1. Les agents d’IA ont perturbé les opérations de données des entreprises
L’essor des agents d’IA en 2024 n’est rien de moins que révolutionnaire pour la gestion des données d’entreprise. Considérez ces agents comme vos assistants hyper-efficaces, travaillant sans relâche sur l’ensemble de la pile de données pour résoudre les véritables goulets d’étranglement. Des tâches telles que l’intégration d’ensembles de données, le nettoyage d’informations désordonnées et l’exécution de pipelines de données, qui nécessitaient auparavant un effort humain important, sont désormais prises en charge de manière autonome par ces systèmes. Cette évolution permet de gagner du temps et de libérer vos équipes pour qu’elles se concentrent sur la stratégie et l’innovation plutôt que sur les tâches répétitives.
Prenez par exemple BigQuery de Google. En intégrant Gemini AI à sa plateforme, Google a donné aux entreprises la possibilité de briser les silos de données et d’améliorer la qualité tout en rationalisant les processus de gestion. Des entreprises comme Julo, un leader de la fintech, et Unerry, une société informatique japonaise, en récoltent déjà les fruits. Julo utilise Gemini AI pour automatiser la génération de requêtes complexes, transformant ainsi un processus autrefois lent et manuel en un processus transparent et instantané. Unerry, quant à lui, a accéléré la manière dont il fournit des informations exploitables.
Ce que cela signifie pour les entreprises est simple : moins de frictions et plus de rapidité dans la prise de décisions basées sur les données. Lorsque vos données circulent sans goulots d’étranglement, votre activité est plus fluide et vous êtes en mesure de saisir plus rapidement les opportunités qui se présentent.
2. GenAI a renforcé les capacités agentiques grâce au raisonnement et à l’automatisation.
L’IA générative a propulsé sur une autre orbite ce que nous pensions être possible avec l’automatisation. Auparavant, les outils d’automatisation étaient comparables à des travailleurs à la chaîne, capables d’effectuer des tâches répétitives mais pas de s’adapter. L’IA générative a changé la donne en donnant aux agents la capacité de comprendre le langage naturel, de planifier des processus en plusieurs étapes et d’interagir à la fois avec les systèmes et les personnes. Ils sont capables d’exécuter des commandes, de comprendre les choses, de collaborer et de s’améliorer au fil du temps.
AirByte a déployé un assistant IA capable de créer des connecteurs de données à partir de la documentation de l’API presque instantanément. Ce qui prenait des heures de travail aux ingénieurs ne prend plus que quelques secondes. Fastn a également introduit des agents qui génèrent des API de niveau entreprise de qualité professionnelle à partir d’instructions simples en langage naturel. Pensez-y une seconde : des équipes sans expertise technique peuvent désormais créer des outils logiciels robustes. C’est le genre de démocratisation qui met de puissantes capacités entre les mains de tout le monde, et pas seulement de ceux qui ont des compétences techniques approfondies.
Les entreprises n’ont plus besoin d’être ralenties par la complexité technique. Ces outils réduisent les obstacles, accélèrent les flux de travail et, en fin de compte, permettent à vos collaborateurs de passer moins de temps à se débattre avec des logiciels et plus de temps à innover.
3. Agents d’IA optimisés pour la GCR et l’automatisation du flux de travail
Lorsque vous entendez parler de « génération augmentée par récupération » (RAG), pensez qu’il s’agit d’une amélioration de l’intelligence de l’IA. Ces systèmes s’appuient sur des connaissances préprogrammées et sont capables d’extraire activement des données fraîches du monde réel à partir de diverses sources afin de produire des informations précises et pertinentes en fonction du contexte. Cette capacité les rend essentiels pour les flux de travail modernes.
Prenons l’exemple de Snowflake Intelligence. Ses agents de données intègrent les données structurées (comme les bases de données) et les données non structurées (comme les courriels ou les messages Slack), créant ainsi un flux d’informations transparent. Le résultat ? Lorsqu’un utilisateur pose une question, l’IA répond en tirant des informations de plusieurs plateformes et prend même des mesures en fonction de ces informations. Imaginez que vous demandiez à votre agent de données de résumer les tendances des ventes, puis de mettre automatiquement à jour un rapport dans Google Drive ou d’ajuster un tableau dans votre base de données Snowflake. Ce niveau d’intégration élimine les frictions dans la prise de décision et permet à votre entreprise de continuer à progresser.
« Les agents alimentés par RAG font travailler vos données plus dur pour vous. Ils augmentent la précision, font gagner du temps et assurent l’efficacité de vos flux de travail en réduisant les interventions manuelles. »
4. Les agents d’IA ont un impact sur les rôles des équipes de données et les stratégies d’entreprise.
Les agents d’IA ne se contentent pas d’automatiser des tâches, ils modifient également le mode de fonctionnement d’équipes entières chargées des données. Traditionnellement, les analystes et les ingénieurs consacraient une grande partie de leur temps à des tâches répétitives et à faible valeur ajoutée, comme le nettoyage des ensembles de données ou la gestion manuelle des pipelines de données. la gestion manuelle des pipelines de données. Aujourd’hui, ces tâches sont de plus en plus souvent prises en charge par des agents d’IA, ce qui permet aux professionnels de se concentrer sur des rôles plus stratégiques et créatifs. Il ne s’agit pas ici de remplacer les personnes, mais plutôt d’élever leurs contributions dans des domaines où le jugement humain et l’ingéniosité sont irremplaçables.
Il s’agit d’un passage du « faire » au « superviser ». Au lieu d’exécuter des flux de travail répétitifs, les équipes supervisent désormais les résultats des systèmes d’IA et les affinent en fonction des besoins spécifiques de l’entreprise. Il s’agit d’une phase de transition, car les systèmes actuels pilotés par des agents ont encore besoin d’être affinés par l’homme. Cependant, à mesure que la technologie évolue, les agents d’IA fourniront des résultats de qualité avec une précision croissante, laissant les équipes se concentrer sur des tâches à forte valeur ajoutée telles que l’innovation, l’éthique de l’IA et la supervision stratégique.
Il convient de noter que cette évolution reflète les révolutions technologiques historiques. L’automatisation a toujours déplacé certains types de travail tout en créant des opportunités entièrement nouvelles. Dans le cas présent, les équipes chargées des données sont repositionnées pour s’aligner plus étroitement sur les objectifs de l’entreprise, en tirant parti de l’IA non pas comme un substitut, mais comme un multiplicateur de force.
Une enquête menée par Capgemini a montré que 82 % des cadres du secteur de la technologie prévoient d’intégrer des agents d’intelligence artificielle dans leurs activités au cours des trois prochaines années. En outre, 70 à 75 % des personnes interrogées ont exprimé leur confiance dans les agents d’IA pour la synthèse des données, le codage itératif et d’autres tâches avancées.
5. L’adoption des agents d’intelligence artificielle devrait exploser dans les années à venir
La courbe d’adoption des agents d’IA est raide, les organisations reconnaissant les avantages immédiats et à long terme de l’intégration de ces systèmes dans leurs flux de travail. Ils sont rapides, fiables et évolutifs, ce qui est idéal pour réduire les erreurs et accroître l’efficacité. À mesure que les agents d’IA deviennent plus sophistiqués, les entreprises s’appuient sur eux pour la prise de décision, les tâches opérationnelles et même les interactions avec les clients.
Aujourd’hui, environ 10 % des organisations utilisent des agents d’IA, mais ce chiffre devrait monter en flèche. Selon Capgemini, d’ici 2027, 82 % des dirigeants d’entreprises technologiques prévoient de déployer ces systèmes dans l’ensemble de leurs activités. La raison de cette adoption rapide est claire : à mesure que les performances des agents s’améliorent, le besoin d’intervention humaine diminue. Cela réduit les coûts et accélère les flux de travail, permettant aux entreprises de développer leurs opérations sans augmenter leurs effectifs.
Cette tendance est parallèle à l’adoption de l’informatique Cloud. Au début, beaucoup étaient sceptiques quant à sa valeur. Mais lorsque les avantages sont devenus indéniables (économies, flexibilité et évolutivité), l’adoption a explosé. Les agents d’IA suivent une trajectoire similaire, passant d’expériences de pointe à des outils indispensables. Les entreprises qui investissent maintenant se trouveront en avance sur la courbe, tandis que celles qui tardent risquent d’être distancées.
Les agents d’IA sont l’avenir de l’efficacité des entreprises. Adoptez-les dès maintenant et vous construirez une organisation plus intelligente, plus rapide et plus résiliente.
Principaux enseignements pour les dirigeants
- Les agents d’intelligence artificielle automatisent les principales tâches liées aux données: De l’intégration à l’analyse, les agents d’IA rationalisent les flux de travail des données, réduisent les erreurs humaines et stimulent la productivité. Les dirigeants devraient évaluer comment l’IA peut optimiser leurs opérations de données pour améliorer l’efficacité.
- Impact sur les rôles des équipes de données: À mesure que l’IA prend en charge les tâches de routine, les équipes de données passeront à des rôles de supervision et de stratégie de plus haut niveau. Les dirigeants de la suite devraient investir dans la requalification de leurs équipes pour qu’elles se concentrent sur l’innovation et la gestion de l’IA.
- L‘IA générative améliore les capacités d’automatisation: Les agents d’IA alimentés par des modèles génératifs améliorent le raisonnement, la prise de décision et l’automatisation en plusieurs étapes. Les entreprises devraient adopter ces outils pour étendre leurs opérations et réduire la complexité de tâches telles que la génération d’API et les connecteurs de données.
- Les agents d’intelligence artificielle accélèrent la prise de décision: Grâce à leur capacité à extraire des informations de différentes plateformes et à prendre des mesures, les agents d’IA accélèrent les flux de travail, en particulier dans les secteurs qui dépendent des données en temps réel. Les dirigeants devraient envisager d’utiliser des outils pilotés par l’IA pour obtenir des informations commerciales plus rapides et plus précises.
- Adoption rapide des agents d’IA: 82 % des dirigeants du secteur de la technologie prévoient d’intégrer des agents d’IA au cours des trois prochaines années, ce qui témoigne d’une évolution vers des modèles d’entreprise axés sur l’IA. Les dirigeants devraient donner la priorité à l’adoption de l’IA dès maintenant pour garder une longueur d’avance sur leurs concurrents.
- Une mise à l’échelle rentable: À mesure que les agents d’IA s’améliorent et réduisent le besoin d’intervention humaine, ils permettront aux entreprises d’accroître leurs opérations sans augmentation proportionnelle des effectifs. Les cadres dirigeants doivent se préparer à cette évolution pour garantir une croissance rentable.
