Dans le paysage évolutif de l'IA d'entreprise, l'essor des systèmes agentiques marque un tournant décisif. Les agents d'IA sont des applications autonomes alimentées par de grands modèles de langage (LLM) capables de raisonner, de mémoriser et d'agir. Ils ne sont plus des répondeurs passifs aux données de l'utilisateur, mais des décideurs actifs qui influencent les processus d'entreprise en temps réel. Mais l'autonomie s'accompagne d'un risque, et le risque s'accompagne de la nécessité d'une supervision structurée. Dans ce nouveau paradigme, la supervision des systèmes technologiques n'est plus facultative, elle est fondamentale.

Alors que la recherche évolue progressivement vers des moteurs conversationnels tels que ChatGPT, Gemini, Le Chat, Claude ou Perplexity, les marques doivent fondamentalement repenser leur mode d'existence en ligne. La visibilité devient centrale : il ne s'agit plus de plaire aux algorithmes de Google mais d'apparaître dans des réponses générées, synthétisées et contextualisées.

L'IA générative a comprimé les délais de livraison : ce qui prenait huit heures n'en prend plus que trois. Mais où vont les cinq heures restantes ?

Un phénomène subtil mais sismique est en train de se produire dans le domaine des logiciels d'entreprise. Pendant des années, le SaaS a prospéré grâce à l'UX - des interfaces bien conçues pour guider les humains dans des flux de travail de plus en plus complexes.

Pendant des décennies, le conseil a prospéré en livrant des diapositives bien léchées, remplies de cadres et de points de référence.

Les marques envient depuis longtemps les trésors de data première main qui se trouvent dans les systèmes des détaillants. L'acheteur moyen s'inscrit à environ 13 programmes de fidélisation, mais reste actif dans à peine la moitié d'entre eux, de sorte que la "relation" s'arrête souvent à la caisse.