L'IA agentique qui résout de vrais problèmes
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Commencer par le défi
L'IA agentique est un sujet d'actualité. Les analystes prévoient que le marché passera de 5,2 milliards de dollars en 2024 à près de 200 milliards de dollars en 2034. L'adoption a déjà atteint 72 % des moyennes et grandes entreprises. Mais les chiffres seuls ne disent pas tout.
Une grande partie de la discussion est encore axée sur le battage médiatique. De nombreux outils qualifiés d'« agentiques » n'offrent qu'une autonomie limitée. Et trop souvent, les entreprises se précipitent pour mettre en œuvre de nouvelles technologies simplement parce qu'elles sont à la mode, et non parce qu'elles répondent à un besoin réel de l'entreprise. Les études menées par l'industrie montrent que 95 % des projets pilotes d'IA n'atteignent jamais le stade de la production, ce qui se traduit par des investissements gaspillés, des initiatives au point mort et des équipes désabusées.
Chez GFT Technologies, nous pensons que le point de départ ne doit pas être la technologie, mais le problème que vous souhaitez résoudre.
Du défi au résultat
L'IA agentique apporte de la valeur lorsqu'elle vise un résultat d'affaires défini. Les systèmes d'IA agentique ne se contentent pas de prédire, ils agissent. Ils peuvent planifier, s'adapter et exécuter des tâches de manière autonome, comblant ainsi le fossé entre la vision et le résultat. Lorsqu'ils sont déployés de manière responsable, ils apportent des gains mesurables dans tous les secteurs.
Parmi les applications qui ont fait leurs preuves, citons
- Finance :
Automatisation de l'évaluation du crédit, de la détection des fraudes et des paiements. - Santé :
Optimisation de la programmation, des diagnostics et des flux de travail des patients. - Commerce de détail :
Tarification dynamique, assistants d'achat personnalisés et gestion des stocks. - Chaîne d'approvisionnement :
Prévision, routage et négociation avec les fournisseurs grâce à l'orchestration multi-agents. - Flux de travail d'entreprise :
De l'automatisation DevOps à la conformité et à la remédiation informatique.
Ces exemples montrent que l'IA agentique va au-delà de l'expérimentation pour créer une valeur tangible.
L'intelligence n'est pas synonyme de sécurité
L'autonomie s'accompagne de responsabilités. Contrairement à l'automatisation statique, les systèmes agentiques agissent de leur propre chef, ce qui exige une gouvernance plus forte qui évolue avec eux.
Nous intégrons des pratiques d'IA responsable dans chaque déploiement :
- Réduire les dépendances aux données et prévenir les hallucinations.
- Assurer la transparence et l'explicabilité.
- Intégrer la conformité et la confiance au cœur de l'activité.
Cette approche protège les résultats tout en maintenant les humains dans le contrôle stratégique, en veillant à ce que vos systèmes agentiques améliorent le jugement humain plutôt que de le remplacer.
Rompre le piège du pilote
De nombreuses organisations s'enlisent dans des cycles de validation de concept sans fin. Nous aidons les entreprises à combler ce fossé grâce à une méthodologie éprouvée :
- Commencer par le défi. Définir le problème avant de choisir la technologie.
- Concevoir la bonne solution. Évaluer si l'IA agentique, l'automatisation traditionnelle ou une autre solution est la plus adaptée.
- Évoluer de manière responsable. Passer de la validation du concept à la production, en intégrant la gouvernance.
Liste de contrôle du leadership : 5 questions pour démarrer avec l'IA agentique
- Quel problème professionnel suis-je en train de résoudre ?
Si la réponse est « expérimenter les dernières technologies », arrêtez. L'IA agentique doit être guidée par un problème précis, et non par le battage médiatique. - Comment le succès sera-t-il mesuré ?
Définissez des résultats mesurables. Gains d'efficacité, réduction des coûts, augmentation du chiffre d'affaires ou amélioration de l'expérience client. - L'IA agentique est-elle la bonne solution ou une solution plus simple est-elle préférable ?
L'autonomie n'est pas nécessaire pour tous les défis. Évaluez les alternatives telles que l'automatisation traditionnelle, les systèmes basés sur des règles ou l'IA prédictive. - Comment allons-nous garantir une utilisation responsable ?
Avez-vous mis en place des contrôles de gouvernance, de conformité et des contrôles humains dans la boucle pour gérer l'autonomie en toute sécurité ? - Pouvons-nous aller au-delà des projets pilotes ?
Votre infrastructure, vos données et votre culture organisationnelle permettent-elles d'étendre l'IA agentique à la production de manière sûre et durable ?
La prochaine vague : Des agents qui travaillent ensemble
L'avenir de l'IA ne sera pas fait de copilotes ou de chatbots isolés, mais d'écosystèmes connectés d'agents autonomes. Prenons l'exemple de deux agents interconnectés dans la pratique : un agent commercial qui optimise la tarification et les offres groupées en temps réel, et un agent de la chaîne d'approvisionnement qui assure la disponibilité des stocks et le respect des délais de livraison. Ensemble, ils négocient et s'alignent de manière autonome pour améliorer les résultats de l'entreprise. Le tout sans intervention humaine, mais avec une transparence et un contrôle complets.
Ces systèmes négocieront, collaboreront et s'adapteront en temps réel aux chaînes d'approvisionnement, aux marchés financiers et aux expériences des clients. Mais un principe fondamental ne changera pas : la technologie ne doit jamais être le point de départ.
Les organisations qui mettent en œuvre l'IA agentique simplement parce qu'elle est à la mode risquent de créer des systèmes fragmentés qui ne résolvent aucun problème réel. Chez GFT, nous considérons l'IA agentique comme un catalyseur de nouveaux modèles commerciaux, et non comme une vitrine technologique. Les gagnants seront ceux qui partent de défis commerciaux clairs, intègrent l'IA agentique de manière responsable, la connectent de manière transparente aux systèmes de l'entreprise et l'adaptent en toute confiance.
