Comment tirer parti de l’IA agentique de manière concrète ?

Cet article est le deuxième volet de notre série en trois parties consacrée à l’« IA agentique ». Notre objectif est de fournir une base claire pour comprendre les systèmes d’IA basés sur des agents. Ainsi, les entreprises pourront prendre des décisions éclairées sur leurs investissements futurs et leur transformation organisationnelle. Plutôt que de plonger dans des détails techniques, nous mettons l’accent sur des pistes concrètes et des réflexions stratégiques, directement applicables aux décisions des entreprises.

Voici les trois articles de cette série, publiés dans l’ordre :

1. Qu'est-ce que l’IA agentique et comment fonctionne-t-elle ?

2. Comment tirer parti de l’IA agentique de manière concrète ? (cet article)

3. Quels sont les cas d’usage de l’IA agentique ?

Dans le premier article, nous avons exploré les bases conceptuelles de l’IA agentique. Ce deuxième volet se concentre sur l’étape suivante : comment transformer une idée en une mise en œuvre concrète au sein de l’entreprise. Nous abordons ici les conditions préalables, les questions stratégiques et les domaines d’action essentiels auxquels les entreprises font face lorsqu’elles planifient et préparent leurs premières initiatives en IA agentique.

Au-delà des aspects purement technologiques, il s’agit également de prendre des décisions organisationnelles cruciales : intégrer l’IA dans les plateformes existantes, définir une stratégie claire et gérer l’apparition de nouveaux rôles et responsabilités. L’objectif est de poser des bases solides pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA agentique, en adoptant une approche itérative, évolutive et orientée vers la création de valeur.

Avant de se lancer dans la mise en place de l’IA agentique, il est crucial de clarifier la situation de départ, les objectifs stratégiques globaux et les leviers opérationnels. L’introduction de cette technologie ne doit pas être perçue comme un simple projet technique, mais comme une composante d’un projet de transformation plus large, impactant les processus, les rôles, l’écosystème informatique et la logique décisionnelle. Définir un point de départ stratégique est essentiel pour construire une vision cible solide, qu’il s’agisse d’un MVP (produit minimum viable) initial ou d’un déploiement à grande échelle. Trois questions fondamentales permettent de structurer cette démarche et d’en évaluer la faisabilité :

• Que voulons-nous accomplir ? L’objectif stratégique doit être clairement défini : s’agit-il de réduire la charge opérationnelle, d’améliorer la qualité, de proposer de nouvelles expériences client ou d’innover sur le long terme ? Cette clarification oriente la démarche et aide à prioriser les MVP initiaux ainsi que les étapes de mise à l’échelle. Les décideurs doivent être capables de démontrer la valeur ajoutée concrète et de la communiquer efficacement, notamment aux gestionnaires budgétaires et aux partenaires impliqués dans la mise en œuvre.
• Quel est le principal levier d’action ? Les agents intelligents sont particulièrement performants dans des contextes où les processus sont répétitifs, axés sur les données, riches en prises de décision ou non entièrement déterministes. Leur valeur est maximale dans les processus d’interface impliquant de nombreuses interactions, comme entre les canaux clients, les systèmes logistiques ou les services spécialisés. Ces domaines sont souvent étroitement liés à des indicateurs clés de performance (KPI) tels que les délais d’exécution, la qualité ou la satisfaction client.
• Par quoi commencer ? Les projets réussis débutent souvent dans des zones d’ombre, c’est-à-dire des domaines où aucun processus critique n’est directement impacté, mais où des résultats visibles peuvent être obtenus rapidement. Cela peut inclure des processus de planification interne, des procédures de reporting ou des routines de communication structurées. Ces initiatives permettent d’acquérir de l’expérience, de poser des bases techniques solides et de familiariser progressivement l’organisation avec de nouvelles méthodes de travail, tout en limitant les risques stratégiques et les barrières d’entrée.

L’IA agentique n’est pas une finalité en soi. Elle prend tout son sens lorsqu’elle intervient là où les systèmes traditionnels atteignent leurs limites, notamment dans des situations où les décisions doivent être prises dans l’incertitude ou lorsque les processus ne peuvent pas être entièrement modélisés à l’aide de règles fixes. Cela est particulièrement pertinent lorsque les logiques de décision impliquent plusieurs services ou que les processus évoluent fréquemment en raison de nouveaux paramètres.

Dans ces contextes, les agents jouent un rôle clé en apportant stabilité, régulation et évolutivité. Ils agissent comme une couche de contrôle adaptative dans des processus qui ne peuvent être ni entièrement automatisés, ni efficacement gérés manuellement. Ils peuvent par exemple :

• Prioriser des demandes en fonction de critères dynamiques,
• Prendre des décisions en temps réel pour allouer des ressources de manière optimale,
• Formuler des recommandations d’action basées sur les données pour soutenir les opérations quotidiennes.

En s’intégrant dans ces environnements complexes, les agents permettent non seulement d’améliorer l’efficacité, mais aussi de renforcer la résilience des processus face aux changements constants.

Domaines d’application typiques de l’IA agentique :

• Service client : Les agents peuvent gérer de manière autonome les demandes répétitives tout en préparant des réponses pour les cas plus complexes. Ils sont capables de regrouper les informations nécessaires, analyser les sentiments des clients, proposer des escalades si nécessaire. Cette approche améliore la qualité du service tout en réduisant les coûts opérationnels.
• Achats et logistique : Dans la chaîne d’approvisionnement, les agents jouent un rôle clé en détectant les risques de rupture, proposant des itinéraires ou des fournisseurs alternatifs, déclenchant automatiquement des commandes dans des cas prédéfinis. Cela permet de sécuriser les opérations et d’optimiser les flux logistiques.
• Ventes et marketing : Les agents commerciaux exploitent les données du CRM pour identifier des prospects potentiels, évaluer les interactions existantes, suggérer des stratégies de contact personnalisées, basées sur un apprentissage continu. Ils aident ainsi à maximiser l’efficacité des campagnes et à renforcer la relation client.
• Développement produit : Les agents peuvent soutenir les équipes de développement en analysant en continu les retours du marché, surveillant l’usage des produits, aidant à prioriser les fonctionnalités à développer. Cela permet d’aligner les produits sur les besoins réels des utilisateurs.
• Back office et conformité : dans des domaines tels que la vérification des factures, la validation des contrats ou les rapports réglementaires, les agents automatisent les tâches préliminaires et fournissent des propositions structurées aux équipes métiers. Cela permet une réduction des erreurs et des délais.
• Gestion des effectifs : les agents assistent dans la planification des équipes, les prévisions de capacités ou l'attribution des compétences, notamment dans des environnements dynamiques où les besoins fluctuent et où les ressources sont limitées.

Exemple concret d’agents dans la planification de la demande

Dans le cadre de projets en cours, l’utilisation d’agents pour la planification de la demande est actuellement explorée. Ces agents analysent de manière dynamique des éléments tels que :

1. Les modèles de commande,

2. Les variations saisonnières,

3,Les délais de livraison.

Les premiers résultats sont prometteurs : ils montrent que cette approche permet de mettre en place des processus d’approvisionnement adaptatifs et basés sur les données. Ces processus sont développés de manière itérative, en étroite collaboration avec les départements spécialisés, garantissant ainsi une intégration fluide et efficace.

L’accent est mis sur trois axes principaux :

L’apprentissage continu, pour affiner les modèles et s’adapter aux évolutions du marché,

L’automatisation ciblée, pour optimiser les tâches répétitives et réduire les délais,

Le développement d’une logique de décision robuste, pour garantir des choix éclairés et fiables à chaque étape.

Cet exemple illustre comment l’IA agentique peut transformer des processus complexes en solutions agiles et orientées vers la création de valeur.

La mise en place d’une architecture compatible avec les agents ne repose pas uniquement sur des considérations techniques. Elle nécessite également une réflexion approfondie sur l’accès aux données, les logiques de décision, les exigences de sécurité et la répartition des responsabilités. La réussite d’un déploiement repose sur une cohérence parfaite entre les données disponibles, les systèmes existants et la gouvernance organisationnelle.

• Données : La réussite des agents dépend fortement de la qualité, de l’actualité et de la disponibilité des données. Ils doivent pouvoir accéder en temps réel à des informations pertinentes, qu’elles soient structurées (par exemple, des données produits ou des données de référence) ou non structurées (comme des e-mails ou des tickets). Un minimum de description sémantique est également nécessaire pour que les agents puissent comprendre le contexte et interpréter correctement les données.
• Écosystème : Une architecture informatique flexible, basée sur des API, est un atout majeur pour intégrer les agents. En revanche, les systèmes hérités dotés d’interfaces fermées ou mal documentées peuvent ralentir leur déploiement ou le rendre économiquement non viable. Au-delà des API, il est crucial de maîtriser l’orchestration et le contrôle des flux de données pour garantir une intégration fluide et efficace.
• Gouvernance : La gouvernance joue un rôle central dans le développement et le suivi des agents. Les responsabilités doivent être clairement définies, notamment en ce qui concerne le développement des agents, leur suivi opérationnel, la validation de leurs résultats. Sans mécanismes de contrôle fiables et transparents, le risque de perte de contrôle ou de défiance est élevé. Des aspects tels que l’auditabilité, la gestion des versions et la traçabilité des décisions doivent être pris en compte dès les premières étapes.
• Notions d'accès et de droits : Les agents nécessitent un accès bien défini aux systèmes et aux données, dans le respect strict des politiques de sécurité. Les entreprises doivent décider en amont si les agents opéreront sous des rôles techniques génériques ou si un système de gestion des identités et des droits spécifique aux agents sera mis en place.
• Surveillance et points de contrôle : Pour instaurer la confiance et minimiser les risques, des points de contrôle doivent être intégrés dès le départ. Ces mécanismes permettent de valider les actions critiques, de faire remonter les incertitudes ou d’enregistrer les décisions prises par les agents.

Ces points de contrôle sont essentiels pour garantir une prise en charge future et favoriser l’adhésion des équipes internes.

Retours d’expérience client : dans des environnements informatiques hétérogènes et avec des responsabilités complexes, de nombreuses entreprises identifient aujourd’hui un fort potentiel dans la mise en place de modèles d’exploitation compatibles avec les agents. Cette capacité est d’ores et déjà envisagée comme un levier stratégique, notamment en ce qui concerne l’évolutivité future, les exigences de gouvernance et les exigences d’intégration. Toutefois, dans de nombreux cas, des expériences concrètes sont encore en cours de développement.

Dynamique d'équipe et transformation : la collaboration entre humains et agents

L’arrivée de l’IA agentique ne bouleverse pas instantanément les tâches, les rôles ou les attentes, mais elle les fait évoluer progressivement et de manière tangible. Les collaborateurs endossent de nouvelles responsabilités, tandis que les tâches routinières sont de plus en plus automatisées par des agents. Cela crée de nouvelles interfaces entre les humains et les machines : les employés deviennent accompagnateurs, encadrants et superviseurs de systèmes intelligents. Parallèlement, de nouvelles exigences en matière de transparence, d’interaction et de confiance apparaissent, tant dans le travail quotidien que dans la gestion globale des processus assistés par les agents. Il est donc crucial de façonner activement cette transition par une répartition claire des rôles, des mesures d’habilitation ciblées et une culture d’apprentissage bien intégrée.

Aspects importants :

• Consolider l'adoption : les employés doivent comprendre comment fonctionnent les agents, où se situent leurs limites et en quoi leur propre rôle évolue. Un manque d’accompagnement adapté peut entraîner rejet ou méfiance.
• Créer de nouveaux rôles : au-delà des fonctions classiques (gestion de projet, analyse de données), de nouveaux rôles apparaissent : Agent Designer, Agent Supervisor ou Agent Product Owner. Ce sont des profils hybrides combinant compréhension technique et maîtrise des processus métier.
• Renforcer la collaboration inter-fonctionnelle : le développement d’un agent exige une synergie étroite entre les équipes informatiques, les services métiers et l’équipe de gestion des données. Une approche cloisonnée compromet l’efficacité des solutions mises en place.
• Activation et formation : pour une adoption réussie au quotidien, il est nécessaire de mettre en place des actions ciblées d’appropriation, comme des formations, des guides pratiques ou des supports interactifs.
• Établir des boucles de retour d’expérience : les retours réguliers des utilisateurs sur le système agentique et son équipe d'assistance renforcent la transparence, affinent la logique de l'agent et favorisent l'acceptation à l'échelle de l'organisation.
• Accompagner le changement : l'IA agentique transforme les tâches et les flux de travail. La gestion active du changement favorise l’ancrage durable de ces évolutions et limite les résistances.

L’IA agentique ne se limite pas à optimiser les processus existants. Elle agit également comme un catalyseur pour l’apprentissage organisationnel et la promotion d’une culture d’innovation interdépartementale. En rendant les processus plus transparents, en structurant les logiques de décision et en les enrichissant continuellement avec de nouvelles connaissances contextuelles, les agents renforcent la capacité des organisations à analyser, à s’adapter et à se remettre en question.

Par ailleurs, l’introduction de l’IA agentique favorise la création de nouveaux espaces d’échange interdisciplinaire entre les services informatiques, les services métiers et les fonctions de gouvernance. Ces interactions stimulent non seulement l’efficacité opérationnelle, mais ouvrent également la voie à des opportunités d’innovation. Cela peut inclure le développement de nouveaux produits, services ou même de modèles économiques digitaux, permettant aux organisations de rester compétitives et de s’adapter aux évolutions du marché.

L’IA agentique ne diffère pas fondamentalement des autres projets d’innovation intégrés à l’échelle de l’entreprise, à une exception près : son impact multidimensionnel, à la fois technologique, opérationnel et culturel. Cette spécificité nécessite une approche réfléchie et structurée.

Les principes éprouvés de transformation restent pleinement applicables. Plutôt que de viser une rupture brutale, il est recommandé d’adopter une démarche itérative, en commençant par une phase pilote, des objectifs réalistes et une vision claire de l’évolutivité à long terme. Définir des étapes dès le départ permet de limiter les risques, capitaliser sur l’expérience, et renforcer durablement la capacité de l’organisation.

Étapes recommandées pour déployer l’IA agentique :

La mise en œuvre de l’IA agentique nécessite une approche progressive et structurée pour maximiser son impact tout en minimisant les risques. Voici les étapes clés à suivre :

• Pilotage : commencez par un cas d’usage à faible risque mais à forte visibilité, avec un bon accès aux données. L’objectif est de tester la faisabilité et de recueillir des retours concrets de la part des équipes métier. Les premiers agents doivent être conçus pour générer des apprentissages réels, tant sur le plan technique qu’organisationnel. Il est essentiel d’évaluer systématiquement les retours des parties prenantes afin d’identifier dès le début les freins à l’adhésion ou les faiblesses de conception.
• Évolutivité : étendez progressivement le modèle d’agents à des processus similaires ou à d’autres entités de l’organisation. Il est crucial de faire évoluer l’architecture et la gouvernance en parallèle. Dès cette étape, il peut être utile de structurer un portefeuille d’agents internes, avec des critères d’évaluation standardisés, une planification des ressources et une gouvernance claire (par exemple avec un Agent Owner ou un responsable de l’exploitation).
• Ancrage : construisez un cadre de référence standardisé pour les agents, incluant un modèle d’exploitation, des indicateurs de performance, une gestion des droits et des cycles d’amélioration continue. Cela comprend également la mise en place de mécanismes de suivi, d’audit, ainsi que de règles pour les mises à jour, les escalades ou la formation. Les entreprises les plus avancées utilisent cette phase pour intégrer l’IA agentique au cœur de leur chaîne de valeur, en l’alignant sur leurs objectifs business, réglementaires et culturels.
• L’objectif final : bâtir une capacité durable, à l'échelle de l’entreprise, pour concevoir, contrôler et exploiter l'automatisation basée sur les agents, tout en définissant des responsabilités claires, une gouvernance solide et uen grande flexibilité. Ainsi, l’IA agentique ne sera plus une solution ponctuelle. Elle deviendra une compétence stratégique ancrée dans l’ensemble de l’organisation.

Valoriser les investissements existants : l’IA conversationnelle comme tremplin

Ces dernières années, de nombreuses entreprises ont accumulé une expérience précieuse avec des interfaces conversationnelles, telles que les chatbots ou les solutions de type Copilot. Ces outils représentent un excellent point de départ pour évoluer vers l’IA agentique, car ils intègrent déjà les éléments fondamentaux nécessaires : la compréhension du contexte, la conduite du dialogue et la réponse automatisée. Bien que le passage d’un bot réactif à un agent autonome orienté vers un objectif constitue un défi technologique, il s’inscrit de manière cohérente dans une continuité conceptuelle, notamment lorsque des API, des données d’usage et des modèles d’accès sont déjà en place.

L’intérêt de cette transition ne réside pas uniquement dans la réutilisation des composants techniques existants, mais également dans la courbe d’apprentissage déjà amorcée par les équipes. Ces dernières ont appris à travailler avec des systèmes basés sur l’IA, à formuler des exigences précises et à identifier les limites techniques. C’est précisément dans cet environnement que l’IA agentique trouve sa place, en enrichissant ses compétences avec une logique d’action proactive, une poursuite d’objectifs et un apprentissage continu. On passe ainsi d’une simple interface conversationnelle à un agent véritablement opérationnel, capable de compléter et d’élargir stratégiquement les systèmes de dialogue existants.

• S’appuyer sur les fondations techniques : les API, les structures d’intention ou les systèmes de journalisation existants peuvent souvent être convertis en architectures basées sur des agents. La logique de flux de travail existante et les interfaces de données des chatbots forment une base idéale pour les premières fonctions d’agents.
• L’adhésion des utilisateurs est déjà acquise : les clients et les utilisateurs internes sont habitués aux interactions conversationnelles, ce qui facilite l’adoption de nouvelles fonctionnalités basées sur les agents. Cette familiarisation réduit les besoins de formation et abaisse la barrière d’entrée pour tester en conditions réelles.
• Exploiter les données d’interaction : les données issues des anciens bots sont précieuses pour entraîner les agents en matière de priorisation, de classification ou d’escalade. Elles permettent aussi de construire des indicateurs pour améliorer les performances via des boucles de retour d’expérience.
• Évoluer progressivement : les configurations bot existantes peuvent être transformées pas à pas en systèmes agentiques, en démarrant avec une logique décisionnelle simple, puis en intégrant une orientation vers les objectifs, un comportement adaptatif et un degré croissant d’autonomie.
• Interface inchangée côté utilisateur : pour les utilisateurs finaux, l’interface reste identique, même si des fonctions d’agent plus complexes sont désormais activées en arrière-plan. Cela facilite la transition et augmente l’acceptation parmi les utilisateurs.
• Rendre l’apprentissage organisationnel réutilisable : l’introduction et l’exploitation des chatbots ont déjà permis de structurer des responsabilités internes, des processus de support et des normes technologiques. Cet acquis forme une base réutilisable pour étendre progressivement les capacités vers des agents plus avancés.

Les entreprises les plus performantes sont celles qui ont su dépasser la vision de l’IA conversationnelle comme un simple canal de communication isolé. En l’intégrant dans une architecture cohérente et un modèle de gouvernance élargi, elles ont posé les bases nécessaires pour développer, de manière sécurisée et progressive, des rôles d’agents complexes basés sur les données. Dans cette approche, l’IA conversationnelle n’est pas seulement perçue comme une interface de dialogue, mais comme un point d’entrée stratégique pour l’apprentissage et l’action des systèmes agentiques.

Les organisations qui ont, dès le départ, mis en place des boucles de retour utilisateur, des processus de surveillance et des logiques d’intégration ont considérablement accéléré leur transition vers l’IA agentique. Cette démarche leur a permis de progresser simultanément sur les plans technique, organisationnel et stratégique, consolidant ainsi leur avantage compétitif.

Conseils pratiques

L’utilisation d’une matrice d’évaluation simple, croisant des critères tels que la disponibilité des données, la maturité du processus, la pression réglementaire et l’impact sur l’entreprise, constitue un outil précieux pour sélectionner un processus pilote approprié. Cette approche permet de prioriser les initiatives à fort potentiel stratégique, tout en alignant les attentes des parties prenantes et en facilitant les discussions avec les responsables de l’architecture ou du budget.

Dans la phase de planification initiale, cette matrice favorise une discussion structurée autour des cas d’usage. Elle aide à identifier des projets à la fois techniquement réalisables et pertinents sur le plan organisationnel, ce qui constitue un levier essentiel pour éviter les blocages en cours de projet et garantir une mise en œuvre fluide.

Pour les décideurs stratégiques, il est essentiel d’évaluer dès le départ la capacité d’intégration de l’IA agentique dans l’architecture de plateforme existante, ainsi que son impact sur les exigences de gouvernance informatique. Les implications financières, telles que l’amélioration de l’efficacité grâce à l’automatisation ou la réduction des coûts de processus, occupent une place centrale, notamment pour les directeurs financiers. Par ailleurs, des aspects comme l’évolutivité, la contrôlabilité stratégique et l’impact sur des indicateurs clés de performance tels que le délai de mise sur le marché, les OPEX ou la satisfaction client, doivent être intégrés dans l’évaluation. Pour les PDG et les CDO, il est également crucial de comprendre comment l’IA agentique s’aligne sur la stratégie globale, par exemple en accélérant l’innovation, en renforçant la différenciation sur le marché ou en optimisant la redistribution des ressources internes.

Du côté des services métiers, l’attention doit se porter sur les décisions que les agents peuvent prendre ou soutenir, ainsi que sur le niveau de contrôle ou de transparence humaine requis. Il est important de clarifier quelles tâches peuvent être déléguées, comment assurer un retour d’information vers les équipes, et quelles décisions doivent rester manuelles. Les responsables commerciaux doivent également anticiper l’impact des processus agentiques sur l’expérience client, la qualité du service ou les délais de mise sur le marché. Enfin, il est crucial d’évaluer comment ces agents transforment les rôles existants, tout en identifiant les besoins en formation, en conduite du changement et en réorganisation opérationnelle que cette transformation implique.

L’IA agentique évolue à un rythme rapide. Bien plus qu’un simple domaine d’innovation, elle s’impose comme un composant clé de l’infrastructure numérique des entreprises. Celles qui parviendront à instaurer, en temps voulu, les conditions technologiques et organisationnelles adéquates, ne se contenteront pas d’optimiser leurs processus : elles renforceront également leur compétitivité de manière durable.

Trois dernières recommandations :

• Clarifiez le niveau de maturité de l’IA agentique au sein de votre organisation sur les plans technologique, organisationnel et culturel.
• Commencez par un projet pilote réaliste, apportant une valeur ajoutée visible et renforçant la confiance des parties prenantes.
• Pensez en structures dès le départ : la gouvernance, la réutilisabilité et l’évolutivité doivent être intégrées dès la conception.