe prévoit de déployer Gemini Enterprise auprès de 100 000 collaborateurs en 2026. Avec un objectif qui peut atteindre 200 000 utilisateurs. Et au moins 10 000 professionnels doivent être certifiés sur la plateforme.
Ce déploiement interne joue un rôle commercial évident. Cognizant utilise sa propre organisation comme terrain d’industrialisation. Et cela avant d’appliquer les modèles de prestation chez ses clients.
Ses ingénieurs certifiés Frontier interviennent directement dans les environnements des entreprises. Leur travail consiste à auditer les workflows existants, évaluer les agents puis les amener jusqu’en production aux côtés des équipes de Google Cloud. L’enjeu est de réduire la distance entre une démonstration d’IA et un processus réellement utilisé au quotidien.
Un premier cas client donne une idée des résultats recherchés. Chez un grand fournisseur américain de communications et de divertissement, la modernisation d’un centre de contact avec Cognizant et Gemini Enterprise for Customer Experience aurait augmenté de 17 % le taux de résolution au premier contact. Près d’un tiers des demandes de rendez-vous ont été traitées grâce à l’automatisation basée sur l’IA. Les agents ont été déployés en trois mois, puis plus de 500 optimisations de modèles ont été réalisées durant la première année.
Cognizant is deepening its @GoogleCloud partnership, putting Frontier Certified Engineers directly inside client environments to audit workflows, test AI agents, and get them into production. More: https://t.co/W47Xnn4ai6 pic.twitter.com/lXjzaW7q63
— Cognizant (@Cognizant) July 7, 2026
Ainsi, Cognizant transforme son expérience interne en vitrine commerciale. L’entreprise veut commercialiser une méthode pour identifier les tâches automatisables et mesurer les gains obtenus. Plutôt que de vendre uniquement des licences ou des démonstrations d’agents.
Automatiser 70 % d’un workflow ne signifie pas supprimer 70 % des emplois
Le chiffre de 70 % peut facilement conduire à une mauvaise interprétation. Cognizant ne dit pas avoir remplacé 70 % de ses salariés dans les fonctions concernées. L’entreprise parle de 60 à 70 % de l’effort manuel au sein de workflows ciblés.
Dans un processus partiellement automatisé, l’humain peut rester indispensable. Que ce soit pour traiter les exceptions, contrôler un résultat, prendre une décision sensible ou assumer la responsabilité finale. L’agent absorbe alors les étapes répétitives et standardisables sans nécessairement supprimer le rôle complet.
Le véritable enjeu pour les entreprises est même plus complexe. Deloitte constate que “de nombreuses organisations automatisent encore des processus qui sont conçus pour des travailleurs humains sans repenser leur modèle opérationnel”. Or, la création de valeur pourrait davantage dépendre d’une refonte du travail autour de la coopération entre humains et agents. Automatiser 70 % d’un mauvais workflow ne produit donc pas mécaniquement 70 % de valeur supplémentaire.
N’oublions pas la question de la gouvernance. Dans son étude 2026 sur l’IA en entreprise, Deloitte indique que “seule une entreprise sur cinq dispose d’un modèle mature de gouvernance des agents autonomes”. Alors que leur adoption doit fortement progresser.
Gartner avertit de son côté que plus de 40 % des projets d’IA agentique pourraient être abandonnés d’ici fin 2027. Et cela en raison de coûts croissants, d’une valeur business mal définie ou de contrôles des risques insuffisants.
C’est alors la principale limite derrière le chiffre spectaculaire de Cognizant. Plus un agent exécute une part importante d’un processus, plus l’entreprise doit savoir précisément ce qu’il peut décider, quelles données il utilise et à quel moment un humain doit reprendre la main.
Cognizant et Google veulent mesurer l’IA par le travail réellement délégué
Pendant les premières années de l’IA générative en entreprise, les fournisseurs ont surtout communiqué sur le nombre d’utilisateurs, de licences distribuées ou de salariés formés. Mais, le déploiement de Cognizant met en avant une métrique beaucoup plus opérationnelle. Notamment, la part d’effort humain retirée d’un workflow.
C’est probablement ce qui change vraiment avec les agents IA. La performance ne se mesure plus uniquement à la qualité d’une réponse générée ou au temps gagné pour rédiger un document. Elle commence à se mesurer à la capacité d’un système à prendre en charge une séquence complète de travail.
Pour Cognizant, le défi sera donc désormais de démontrer que son taux de 60 à 70 % peut être reproduit au-delà de quelques workflows soigneusement sélectionnés. Pour Google, l’enjeu est de faire de Gemini Enterprise une couche d’exécution des processus métiers. Et pas simplement un assistant supplémentaire installé sur les postes de travail.
Les agents gagnent de plus en plus en autonomie. La question pour les entreprises ne sera donc plus seulement « combien de salariés utilisent l’IA ? ». Elle deviendra beaucoup plus sensible. Quelle part du travail peut réellement être confiée à une machine, et quelles décisions doivent impérativement rester humaines ?
FAQ : Cognizant, Google et l’automatisation du travail par les agents IA
Non. Cognizant affirme que ses agents basés sur les rôles peuvent automatiser jusqu’à 60 à 70 % de l’effort manuel dans certains workflows ciblés. Ce chiffre ne concerne ni 70 % des emplois ni l’ensemble des activités du groupe.
Les usages cités concernent notamment l’ingénierie logicielle, les opérations de delivery, la documentation, le suivi des étapes de projet et le support interne. Les équipes utilisent aussi Gemini Enterprise pour l’explication de code, la génération automatisée de tests et la modernisation d’applications existantes.
Gemini Enterprise est la plateforme d’IA d’entreprise de Google Cloud. Un agent IA est conçu pour prendre en charge des tâches ou des séquences d’actions liées à un rôle ou à un workflow précis. Il peut donc aller plus loin qu’un simple assistant qui génère du texte ou répond à une question.
Cognizant n’a pas annoncé la suppression de 70 % de ses effectifs. L’automatisation d’une partie d’un workflow peut réduire les tâches manuelles tout en maintenant une intervention humaine pour les exceptions, les validations, les décisions sensibles et le contrôle des résultats.
Cognizant prévoit de déployer Gemini Enterprise auprès de 100 000 collaborateurs en 2026, avec l’objectif d’atteindre jusqu’à 200 000 utilisateurs. Le groupe certifie également au moins 10 000 professionnels sur la plateforme afin d’accompagner les déploiements chez ses clients.
Rien ne permet encore de l’affirmer. Cognizant évoque des workflows ciblés et n’a pas publié de méthodologie détaillée permettant de généraliser ce taux. Le niveau d’automatisation dépend notamment de la standardisation du processus, du nombre d’exceptions et des décisions qui nécessitent une intervention humaine.
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