Du cockpit au poste de commandement : comment l’agentic AI redéfinit les opérations commerciales

L’adoption de l’agentic AI distinguera les leaders des retardataires dans la nouvelle ère des affaires.

Imagine un système d’IA comme le pilote d’un avion moderne. Il contrôle l’altitude, la vitesse et la direction, prenant en charge des décisions complexes et des tâches routinières avec précision. Les pilotes humains sont toujours dans le cockpit, mais leur rôle a changé : ils supervisent, guident et n’interviennent que lorsque c’est nécessaire.

Cette transformation ne s’est pas faite du jour au lendemain. Dans les années 1920, les pilotes volaient manuellement et géraient chaque détail eux-mêmes. Avec le temps, l’automatisation a pris en charge les fonctions répétitives, permettant aux pilotes de se concentrer sur la vue d’ensemble.

L’IA conduit une évolution similaire dans les entreprises — des processus manuels vers une assistance intelligente et des opérations de plus en plus autonomes. Voici comment.

Phase 1 : Premiers autopilotes = Robotic Process Automation (RPA)

Si nous continuons à suivre la trajectoire de l’IA selon l’évolution de l’aviation, nous pouvons penser aux premiers pilotes qui devaient tout faire manuellement comme aux employés qui géraient chaque tâche numérique répétitive par exemple copier des données ou mettre à jour des registres.

La Robotic Process Automation a changé tout cela. Le logiciel RPA, ou les “bots”, peut maintenant suivre des règles simples pour automatiser les tâches répétitives, libérant les humains du travail numérique laborieux. Tout comme les premiers autopilotes, la RPA exécute des scripts prédéfinis, mais si quelque chose d’imprévu se produit, elle est bloquée. Elle ne peut pas improviser ou s’adapter au changement.

Phase 2 : Vol assisté = copilotes GenAI

À mesure que les autopilotes sont devenus plus intelligents, ils ont commencé à gérer davantage de tâches de vol, permettant aux pilotes de les surveiller et de les guider. C’est similaire à l’ère récente de la GenAI, avec des outils qui assistent la main-d’œuvre en temps réel dans l’écriture ou le codage, offrant de l’aide selon le contexte ou les commandes.

La GenAI a fortement boosté l’efficacité dans des disciplines informatiques spécifiques, y compris de nombreuses parties du cycle de vie du développement logiciel. Elle peut aussi suggérer automatiquement des réponses aux requêtes ou plaintes des clients, classer les cas de support par priorité et catégorie, accélérant la résolution et augmentant la précision.

En droit, en fabrication et en sciences, la GenAI peut découvrir, collecter et diffuser des connaissances tacites d’experts pour transférer le savoir-faire plus efficacement que par des processus manuels. Elle peut interroger des données financières ou médicales complexes et produire des réponses sous forme de graphiques et tableaux avec des aperçus explicatifs. Les chatbots pilotés par la GenAI peuvent facilement et rapidement transmettre des informations hautement techniques via une interface en langage naturel.

Ces outils ne visent pas à remplacer les humains, mais ils augmentent considérablement productivité et créativité — tout comme les technologies d’autopilote aident les pilotes à voler plus doucement et en toute sécurité.

Phase 3 : Vol autonome = agentic AI

L’ère de l’agentic AI est comme avoir un avion qui peut décoller, voler, naviguer dans les turbulences et atterrir tout seul. Dans le monde des affaires, cela signifie que l’IA ne se contente pas d’assister. Elle gère des workflows entiers, prend de vraies décisions, agit et s’adapte en temps réel.

Cette étape va au-delà de la simple automatisation — il s’agit de transformation, avec une IA non seulement qui suit des instructions mais qui collabore, apprend et prend l’initiative.

Voici 10 caractéristiques qui définissent cette nouvelle ère de l’agentic AI

1. Les systèmes agentic sont orientés vers les résultats. Ils considèrent les objectifs de haut niveau (par exemple, “optimiser les stocks dans plusieurs régions” ou “augmenter la rétention client”) et aident les utilisateurs à déterminer la meilleure approche, adaptant les stratégies au fur et à mesure que les conditions changent.
2. Ces systèmes passent de la règle au contexte, et fonctionnent avec une profonde compréhension des expériences passées. En intégrant des données historiques, des entrées en temps réel et des facteurs externes, ils prennent des décisions informées, nuancées et alignées sur l’environnement commercial plus large.
3. Les processus métiers natifs de l’IA sont créés de toutes pièces plutôt que d’être greffés sur des workflows hérités. Ces processus sont conçus avec l’autonomie en tête.
4. Les systèmes multi-agents collaborent entre fonctions (finance, chaîne logistique ou marketing) et relient les insights à travers l’entreprise pour atteindre des objectifs partagés. Par exemple, cela pourrait impliquer de retarder une campagne marketing en raison de contraintes de la chaîne logistique ou d’ajuster les prix en fonction du ressenti des clients et du comportement des concurrents.
5. Les workflows dynamiques et auto-optimisants permettent aux processus d’évoluer en temps réel — en répondant immédiatement aux données, à la demande ou aux perturbations.
6. Les agents à apprentissage adaptatif s’améliorent au fur et à mesure qu’ils opèrent, apprenant à partir de nouvelles données, retours d’expérience et motifs sans avoir besoin d’être reprogrammés.
7. Le rôle de l’humain change : au lieu d’exécuter des tâches, les personnes deviennent superviseurs, orchestrateurs et gardiens éthiques, fixant des objectifs, interprétant les résultats et assurant la responsabilité.
8. La gouvernance, la transparence et la responsabilité deviennent essentielles. Les entreprises doivent savoir ce que l’IA a fait, pourquoi et au nom de qui — élevant le niveau en termes de frontières éthiques, contrôles de conformité, explicabilité, auditabilité et vérification d’identité.
9. Des interfaces naturelles et intuitives facilitent le travail avec l’IA via conversation, entrées visuelles ou suggestions proactives. Aucun codage requis.
10. Pour qu’une IA agentic réussisse, un cadre complet de gestion des agents sera nécessaire (à l’instar de la gestion des talents pour les humains) pour construire, intégrer, former continuellement (compétences techniques et interpersonnelles comme la collaboration) puis retirer les agents.