Que l’on soit une Startup qui souhaite automatiser ses ventes ou un grand groupe soucieux d’améliorer ses processus de vente, relation client, logistique ou recrutement, les Agents IA – ces algorithmes capables de s’autosaisir et traiter certaines tâches jusqu’à présent traitées par l’humain – représentent une vraie promesse.
Dans le sillage des progrès en IA générative
Cet engouement fait suite aux progrès de l’IA générative et des modèles de langages qui permettent notamment une compréhension et formulation quasi parfaites du langage naturel et une recherche facilitée dans des documents prolixes.
L’agentique repose sur un principe simple : découper un processus complexe en tâches élémentaires confiées à des IA spécialisées, souvent connectées entre elles.
Prenons l’exemple de la réponse à un appel d’offres : une IA extrait les éléments clés du dossier, un chatbot génératif interagit avec les documents, un modèle prédictif propose des prix, et une IA générative pré-rédige la réponse. Efficace, rapide, mais encore loin d’être parfait.
La promesse est belle, mais l’art est difficile
On ne compte plus les déclarations de passionnés qui récoltent déjà les fruits de l’utilisation de ces agents pour leur entreprise, et il est vrai que certains processus (veille, communication, gestion de campagne marketing…) sont de bons candidats à l’automatisation. C’est qu’ils représentent un risque limité et sont souvent basés sur les grands nombres permettant de diluer le manque de fiabilité de certaines IA.
Mais dans des cas plus complexes et pour les grands groupes soucieux de l’excellence de leurs processus, la barre est plus haute car aujourd’hui l’humain y prend une place forte et souhaitable pour la prise en compte de tous les facteurs émotionnels, situationnels et parfois irrationnels qu’il est encore difficile de transcrire en algorithmes.
Des agents brillants et surentrainés… mais instables
Qui parmi nous souhaiterait encadrer des collaborateurs au QI de 150, mais incapable d’expliquer leurs choix, d’admettre leurs erreurs ou de garantir leur cohérence morale ? C’est pourtant le portrait-robot des agents IA actuels. Même certains concepteurs, comme Dario Amodei (Anthropic), admettent ne pas comprendre complètement leur fonctionnement. Car ces modèles apprennent seuls, en s’ajustant aux données d’entrée.
Alors peut-on réellement compter sur ces agents pour améliorer certains processus critiques d’une grande entreprise ? Oui pour 3 raisons.
La première est que des acteurs agiles comme par exemple, Qonto dans la gestion ou Alan dans l’assurance santé, exploitent déjà l’IA pour redessiner leur secteur. Les grandes entreprises ne peuvent se permettre d’être dépassées.
La seconde est que ces agents s’intègrent massivement dans les solutions du marché : il est urgent d’en comprendre les ressorts pour garder la main sur ses processus.
Et la troisième est que, malgré leurs faiblesses, leurs capacités surpassent les nôtres sur bien des aspects : vitesse de lecture, traduction, détection d’anomalies, prédiction de phénomènes complexes…
Connaitre les forces et faiblesses des agents d’IA… comme celles de nos collaborateurs !
Comme un collaborateur, un agent IA doit être sélectionné, formé, encadré. Il faut décomposer le processus métier en tâches unitaires, identifier celles qui tolèrent une automatisation imparfaite, et maintenir l’humain là où son jugement est indispensable. Cela implique une gouvernance claire : qualité des données, choix technologiques (éditeur, plateforme, open-source), supervision continue, et surtout implication des métiers.
La vraie transformation ne viendra pas seulement des algorithmes, mais de notre capacité à repenser l’organisation et les gestes métiers autour d’eux. La gouvernance des IA sera sans doute le prochain grand chantier des grandes entreprises.
(*) Ghislain de Pierrefeu est Partner et expert Data & Intelligence artificielle au cabinet Wavestone. Il accompagne les grandes entreprises et organisations, tous secteurs confondus, dans leurs stratégies et leurs transformations IA en conjuguant expertises métiers, technologiques, RH, éthique et règlementaires.
Ghislain de Pierrefeu