IA agentique : les étapes clés pour un déploiement réussi
Par Régis Dolnet, Senior Manager Consulting Services chez Insight
L’IA générative se rapproche d’un assistant personnel qui aide les utilisateurs à accélérer leurs tâches. L’IA agentique, quant à elle, s’apparente davantage à une équipe de collaborateurs intelligents et indépendants pouvant prendre des initiatives et faire avancer les projets dans l’ensemble d’une entreprise, sans avoir besoin d’une supervision constante.
Les ventes illustrent bien le potentiel de l’IA agentique. Lors des appels de prospection, elle fournit aux commerciaux des informations en temps réel, leur permettant de répondre plus vite et plus justement, et ainsi conclure plus efficacement. En croisant les données de différentes équipes, les agents détectent des schémas, traduisent des indicateurs complexes en actions concrètes, et révèlent des opportunités parfois invisibles.
Contrairement à l’IA générative, centrée sur l’interaction individuelle, l’IA agentique automatise des processus entiers, collabore avec plusieurs utilisateurs et prend des décisions de manière autonome. Une puissance qui peut impressionner — à condition d’en comprendre le fonctionnement.
Préparer ses données
L’IA agentique est la progression logique pour les organisations qui explorent déjà les outils génératifs. Cependant, les données doivent être dans un état optimal – organisées et sécurisées – avant que les agents autonomes puissent être déployés efficacement.
À ce titre, l’élimination des données redondantes, obsolètes et inutiles (ROT) est vitale. Sans cette suppression, les agents peuvent s’appuyer sur des informations obsolètes, ce qui entraîne des résultats inexacts ou trompeurs.
Un bon libellé des fichiers, des pratiques documentaires normalisées et l’utilisation de l’historique des versions plutôt que de multiples versions sauvegardées permettent de garantir que les agents n’accèdent qu’aux informations les plus pertinentes et les plus précises.
Déployer l’IA agentique sans risques ni surcoûts
Les agents travaillent sur une base transactionnelle, facturant chaque opération, ce qui peut rapidement s’avérer coûteux. Il est donc préférable d’expérimenter d’abord des applications simples et peu risquées. Cette approche permet un déploiement plus rapide et démontre une valeur immédiate pour l’entreprise sans coûts ou risques importants.
Un exemple pourrait être l’utilisation d’un agent pour analyser le sentiment des réponses sur réseaux sociaux après le lancement d’un produit. Cela permet d’obtenir un retour en temps réel sur la perception du public et d’éclairer les stratégies de communication. Ainsi, donner la priorité à l’automatisation des tâches de routine, en particulier celles qui impliquent des plateformes telles que Salesforce, SharePoint ou Microsoft 365, permet aux équipes de maximiser l’impact sans devoir procéder à des révisions coûteuses du système.
Une approche pilote expérimentale permet d’affiner efficacement les agents IA, de réduire le risque d’erreurs coûteuses et de s’assurer que seules les solutions efficaces sont étendues.
Structurer l’adoption de l’IA agentique à l’échelle de l’entreprise
La mise en place d’une équipe dédiée à l’utilisation de l’IA agentique permet d’éviter l’adoption en silo et de donner de la visibilité à l’échelle de l’entreprise. Cette équipe doit couvrir un maximum de fonctions de l’organisation en incluant des représentants de départements tels que le marketing, la finance et les équipes techniques.
Des ateliers collaboratifs peuvent ensuite servir de cadre pour identifier les processus clés susceptibles de tirer parti de capacités autonomes. Ils permettent également d’aligner les applications potentielles avec les objectifs spécifiques de chaque service et les priorités stratégiques de l’entreprise.
La formation, pilier d’une adoption réussie
Les entreprises doivent établir une gouvernance claire pour définir comment les agents IA devraient ou non être utilisés, couvrant non seulement les implications techniques, mais aussi les préoccupations en matière de RH, de conformité et de risque.
De même, les entreprises et les personnes employées doivent comprendre toutes les fonctionnalités de l’IA agentique. Un apprentissage continu est nécessaire pour rester en phase avec les nouvelles capacités et les meilleures pratiques.
Parmi les cas déjà émergents : les agents de sécurité qui automatisent la protection contre les menaces à grande échelle et la gestion des identités ; les agents commerciaux qui identifient des prospects, contactent les clients et organisent des réunions ; et les agents d’analyse qui transforment de vastes quantités de données en informations stratégiques pour l’entreprise.
Mesurer le retour sur investissement
Un déploiement efficace nécessite d’identifier précisément le problème à résoudre et de savoir comment aligner la solution avec une valeur business mesurable. Sans cela, les initiatives risquent de rester bloquées au stade expérimental.
Les indicateurs clés de performance doivent également être identifiés très tôt. Il peut s’agir d’une augmentation de la productivité, d’un gain de temps, d’une réduction des coûts ou d’une amélioration de la prise de décision. L’établissement de ces repères et l’adoption d’une approche fondée sur les données garantissent que les initiatives en matière d’IA s’alignent sur les objectifs de l’entreprise et apportent des avantages tangibles aux parties prenantes.
Le parcours vers l’adoption de l’IA agentique ne consiste pas seulement à intégrer une technologie avancée, mais à transformer la façon dont les entreprises abordent les défis communs avec des impacts étendus. Le chemin vers un bénéfice accru passe par une adoption réfléchie et mesurée, ainsi que la capacité à itérer et apprendre en cours de route. En fin de compte, ce sont les premières étapes et les cas d’utilisation simples qui permettront d’aller plus loin avec l’IA.
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