Lors du récent TCG Retail Summit, Edouard de Mézerac s'est attaché à faire le tri parmi le brouhaha entourant l'IA. Son message : l'ère des cas d'utilisation ponctuels est révolue. Ce qui nous attend est quelque chose de bien plus structurel et de bien plus exigeant.

Depuis des années, les entreprises ont testé l'IA dans des poches isolées, qualifiées de « points de couleur » au sein de leur organisation. Utile, peut-être. Révolutionnaire ? Pas vraiment. Aujourd'hui, le vent tourne. L'IA agentique ne consiste pas à ajouter une couche technologique supplémentaire. Il s'agit de repenser la manière dont le travail est effectué, de bout en bout.

En quoi l'IA agentique est-elle différente ?

Avant d'aborder la question de la transformation, Édouard a rappelé au public une idée simple : l'IA agentique n'est qu'un logiciel… mais un logiciel doté d'une capacité d'action. L'IA traditionnelle prédit et classe. L'IA générative crée. L'IA agentique va plus loin. Elle est capable de :

  • Prendre connaissance d'informations (lire des e-mails, des documents, data)
  • Réflexion sur le contexte
  • Agir en déclenchant des flux de travail entre les systèmes

Cette combinaison change la donne. Elle modifie également les besoins des entreprises. Avec l'IA prédictive, le succès dépendait de vastes volumes de data historiques. Avec l'IA agentique, le véritable défi réside dans la clarté sémantique: une compréhension commune de la signification des choses au sein de l'organisation.

Si une entreprise n'est pas en mesure de définir clairement ce qu'est un « produit », un « rôle » ou une « promotion », un agent ne pourra pas travailler efficacement. Comme l'a dit Édouard, sans ce langage commun, « l'agent ne peut tout simplement pas s'y retrouver ».

De la théorie à la pratique : le cas Carrefour

Pour prouver qu'il ne s'agit pas seulement d'une théorie, Edouard a mené à bien une transformation concrète chez Carrefour. Le point de départ était délibérément modeste : une équipe d'étude de marché de 20 personnes chargée d'évaluer les ouvertures de nouveaux magasins. Chaque demande déclenchait un processus bien connu, répété environ 400 fois par an :

  • Une note de l'équipe immobilière
  • Un à deux mois d'analyse
  • Un rapport de 20 à 30 pages

Plutôt que d'automatiser certaines étapes du flux de travail, l'équipe l'a entièrement décomposé, répertoriant environ 150 étapes distinctes avant de repenser le processus de A à Z. La clé a consisté à placer l'agent en amont. Au lieu d'être rattaché à l'équipe de recherche, l'agent a été mis directement à la disposition des personnes à l'origine de la demande. L'impact a été immédiat :

  • Environ la moitié des projets ont été écartés dès le départ
  • Les dossiers recevables ont été analysés en quelques minutes au lieu de plusieurs mois
  • Ce processus a permis de réaliser des gains de productivité de 50 à 70 %

Mais le véritable changement ne concernait pas seulement la rapidité. Il était de nature structurelle. Le rôle de l'équipe a évolué, tout comme le flux de travail au sein de l'organisation.

Aller au-delà d'un simple cas d'utilisation

Fort de ce succès, Carrefour n'a pas déployé d'autres agents isolés. Au contraire, l'entreprise a procédé à un examen systématique de l'organisation et évalué chaque processus dans des domaines tels que le merchandising, les finances et les ressources humaines, en se basant sur trois critères :

  • Cela concerne-t-il plusieurs systèmes ?
  • Cela implique-t-il des transferts répétés entre les équipes ?
  • Cela repose-t-il sur une réflexion répétitive, fondée sur des schémas ?

Cela a donné lieu à de nouvelles applications, notamment :

  • Automatisation du traitement des anomalies lors de la clôture financière
  • Consulter les catalogues promotionnels
  • Vérification des données fournies par les fournisseurs avant leur saisie dans le système

Dans chaque cas, le principe était le même : ne pas automatiser les étapes intermédiaires, maisrepenser le flux de travail.

Leçons tirées du terrain : un guide pratique pour une transformation axée sur l'autonomie

À la lumière de ces déploiements, plusieurs tendances se dessinent pour les dirigeants.

  1. Fixez-vous un objectif ambitieux: de modestes gains d'efficacité ne justifieront pas l'investissement. Les entreprises qui obtiennent des résultats visent des changements radicaux, tels qu'une réduction des coûts de 30 % et une accélération des processus de 50 %, et non de simples ajustements progressifs.
  2. Il s'agit d'une transformation qui relève de la direction générale: l'IA agentique transcende les fonctions. Si elle est laissée à la discrétion des différents services, elle engendre une fragmentation. Lorsqu'elle est pilotée par la direction, elle devient un facteur de cohésion.
  3. N'automatisez pas des processus défaillants: se contenter d'ajouter des agents aux flux de travail existants risque de renforcer les inefficacités. La véritable valeur réside dans la refonte de l'organisation du travail avant, pendant et après la tâche.
  4. Concentrez-vous sur les bons cas d'utilisation: les meilleurs candidats présentent des caractéristiques communes : complexité multi-systèmes, coordination répétée et schémas décisionnels prévisibles.
  5. Il faut commencer par poser les bonnes bases: l'IA agentique ne rend pas la structure superflue, elle en rehausse le niveau d'exigence. data propres, des définitions claires et des systèmes harmonisés sont des conditions préalables indispensables, et non des éléments secondaires.

Un changement de mentalité, pas seulement une question de technologie

Ce qui ressort peut-être le plus, c'est à quel point la technologie n'est pas le seul enjeu. Edouard estime que la réussite d'un déploiement axé sur l'autonomie ne repose qu'à 20 % sur la technologie. Le reste se répartit entre 30 % de gestion du changement et 50 % de refonte complète des processus.

« Il n’y a aucune magie » dans l’IA agentique, assure Édouard.

Les dirigeants doivent comprendre à quel point les fonctions seront bouleversées et être prêts à s’atteler à la tâche difficile de réformer les processus sous-jacents. La technologie à elle seule ne sauvera pas l’entreprise. Mais pour une organisation disposée à repenser en profondeur la manière dont le travail est effectué, la révolution agentique offre une opportunité sans précédent de libérer la productivité et la croissance.
Les entreprises qui réussiront ne seront pas celles qui expérimenteront le plus grand nombre d’outils, mais celles qui seront prêtes à repenser le fonctionnement réel de leur organisation.

En résumé

L'IA agentique n'est pas simplement une nouvelle étape de la transformation numérique. Il s'agit d'un véritable changement dans la manière dont les décisions sont prises, dont le travail est organisé et où l'effort humain est mobilisé. Pour des enseignes de distribution comme Carrefour, l'ambition est claire : consacrer moins de temps aux tâches administratives et davantage aux clients.
La question n'est plus de savoir si l'IA peut créer de la valeur, mais si les organisations sont prêtes à se réinventer autour d'elle.