Tirer parti de l'agentivité AI pour la transformation de l'entreprise

Philip Tikhanovich

18 juin 2025 15 minutes de lecture

Il y a quelque temps, je travaillais avec un client du secteur de la logistique pendant la phase de déploiement d'un module d'exploitation piloté par AI. Le module venait juste d'être mis en service lorsqu'il a signalé un problème dans la chaîne d'approvisionnement, élaboré une solution de contournement et réorienté les opérations avant même que quelqu'un de l'équipe n'ait vu le problème. Personne ne lui avait demandé de faire cela. Il l'a fait, tout simplement.

C'est à ce moment-là que le déclic s'est produit. Nous ne sommes plus limités aux AI traditionnelles. Nous pouvons construire des systèmes qui prennent des initiatives.

Et cela change la donne.

Les systèmes Agentic AI vont au-delà de l'automatisation. Ils débloquent des choses que vous ne pouviez pas faire auparavant. Détecter les angles morts. Passer à l'action. Prendre des décisions plus rapidement que vos concurrents et, plus important encore, agir alors que d'autres sont encore en train de rédiger des rapports.

Si vous dirigez une entreprise, c'est comme si vous gagniez un nouveau type de partenaire de réflexion - un partenaire qui n'a pas besoin de se reposer, qui n'a pas de vision étroite et qui n'attend pas d'instructions.

Si cela ressemble à un bond en avant, c'est vrai. Mais les entreprises qui y parviennent aujourd'hui ? Elles seront celles que les autres essaieront de rattraper dans deux ans.

Voyons comment y parvenir.

Principaux enseignements

Là où les systèmes traditionnels AI réagissent, les agents AI prennent l'initiative. Ils permettent une prise de décision autonome. Les agents AI se fixent des objectifs, agissent de manière indépendante et s'adaptent à la volée.
Elle est mieux adaptée aux environnements où les décisions sont nombreuses et où la pression est forte. (finance, commerce de détail, soins de santé) où les retards ou l'indécision coûtent cher.
Ne vous attendez pas à ce que la magie sorte de la boîte. Ces systèmes ont besoin de contexte, de données et de temps pour apprendre. Mais une fois réglés, ils réduisent le bruit auquel vos équipes sont confrontées quotidiennement.
Non, il ne s'agit pas de réduire les effectifs. Il s'agit de déplacer l'attention - de laisser les humains gérer les nuances tandis que le AI s'occupe des aspects répétitifs ou prévisibles.
Vous n'avez pas besoin de reconstruire votre entreprise pour commencer. Commencez par une boucle de décision désordonnée et créez un prototype autour de cette boucle. C'est là que la valeur devient visible.
C'est plus qu'un projet technologique. Si les dirigeants traitent la question comme une mise à niveau de l'arrière-plan, le processus sera bloqué. Si la direction s'engage tôt, elle devient stratégique.

Qu'est-ce que l'agentic AI et pourquoi les chefs d'entreprise doivent-ils s'en préoccuper ?

Le système agentique AI est une conception de système qui permet aux logiciels alimentés par AI de poursuivre des objectifs, de prendre des décisions et d'adapter des actions sans attendre l'intervention humaine à chaque étape. Au lieu de gérer des tâches isolées telles que répondre à des invites ou évaluer les risques, les systèmes agentiques combinent de multiples capacités (raisonnement, planification, mémoire et utilisation d'outils) en quelque chose qui peut agir de manière indépendante en vue d'un résultat.

Cette conception offre aux entreprises quelque chose de nouveau : AI qui peut gérer la complexité en mouvement. Qu'il s'agisse d'ajuster les prix en temps réel, de réacheminer les expéditions en cas de rupture d'approvisionnement ou de déclencher des contrôles de conformité avant que le risque ne s'aggrave, les systèmes agentiques AI gèrent ce qui nécessitait auparavant une réunion ou un responsable.

Les chefs d'entreprise doivent être attentifs car les gains sont mesurables. Des réactions plus rapides, moins de goulets d'étranglement et moins de décisions en suspens. Les équipes retrouvent du temps pour se concentrer sur la stratégie, et non sur le dépannage. Et l'organisation gagne en résilience là où cela compte : au niveau des opérations, des finances et de l'expérience client.

C'est précisément la raison pour laquelle les agents AI sont en train de grimper dans la liste des agents de la les principales tendances en matière de développement de logiciels. Non seulement parce qu'ils automatisent davantage, mais aussi parce qu'ils prennent de meilleures décisions.

Nous avons récemment travaillé avec une entreprise de vente au détail confrontée à des frictions constantes dans sa chaîne d'approvisionnement : de mauvaises unités de stock envoyées aux mauvais entrepôts, des retards qui s'accumulent et des décideurs surchargés. Nous avons créé des agents AI qui surveillaient les niveaux de stock, les signaux des fournisseurs et même les conditions météorologiques locales. Lorsqu'ils ont repéré une perturbation probable, ils n'ont pas levé le drapeau. Ils agissaient. Ils ont ajusté les itinéraires. Ils ont envoyé des alertes là où c'était important.

Résultat ? Moins d'exercices d'évacuation. A 22% drop dans les retards. Des équipes d'exploitation plus heureuses.

"Nous avons construit des outils pilotés par AI qui peuvent exécuter. Aujourd'hui, nous construisons des outils AI qui peuvent avoir des intentions. Et parmi les clients avec lesquels nous avons travaillé, l'impact se fait déjà sentir sur les bilans"

Dmitry Nazarevich

CTO

Ce type de capacité n'est pas le fruit d'un logiciel standard. Il faut une infrastructure appropriée. Des données réelles. Un partenaire qui sait que l'intégration AI signifie aligner la technologie sur le fonctionnement réel de votre entreprise.

Chez Innowise, nous construisons ces systèmes avec un mélange de Développement de AI, science des données, et machine learning expertise. Mais surtout, nous les concevons pour qu'ils pensent comme votre entreprise, mais plus rapidement et sans fatigue.

En quoi la AI agentique diffère-t-elle de la AI traditionnelle et générative ?

Agentique AI vs génératif AI vs traditionnel AI est mieux comprise comme une différence de comportement, et non d'architecture de modèle. Les systèmes traditionnels et génératifs AI répondent à des invites. Ils prédisent, classent ou créent. Les systèmes AI agentiques, en revanche, prennent des décisions.

Alors que les anciens systèmes AI excellent dans les tâches isolées, le système agentique AI orchestre les actions à travers les outils, les systèmes et les étapes, en s'adaptant aux conditions qui changent.

Voyons maintenant clairement la différence.

Traditionnel AI

Prise de décision : Les systèmes traditionnels AI traitent décisions prédéfinies. Ils sont doués pour noter, trier et classer, mais ils attendent toujours des données ou des règles définies à l'avance.

Style de cas d'utilisation : Pensez à la détection des fraudes, à la prédiction du taux de désabonnement ou à la prévision de la demande. Les systèmes AI traditionnels identifient les modèles et signalent les résultats, mais quelqu'un d'autre décide de la suite.

Points forts :

Rapide dans la reconnaissance de modèles répétitifs
Solide pour l'automatisation des processus fixes
Faible risque dans des environnements prévisibles

Limites :

Manque de contexte ou d'adaptabilité
Ne peut pas prendre de mesures indépendantes
Nécessité d'une surveillance constante ou d'une mise au point des règles

Generative AI

Prise de décision : Les systèmes génératifs AI ne décident pas, ils génèrent. Ils créent du texte, des images ou du code sur la base de probabilités, mais ils n'ont aucune compréhension des objectifs ou des résultats.

Style de cas d'utilisation : des chatbots de support client aux outils créatifs, les outils génératifs AI répondent à des invites. Mais ils n'iront jusqu'au bout que si quelqu'un le leur demande.

Points forts :

Idéal pour la génération de contenu
Souplesse des messages-guides
L'interface en langage naturel est intuitive

Limites :

Pas de mémoire ni de planification à long terme
Ne sait pas si ce qu'il a généré a "fonctionné"
Nécessité d'une personne dans la boucle pour la pertinence et le jugement

IA agentique

Prise de décision : Les systèmes agentic AI prennent des décisions de manière indépendante. Ils sont orientés vers les objectifs. Les agents AI peuvent définir des sous-tâches, utiliser des outils et ajuster leur comportement au fil du temps pour atteindre des résultats sans avoir besoin qu'on leur dise ce qu'ils doivent faire ensuite.

Style de cas d'utilisation : Les systèmes agentic AI gèrent les flux de travail de bout en bout, par exemple en identifiant un risque pour la chaîne d'approvisionnement, en planifiant une solution de contournement et en déclenchant des mises à jour logistiques sans intervention humaine à chaque étape.

Points forts :

Agit en fonction des objectifs de l'entreprise
Réduction des goulets d'étranglement décisionnels
Coordination automatique entre les systèmes

Limites :

Nécessité d'une définition claire des objectifs
Contraintes et contrôle des besoins
Encore en phase de maturation dans les cas d'utilisation en entreprise

Quelles sont les industries qui bénéficient le plus de l'agentic AI ?

Des entreprises de tous les secteurs d'activité constatent déjà des résultats concrets grâce à agentic AI. Mercedes-Benz a intégré son assistant virtuel MBUX pour offrir une navigation et une assistance plus naturelles et plus réactives à bord des véhicules. Et le fournisseur mondial d'énergie AES a tiré parti d'agentic AI pour automatiser les audits de sécurité.

La meilleure façon de comprendre la différence est d'examiner le fonctionnement de chacun d'entre eux. Voyons cela par domaine :

Banque et finance

Le secteur financier a toujours été prompt à adopter AILes systèmes de détection des fraudes, d'évaluation de la solvabilité et de modélisation des risques sont aujourd'hui assez courants. La plupart des systèmes peuvent repérer un problème. Mais repérer n'est pas résoudre.

Les agents AI changent cette dynamique. Au lieu de se contenter de signaler un problème, ils agissent rapidement pour atténuer les risques et optimiser les décisions. Par exemple, en trading algorithmiqueLes agents AI évaluent en permanence les données du marché et exécutent automatiquement des opérations à faible risque en fonction de paramètres prédéfinis et de l'évolution en temps réel des conditions du marché.

Le présent la prise de décision autonome réduit le décalage qui résulte généralement des interventions manuelles, ce qui permet aux entreprises de garder une longueur d'avance sur les fluctuations du marché.

Certaines banques privées utilisent l'agentic AI pour analyser de manière proactive les portefeuilles des clients et suggérer des ajustements, sur la base des préférences des clients et des signaux économiques externes, souvent avant que le client ne le demande.

Par exemple, JP Morgan utilise des agents AI pour rationaliser les opérations financières. Ces systèmes contrôlent de manière autonome les transactions, détectent les fraudes et ajustent les processus de paiement en temps réel, réduisant ainsi la supervision manuelle et améliorant les temps de réponse. En automatisant les décisions clés, ils ont stimulé l'efficacité et amélioré la prévention de la fraude.

Commerce de détail et commerce électronique

Les détaillants s'appuient sur le AI depuis des années. Dans le commerce de détail physique, AI contribue déjà à tout optimiser de la planification des rayons à la programmation du personnel. Et sur le plan numérique, les plateformes de commerce électronique utilisent AI pour recommander des produits, gérer les parcours clients et affiner le marketing.

Aujourd'hui, certains détaillants utilisent déjà des agents AI pour surveiller simultanément les données de vente en direct, les prix des concurrents et les retards d'exécution. En cas de changement, le AI ajuste les promotions, met en pause les publicités inefficaces ou réachemine les expéditions, sans attendre l'approbation d'un plan par quelqu'un d'autre.

Bien sûr, il est rapide. Mais ce qui la rend puissante, c'est la façon dont elle relie les points entre le marketing, les stocks et la logistique. Il permet d'avancer vers un objectif commun sans transformer chaque petite décision en réunion.

Walmart est un exemple frappant de l'utilisation concrète de l'agentic AI. Comme indiqué dans leur 2025 Rapport sur le commerce de détail reconnectéL'entreprise déploie des agents AI qui s'occupent de tout, des ajustements de stocks aux négociations avec les fournisseurs, sans qu'aucun coup de pouce humain ne soit nécessaire. Ces agents suivre les données en direct, signaler les perturbations, réorganiser les stocks et même optimiser l'agencement des rayons à la volée. Ce type d'autonomie permet de réduire les délais et de libérer les employés pour qu'ils se concentrent sur des décisions plus globales au lieu de s'occuper de tâches routinières.

De même, Nova-Act AI d'Amazon sont conçus pour prendre en charge de manière autonome les tâches quotidiennes, de la planification au traitement des données. Cela permet aux employés de se concentrer sur des tâches plus importantes et d'améliorer l'efficacité opérationnelle globale.

Découverte de médicaments

Dans le domaine de la découverte de médicaments, la rapidité ne permet pas seulement d'économiser de l'argent, elle peut aussi sauver des vies. Les chercheurs ont affaire à des millions de combinaisons de composés, chacune avec ses propres variables, dépendances et inconnues. C'est un travail fastidieux qui prend beaucoup de temps.

AI a déjà contribué à accélérer les choses en repérant des modèles et en réduisant les cibles. Mais l'agentic AI va encore plus loin. Au lieu de se contenter de produire des informations, il travaille à la réalisation d'un objectif. Il peut hiérarchiser les hypothèses, effectuer des simulations et suggérer les étapes suivantes sans avoir besoin d'être poussé à chaque fois.

Lors d'essais préliminaires, certaines équipes ont déjà constaté 30 à 40% identification plus rapide de la cible. Non pas parce qu'ils ont fait des économies, mais parce qu'ils se sont débarrassés du bruit. Le système gère les interminables boucles de "et si" afin que les chercheurs puissent se concentrer sur les idées qui font réellement avancer la science.

Par exemple, Novartis a appliqué avec succès des systèmes pilotés par AI dans son processus de découverte de médicaments. Les agents AI accélèrent l'identification de candidats médicaments viables en analysant de vastes ensembles de données et en prédisant les résultats plus rapidement.

Soins de santé et diagnostics

AI joue un rôle majeur dans les diagnosticsLe personnel de l'hôpital est chargé de l'organisation des soins, du triage et du fonctionnement de l'hôpital.

La plupart des systèmes de soins de santé sont confrontés à des données fragmentées, à une pénurie de personnel et à un flux ininterrompu de décisions urgentes. Agentic AI est conçu pour prendre des initiatives et exécuter des tâches de bout en bout.
Dans certains hôpitaux, des agents analysent déjà les dossiers des patients dans des systèmes déconnectés, détectent les premiers signes de détérioration et font remonter automatiquement les cas critiques dans les files d'attente, souvent plusieurs heures avant qu'un clinicien n'intervienne.

Le back-office est également de plus en plus utilisé. Les systèmes agentiques gèrent les pré-approbations d'assurance, réorganisent les rendez-vous en fonction de la disponibilité du personnel et assurent le bon déroulement des opérations quotidiennes lorsque le personnel ne dispose tout simplement pas de la bande passante nécessaire.

Il ne s'agit pas de théorie. Ces outils sont testés en ce moment même, dans des environnements réels, sous une pression réelle.

Par exemple, Bayer a tiré parti de AI pour prévoir les épidémies de grippe et de rhume en analysant les tendances des données, y compris les données de recherche et les informations météorologiques. Cela leur permet d'optimiser leur action et de cibler plus efficacement les clients avec des produits opportuns.

Tests de logiciels et assurance qualité

Celle-ci ne fait pas les gros titres, mais elle a un impact incroyable. AI modifie déjà la façon dont les équipes d'assurance qualité abordent les tests.l'automatisation et l'analyse des risques.

Avec agentic AI, le système apprend ce que fait le produit, ce qui importe aux utilisateurs et quels changements doivent être testés. Dans les configurations avancées, il signale les zones à risque, ajuste les priorités de test et peut même revenir en arrière si des anomalies sont détectées.

Cela permet de réduire les efforts manuels liés aux tests et de s'assurer que les problèmes importants sont détectés plus tôt dans le processus de développement. Par conséquent, les agents AI contribuent à améliorer la qualité globale des logiciels et à réduire les délais de mise sur le marché.

Par exemple, Cognizant met actuellement en œuvre agentic AI dans leurs processus de test. Dans ce cas, les agents AI ne se contentent pas d'exécuter des tests ou de générer des résultats. Ils analysent les résultats des tests, hiérarchisent de manière autonome les tests à exécuter en fonction des changements en temps réel et décident même de l'arrêt des tests en cas d'anomalies. Cet ajustement dynamique au cours des tests garantit que l'assurance qualité reste alignée sur des logiciels en constante évolution.

Curieux de savoir où les agents AI pourraient faire bouger l'aiguille dans votre entreprise ?

Comment tirer parti de l'agentivité AI pour obtenir un avantage concurrentiel ?

Des réactions plus rapides aux changements du marché, moins de goulets d'étranglement et la possibilité de rester en tête de la concurrence - le tout sans attendre l'approbation à chaque étape - voilà le véritable gain qu'apportent les agents AI.

Vous n'avez pas besoin de plus de technologie. Vous avez besoin de moins de retards, de moins de moments où l'on se dit "on verra ça demain", et d'un système qui vous aide à cesser de lutter contre les incendies et à prendre de l'avance. C'est pour ce genre de désordre que les agents sont conçus.

Alors, comment la mettre en œuvre sans bouleverser l'ensemble de l'entreprise ?

Utilisez les agents AI pour débloquer les goulets d'étranglement qui ralentissent votre équipe.

Tout le monde en a : chaînes d'approbation, escalades mineures, choses qui passent à travers les mailles du filet. Un système agentique AI ne s'arrête pas pour vérifier. Il continue à faire tourner la machine sans avoir besoin de s'arrêter et de demander toutes les cinq minutes.

Si un système tombe en panne, il se réoriente. Si un délai n'est pas respecté, il ajuste automatiquement les priorités. Ce type d'autonomie n'améliore pas seulement les flux de travail. Elle allège l'ensemble des opérations.

Laissez les agents AI s'occuper des données que vous n'avez pas le temps de traiter

La plupart des équipes s'assoient sur des piles de données précieuses qu'elles n'utilisent jamais parce que personne n'a le temps de les fouiller. Les agents de AI ne se contentent pas de lire les données. Ils relient les points, trouvent des modèles et agissent en fonction de ce qu'ils voient.

Imaginez un système qui signale les départs de clients avant qu'ils ne se produisent et qui lance un plan de fidélisation alors que vous êtes encore en réunion le matin. Voilà à quoi ressemble ce système en action.

Améliorez vos robots : donnez-leur un cerveau, pas seulement des scripts

L'automatisation standard est utile... jusqu'à ce que quelque chose d'étrange se produise. Elle se casse alors la figure.

Les systèmes agentiques AI traitent les cas particuliers. Ils comprennent l'objectif et s'adaptent lorsque la situation change. Si une étape échoue ou si les conditions changent, les agents AI trouvent la meilleure solution suivante au lieu de provoquer une erreur.

Il s'agit donc toujours d'automatisation, mais avec une impulsion.

Allégez la charge mentale de votre équipe pour qu'elle puisse voir plus grand

Personne ne trouve d'idées révolutionnaires lorsqu'il est accaparé par les tâches administratives. Lorsque les agents AI s'occupent des décisions répétitives (les mises à jour de statut, les encouragements, les appels à faible risque), votre équipe retrouve de la bande passante. C'est alors que la créativité s'épanouit.

Certaines des meilleures idées de produits naissent dans le silence qui suit la tempête. Agentic AI contribue à créer ce silence.

Quelle liberté accorder à votre AI (et quand intervenir) ?

En effet, ce n'est pas parce que AI peut décider qu'il le fait toujours. devrait.

Les systèmes agentiques sont intelligents. Ils apprennent, s'adaptent et prennent des initiatives. Mais ils ne sont pas à l'abri des angles morts. Surtout si les données qui les alimentent sont désordonnées ou faussées. C'est là que la supervision humaine devient essentielle.

Pensez-y de la manière suivante : vous ne confiez pas le volant. Vous donnez au système AI un permis de conduire avec un superviseur sur le siège passager qui intervient en cas de besoin.

Certaines entreprises font fausse route. Soit elles traitent le AI comme un stagiaire fragile - en prenant toutes les décisions - soit elles lui confient trop de contrôle, trop tôt. Ni l'un ni l'autre ne fonctionne. L'idéal est de disposer d'un cadre clair :

Que peut faire le système AI en solo ?
Qu'est-ce qui nécessite la présence d'un être humain dans la boucle ?
Et quand doit-il s'arrêter et s'interroger ?

Il ne s'agit pas de microgestion. Il s'agit de confiance avec des garde-fous.

D'ailleurs, les meilleurs systèmes agentiques s'améliorent avec le temps. bonne surveillance. Chaque moment où l'on se dit "hé, attends un peu" devient une nouvelle leçon. Elles deviennent plus pointues, plus en phase avec vos objectifs commerciaux et plus prévisibles au fil du temps.

Si vous avez déjà été victime de l'automatisation (robots qui se sont cassés la figure, modèles qui se sont emballés), c'est généralement parce qu'ils n'ont pas été conçus en tenant compte du retour d'information. Les agents AI changent la donne. Mais ils ont toujours besoin de contexte. Et c'est là que votre équipe intervient.

Le rôle de l'agentique AI : ce que les chefs d'entreprise doivent savoir

Lorsqu'il s'agit d'adopter agentic AI, les chefs d'entreprise doivent comprendre une chose : il ne s'agit pas seulement d'avoir une technologie plus intelligente. Il s'agit de savoir ce que cette technologie apporte à vos résultats. Le potentiel ROI est réel, et l'impact sur votre entreprise peut être considérable. immédiat.

Voici ce à quoi vous devez vous attendre :

Réduction des coûts : Gartner prévoit que d'ici 2029, l'agentique AI résoudra de manière autonome 80% des problèmes courants de service à la clientèle sans intervention humaine, ce qui a conduit à une amélioration de la qualité du service. 30% réduction des coûts opérationnels. En automatisant les décisions qui nécessiteraient normalement une approbation ou une surveillance humaine, agentic AI aide les entreprises à réduire considérablement leurs coûts opérationnels.
Amélioration de l'acquisition et de la fidélisation des clients : En permettant aux entreprises de répondre plus rapidement et de manière plus proactive aux besoins des clients, agentic AI améliore la satisfaction de ces derniers. Par exemple, les premiers à adopter font déjà état d'un meilleur engagement des clients en identifiant les problèmes avant qu'ils ne s'aggravent.
Gain de temps : En prenant en charge les tâches répétitives et de faible valeur, AI libère votre équipe pour qu'elle se concentre sur ce qui compte. Pour l'un de nos clients, les solutions agentic AI ont permis d'économiser jusqu'à 20 heures par semaine pour les équipes accablées par les tâches administratives de routine.

Cela dit, la mise en œuvre d'une AI agentique n'est pas aussi simple que d'appuyer sur un interrupteur. Il faut investir dans la qualité des données et le contexte - votre AI doit avoir accès aux bonnes informations pour prendre des décisions intelligentes. En outre, il faut un équilibre entre autonomie et contrôle. Vous ne voulez pas que les agents AI se déchaînent, mais vous voulez aussi qu'ils soient habilités à prendre des décisions sans intervention humaine constante.

En fin de compte, les systèmes agentic AI rendront votre entreprise plus agile et plus compétitive. C'est un investissement qui porte ses fruits en éliminant les goulets d'étranglement, en économisant du temps et en vous donnant la flexibilité nécessaire pour prendre des décisions plus rapidement.

Vous êtes prêt à créer vos premiers agents AI et à obtenir rapidement des résultats concrets ?

Étapes pour intégrer avec succès agentic AI dans votre organisation

Le déploiement d'un système agentique AI ne doit pas nécessairement signifier une transformation à grande échelle dès le premier jour. En fait, il ne devrait pas. Les entreprises les plus intelligentes ne se précipitent pas, elles construisent par couches successives. Vous trouverez ci-dessous une feuille de route qui fonctionne dans le monde réel, et pas seulement dans les présentations.

1. Identifier les points de décision à fort coefficient de frottement

Commencez par cartographier les endroits où les décisions achoppent systématiquement. Recherchez les domaines où

Le personnel attend les approbations
Les tâches passent d'une équipe à l'autre
Les résultats varient considérablement en fonction de la personne qui s'en occupe

Ce sont les meilleurs candidats à l'intervention agentique. Si un processus est lent, répétitif et qu'il nécessite encore du jugement ? C'est un bon point.

Ce qu'il faut faire :

Interroger les responsables opérationnels, et pas seulement les dirigeants
Observer les flux de travail (oui, l'observation à l'ancienne)
Documenter 3 à 5 décisions où un système intelligent pourrait prendre le contrôle

2. Définissez l'objectif des agents comme vous le feriez pour une fonction.

Ne commencez pas par les données. Commencez par l'intention. De quoi les agents sont-ils réellement responsables ? Quels résultats doivent-ils influencer ?

Pensez en termes de :

Ce que les agents doivent décider
Quelles données utiliseront-ils (données, règles, contexte) ?
Quelles sont les actions autorisées (notifications, déclencheurs, modifications) ?

Conseil de pro : Rédigez une description de poste pour vos agents AI. Si elle semble vague, c'est que vous n'êtes pas prêt à construire.

3. Construire un projet pilote avec des limites claires

Traitez-le comme un bac à sable. L'objectif est l'apprentissage, pas la perfection.

Commencez par une boucle de micro-décision. Quelque chose comme : "Lorsque les stocks sont inférieurs à X et que le retard du fournisseur est supérieur à Y, réacheminer le stock à partir de Z."

Construisez cette logique, intégrez les sources de données et laissez-la fonctionner. Ensuite, mesurez :

Quelle est la fréquence d'intervention des agents ?
Sa prise de décision est-elle logique ?
Comment l'homme y réagit-il ?

4. Impliquer vos collaborateurs dès le départ

Un système agentique AI nécessite une mise en place technique, mais l'adoption organisationnelle est tout aussi cruciale.

N'abandonnez pas une boîte noire à votre équipe d'exploitation en espérant que tout se passera bien. Intégrez-les dès le début. Montrez-leur ce que les agents voient. Laissez-les influencer les paramètres.

Les meilleurs déploiements que nous ayons vus ressemblent davantage à la formation d'un nouvel employé qu'à l'installation d'un logiciel.

5. Établir votre modèle de supervision AI

Mettre en place un cycle de révision (hebdomadaire ou mensuel) pour analyser les décisions des agents :

Ont-ils agi au moment où ils auraient dû le faire ?
Ont-ils dépassé les bornes ?
Les résultats vont-ils dans la bonne direction ?

Décidez de ce qui nécessite une escalade, de ce qui n'en nécessite pas et du moment où les humains doivent intervenir. Il s'agit là de votre système de garde-fous, qui est essentiel à la stabilité à long terme.

Conseil de pro : tout documenter. L'audit AI est responsable AI.

6. Réduire intentionnellement l'échelle. Ne pas cloner, adapter

Lorsque le premier projet pilote donne des résultats cohérents et fiables, ne vous contentez pas de le copier-coller dans tous les services. Chaque fonction a des variables, des objectifs et une tolérance au risque différents.

Au lieu de cela :

Ajuster la logique en fonction du cas d'utilisation
Former les agents à de nouvelles données contextuelles
Élargir progressivement leurs responsabilités

À ce stade, vous êtes en train de faire évoluer votre structure organisationnelle pour qu'elle fonctionne. avec AI.

Conclusion : L'avenir de la AI agentique dans la prise de décision des entreprises

Passons sur le futurisme. Agentic AI n'est pas un saut dans l'inconnu qui attendrait un meilleur matériel ou une meilleure réglementation. Il est déjà entre les mains d'entreprises qui ont décidé d'arrêter d'attendre une clarté parfaite et de commencer à expérimenter.

Et cela change la façon dont les décisions sont prises - discrètement, mais fondamentalement.

Si vous occupez un poste de direction, vous n'avez pas besoin de maîtriser la technologie. Mais vous devez comprendre ce que cela signifie lorsqu'un système commence à établir des priorités de son propre chef. Vous devez décider où se situe l'initiative et ce qui se passe lorsqu'elle n'émane pas d'un être humain.

C'est là le véritable changement.

Pas les tableaux de bord. Pas des chatbots. L'agence.
Les entreprises qui prennent de l'avance ? Ce sont celles qui mettent en place des agents qui comprennent les objectifs, agissent et tirent des enseignements des résultats obtenus. Et elles ne les ajoutent pas à des flux de travail défaillants, elles les conçoivent autour d'eux.

Pas de battage médiatique, juste un effet de levier.

S'il y a une partie de l'entreprise qui est toujours en retard ou une boucle de décision qui ne fonctionne jamais vraiment, commencez par là. Créez un système qui ne se contente pas de réagir, mais qui réagit de manière ciblée.

Et si vous ne savez pas par où commencer ? Nous vous aiderons à y voir plus clair.

Philip Tikhanovich

Responsable Big Data

Philip apporte une attention particulière à tout ce qui touche aux données et à l'IA. C'est lui qui pose les bonnes questions dès le début, qui définit une vision technique forte et qui s'assure que nous ne nous contentons pas de construire des systèmes intelligents, mais que nous construisons les bons, pour une valeur commerciale réelle.

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