Les modèles de base s'intègrent de plus en plus rapidement à l'infrastructure de la transformation numérique des entreprises. Ces modèles progressent à un rythme sans précédent, les coûts d'inférence ne cessent de baisser, les écosystèmes open source sont en plein essor et les écarts de performances entre les principaux modèles se réduisent.

Si toutes les entreprises ont accès à une IA aux capacités comparables, qu’est-ce qui permettra aux leaders du marché de demain de se démarquer ??

La réponse ne réside pas dans le modèle lui-même, mais dans le contexte organisationnel qui s'appuie sur celui-ci.

Le contexte organisationnel englobe les connaissances métier, processus opérationnels, règles de prise de décision, expertise sectorielle, et bonnes pratiques acquise au fil des années passées à diriger une entreprise. Elle détermine si l’IA est véritablement capable de comprendre le fonctionnement d’une entreprise, de soutenir ses objectifs commerciaux et d’apprendre en permanence de chaque interaction afin de développer des capacités propres à cette organisation.

C'est précisément ce niveau que la plupart des entreprises doivent encore mettre en place, et c'est là que se dessinera l'avantage concurrentiel de la prochaine génération d'IA.

Un modèle performant n'est pas synonyme de système d'entreprise performant

On peut facilement confondre les capacités d’un grand modèle linguistique avec de véritables capacités commerciales. Même si la génération de reports en quelques secondes, la création de contenus marketing ou la réponse instantanée aux demandes des clients peuvent témoigner de performances techniques impressionnantes, ces actions ne se traduisent pas nécessairement par une valeur commerciale durable.

Klarna en est un excellent exemple. Cette entreprise de fintech a tiré parti des modèles de langage généraux (LLM) afin d'automatiser environ les deux tiers de ses interactions avec la clientèle, remplaçant ainsi un nombre important d'agents humains. Pourtant, Un peu plus d'un an plus tard, l'entreprise a recommencé à recruter du personnel chargé du service client. Le problème ne résidait pas dans le manque de capacités du modèle, mais dans le fait que le système d'entreprise n'était plus en phase avec la création de valeur pour l'entreprise.

L'IA optimise sans relâche les objectifs qui lui sont fixés, mais souvent ne tient pas compte d'éléments difficiles à quantifier, telles que la prise en charge des demandes complexes des clients, le maintien de la relation client et la préservation de la confiance à long terme envers la marque. Lorsque l’efficacité devient le seul critère, l’IA s’attachera à optimiser cette efficacité, même au détriment de la qualité du service.

À l'inverse, une entreprise d'électronique grand public de Shenzhen a adopté une approche différente. Vers 70% de demandes standardisées de clients ont été analysées et traitées par l'IA, tandis que les agents humains sont restés chargés des cas complexes et à forte valeur ajoutée. Il en a résulté un équilibre entre efficacité opérationnelle et satisfaction client.

La différence ne tenait pas au modèle. Elle tenait à la manière dont chaque entreprise a repensé ses processus métier et sa gouvernance autour de l'IA.

L'IA agentique redéfinit l'organisation des entreprises

Les agents IA ne sont plus de simples assistants conversationnels : ce sont des collaborateurs numériques capables d'accéder aux systèmes d'entreprise, d'exécuter des flux de travail, d'accomplir des tâches, d'opérer de manière autonome à grande échelle et d'apprendre en continu au fil du temps.

Contrairement aux employés humains, qui font naturellement preuve de prudence lorsqu'ils sont confrontés à des décisions à haut risque, les agents d'IA continuent d'exécuter aussi bien les actions de routine que celles à haut risque avec le même niveau de confiance. De ce fait, les erreurs de configuration, les problèmes d'autorisations, la contamination des connaissances ou les dysfonctionnements des processus peuvent rapidement se propager à l'ensemble de l'organisation.

Cela modifie en profondeur la manière dont les entreprises doivent aborder la gouvernance de l'IA.

  • Premièrement, la résilience devient tout aussi importante que la prévention. Les organisations doivent mettre en place des mécanismes de reprise, tels que des environnements de sauvegarde, des systèmes de test et des fonctionnalités de restauration en un clic.
  • Deuxièmement, le principe du privilège minimal devrait devenir une pratique courante. Les agents IA ne doivent se voir accorder l'accès qu'au data et aux systèmes strictement nécessaires à l'exécution des tâches qui leur sont confiées.
  • Troisièmement, La conformité doit être intégrée dans les opérations liées à l'IA. Les entreprises doivent se conformer à des réglementations telles que les exigences de localisation data et les lois sur la protection de la vie privée, tout en définissant clairement quels éléments data sont accessibles par quels modèles.
  • Enfin, Les organisations doivent se préparer à faire face aux nouveaux risques liés à l'IA native. Par exemple, des agents d'IA peuvent, par inadvertance, exécuter des instructions cachées intégrées dans des documents internes de l'entreprise, contournant ainsi les règles de fonctionnement prévues. Une surveillance continue, des mises à jour de la gouvernance et des contrôles de sécurité adaptés à l'évolution de la situation deviennent donc indispensables.

Le contexte organisationnel constitue l'atout le plus précieux de l'entreprise en matière d'IA

Plutôt que de se contenter de créer une application d'IA, les entreprises devraient développer une système d'apprentissage continu.

Le cœur de ce système est la capacité à transposer les processus métier, la logique décisionnelle, les connaissances opérationnelles, les exigences de conformité et l'expertise institutionnelle dans une couche contextuelle organisationnelle auxquelles les agents d'IA peuvent accéder, dont ils peuvent tirer des enseignements et qu'ils peuvent améliorer en permanence.

Contrairement au modèle lui-même, cette couche contextuelle s'enrichit au fil du temps. Chaque flux de travail optimisé, chaque décision validée et chaque interaction réussie renforcent les capacités de l'entreprise en matière d'IA, créant ainsi un atout que les concurrents ont de plus en plus de mal à reproduire.

Une question simple permet de déterminer si une organisation tire pleinement parti de son avantage en matière d'IA :

Si vous remplaciez votre modèle de base dès demain, vos capacités en matière d'IA acquises resteraient-elles intactes ??

Si la réponse est non, cela signifie que l'organisation s'est contentée d'emprunter les capacités du modèle plutôt que de se forger un avantage concurrentiel qui lui soit propre.

La transformation par l'IA nécessite de repenser les processus métier

Aujourd'hui, de nombreuses initiatives d'IA en entreprise continuent de se concentrer sur l'accélération des flux de travail existants. Une véritable transformation par l'IA nécessite de repenser les processus métier en fonction des capacités des agents IA, plutôt que de se contenter d'assister les tâches humaines.

Prenons l'exemple de la gestion des grands comptes en entreprise.

Traditionnellement, les chargés de clientèle ne peuvent accorder une attention particulière qu'à un nombre limité de clients stratégiques, tandis que les autres font l'objet d'une gestion axée sur les exceptions. Les bilans d'activité ont lieu périodiquement, ce qui fait que les problèmes émergents ne sont pas détectés avant ces bilans programmés. Entre-temps, Les informations précieuses sur les clients, l'historique des relations et les motifs des décisions ne résident souvent que dans l'expérience de chaque collaborateur et disparaissent lorsque celui-ci quitte l'entreprise.

Le simple fait d'utiliser l'IA pour générer le compte reports accélère le processus existant, mais ne modifie en rien le modèle opérationnel sous-jacent.

Une refonte centrée sur l'agent présente des caractéristiques fondamentalement différentes.

Les agents IA peuvent suivre chaque client avec le même niveau de précision, plutôt que de se concentrer uniquement sur les comptes stratégiques. Ils peuvent détecter en temps réel les changements dans les habitudes d'achat, les anomalies dans les commandes ou les problèmes de communication, au lieu d'attendre les bilans mensuels. Et surtout, Chaque interaction avec un client, chaque décision commerciale et chaque pratique couronnée de succès est enregistrée et intégrée dans la couche contextuelle de l'organisation, devenant ainsi une compétence organisationnelle partagée plutôt qu’un savoir individuel.

Il n'en résulte pas seulement une efficacité accrue, mais une toute nouvelle façon de fonctionner.
Ce même principe s'applique à la prévision de la demande, à l'optimisation des prix, à la gestion de la conformité, aux opérations de la chaîne d'approvisionnement et à pratiquement tous les processus d'entreprise limités par les capacités humaines.

Par où les entreprises devraient-elles commencer ?

Renforcer la compétitivité d'une entreprise en matière d'IA revient, en fin de compte, à repenser la manière dont une organisation réfléchit, prend ses décisions et fonctionne. Ce n'est pas quelque chose qu'un fournisseur de modèles peut vous apporter.

La priorité de toute entreprise est donc de identifier les activités essentielles à l'entreprise qui reposent encore largement sur l'expertise humaine, définir les règles impératives que l'IA doit respecter, et structurer systématiquement les connaissances de l'organisation afin qu'elles puissent être gérées, partagées et exploitées par des agents d'IA.

Les modèles de base sont en passe de devenir une fonctionnalité standard dans tous les secteurs d’activité. La possibilité de se forger un avantage durable en matière d’IA reste toutefois à saisir.

Les organisations qui agissent dès maintenant pour repenser leurs systèmes d'entreprise en vue de l'ère des agents d'IA seront celles qui établir un avantage concurrentiel durable et défendable.

Pour découvrir comment votre organisation peut développer ses capacités en matière d'IA d'entreprise, contactez les experts de Artefact.