L’IA agentique est une avancée par rapport à la RPA traditionnelle
L’automatisation des processus robotiques (RPA) fonctionne selon des voies strictes et prédéfinies, exécutant des tâches prévisibles de manière répétée. Pensez-y comme à un train sur des rails – rapide, efficace, mais limité à un chemin spécifique. L’IA agentique, en revanche, est comme une voiture autopilotée dans les rues d’une ville. Tout en automatisant, elle évalue, décide et s’adapte en temps réel.
L’IA agentique exploite les flux de données, prédit les résultats et apprend à partir de chaque interaction, ce qui ouvre aux entreprises de toutes nouvelles possibilités pour s’attaquer à des tâches qui, historiquement, nécessitaient une supervision humaine. Nous parlons ici de tâches qui changent d’un moment à l’autre, de décisions qui nécessitent une évaluation dynamique. Il s’agit d’un niveau d’automatisation qui apporte de l’intelligence et de l’adaptabilité d’une manière que la RPA ne peut tout simplement pas toucher.
Des plateformes de premier plan comme Salesforce, Microsoft et Google vont déjà de l’avant avec des solutions d’IA agentique, jetant les bases de ce changement transformateur.
Mais il y a un hic : il est encore trop tôt. Les promesses sont immenses, mais l’adoption à grande échelle reste un défi. Les experts soulignent que l’IA agentique n’est pas encore suffisamment affinée pour permettre une intégration transparente au niveau de l’entreprise. Par exemple, Cameron Marsh, de Nucleus Research, estime que l’IA agentique prendra en charge jusqu’à 15 % des tâches quotidiennes de prise de décision d’ici à 2028, mais nous en sommes encore à la phase d' »apprentissage de la marche » avec cette technologie.
La mise en œuvre de l’IA agentique nécessite une refonte technique majeure
Malgré ce que prétendent les fournisseurs à propos d’un déploiement rapide et facile, la mise en œuvre de l’IA agentique n’est pas une opération prête à l’emploi. Intégrer l’IA agentique dans un environnement RPA existant est une entreprise technique qui nécessite des ajustements majeurs. Nous ne parlons pas ici d’ajustements mineurs : les entreprises devront repenser et réorganiser une grande partie de leur infrastructure de flux de travail.
Pour que l’IA agentique puisse véritablement « penser » et « décider », elle a besoin d’un accès direct aux services, aux API et à un système de traitement des données bien orchestré. Cela permet à l’IA de disposer des connaissances contextuelles nécessaires pour accomplir des tâches de manière autonome. Sans cette base, même l’IA la plus intelligente échouera.
En outre, le facteur de confiance ne peut être négligé. Ces systèmes autonomes nécessitent une gouvernance et une surveillance complètes. Tom Coshow, analyste chez Gartner, prévoit que seul un tiers des applications d’entreprise inclura l’IA agentique d’ici à 2028, et ce, au prix d’efforts considérables en matière de gouvernance et de renforcement de la confiance.
Les entreprises doivent créer un environnement sécurisé et transparent dans lequel les décisions de l’IA peuvent être fiables et validées. L’essentiel est de construire un système sur lequel les dirigeants, les parties prenantes et les travailleurs de première ligne peuvent compter dans leurs flux de travail quotidiens.
La personnalisation et l’intégration de l’IA agentique sont plus difficiles qu’il n’y paraît
Les outils « low-code » et « no-code » semblent attrayants, mais s’ils simplifient la création d’agents d’IA de base, la réalité est qu’une véritable mise en œuvre au niveau de l’entreprise est plus complexe. Pour développer un agent capable de prendre des décisions nuancées, les entreprises doivent avoir une connaissance approfondie des flux de données, des modèles d’apprentissage automatique et de l’intégration des API.
L’expertise requise pour concevoir ces agents capables de prendre des décisions va souvent au-delà de ce que les solutions à code faible ou sans code peuvent gérer. Si une organisation veut tirer pleinement parti de l’IA agentique, une interface conviviale est loin d’être suffisante – elle a besoin d’une profondeur technique.
Et si vous avez affaire à des systèmes existants, préparez-vous. Les environnements logiciels anciens et bien établis posent généralement des problèmes de compatibilité. Une startup cloud-native aura probablement plus de facilité à déployer l’IA agentique, mais les entreprises établies dotées d’infrastructures plus anciennes sont confrontées à une bataille difficile.
Imaginez que vous essayiez d’intégrer un système d’IA du XXIe siècle dans un logiciel construit il y a plusieurs décennies – ce n’est pas impossible, mais c’est une tâche difficile et complexe. Comme le note Nucleus Research, la courbe d’apprentissage pour ces entreprises est abrupte, en particulier lorsqu’elles cherchent à mettre à l’échelle et à personnaliser les fonctionnalités de l’IA agentique.
Principaux enseignements : Pour les entreprises dotées de systèmes existants, il est essentiel d’évaluer si l’investissement dans l’intégration de l’IA agentique en vaudra la peine à court terme.
Adopter une approche prudente et progressive de la mise en œuvre de l’IA agentique
Pour de nombreuses entreprises, se précipiter directement dans l’adoption à grande échelle de l’IA agentique n’est peut-être pas la solution la plus judicieuse à l’heure actuelle. Au contraire, une adoption mesurée et progressive pourrait constituer une voie plus intelligente. Les experts recommandent d’exploiter progressivement l’IA agentique, de sorte que les entreprises puissent continuer à utiliser la RPA pour les tâches prévisibles et répétitives pendant que l’IA agentique est testée sur des processus plus dynamiques et plus complexes.
Les leaders du secteur, comme Sanjeev Mohan de SanjMo, déconseillent de se lancer tête baissée dans l’IA agentique uniquement à des fins expérimentales. Si la RPA fonctionne bien, il n’est pas nécessaire de se précipiter.
Au lieu de cela, les entreprises pourraient trouver un intérêt à observer et à évaluer la maturation de la technologie de l’IA agentique. Et c’est là que les choses deviennent vraiment intéressantes : Les fournisseurs de RPA comme UiPath s’orientent déjà vers les capacités agentiques. Ainsi, les entreprises pourraient bientôt avoir accès à l’IA agentique par le biais de plateformes familières.
Au fur et à mesure que les fournisseurs de RPA évoluent, les entreprises peuvent trouver une voie plus douce et plus rentable vers l’IA agentique, une voie qui minimise les perturbations et maximise leurs investissements actuels.
Dernières réflexions
Préparez-vous votre entreprise à tirer parti de la prochaine vague de technologies autonomes ou attendez-vous que d’autres prennent les devants ? Disposez-vous des systèmes, de l’état d’esprit et des personnes nécessaires pour faire fonctionner l’IA agentique pour vous, ou vos concurrents vont-ils s’emparer de cet avantage ? Réfléchissez à ce que cette technologie pourrait apporter à votre entreprise, non seulement à court terme, mais aussi dans un avenir qui évolue plus vite que nous ne le prévoyons tous.
