Comme cela a été discuté récemment au Sommet du commerce de détail TCG, Avec l'intelligence artificielle, le paysage des entreprises doit dépasser le battage théorique de l'intelligence artificielle. De nombreuses organisations ont passé ces dernières années à peindre de petits “points de couleur” à travers leurs opérations avec des cas d'utilisation isolés de l'IA. Cependant, les entreprises ne se transforment pas véritablement en se contentant d'effectuer des expériences isolées en matière d'IA. Le terrain a changé et l'industrie entre maintenant dans l'ère de l'IA agentique.

Contrairement à l'IA traditionnelle, qui s'appuie sur des données historiques pour classifier et prédire, ou à l'IA générative, qui crée de nouveaux contenus, l'IA agentique est un logiciel qui combine le raisonnement et l'action. Elle peut percevoir des informations (comme la lecture d'un courriel ou d'un document), raisonner pour comprendre le contexte d'un problème et agir en déclenchant une action dans un autre système. Le commerce agentique apporte cette révolution aux processus internes, en aidant les vendeurs, en améliorant les engagements des détaillants et en modifiant fondamentalement la façon dont le travail est effectué.

Pour passer de la théorie à la réalité, il suffit d'observer la récente transformation de Carrefour. Un processus d'étude de marché qui nécessitait généralement 20 personnes pour passer un à deux mois à générer des PDF reports pour 400 projets par an a été complètement réimaginé. En plaçant un agent d'étude de marché directement entre les mains de l'équipe de développement immobilier, 200 projets non viables ont été instantanément éliminés, et des études complètes pour les projets viables ont été générées en seulement deux minutes. Cela a permis de réaliser des économies de 50% à 70% ETP, permettant aux équipes talentueuses d'être réaffectées à des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Les transformations de ce type nécessitent un nouveau manuel de jeu. Sur la base de mises en œuvre concrètes dans les tranchées, voici les dix idées clés qui définissent la transformation agentique de l'entreprise :

1. L'agentivité est un catalyseur, pas un objectif

Les agents d'IA doivent être utilisés pour favoriser une transformation plus large de l'entreprise plutôt que d'être l'objectif final en soi. Par exemple, un constructeur automobile peut utiliser les agents pour accélérer la production, tandis qu'un fournisseur de télécommunications les utilise pour offrir une meilleure expérience à ses clients. La technologie agentique n'est que le support de ces visions stratégiques globales.

2. Fixer une étoile polaire “folle

Menez la transformation avec des objectifs très ambitieux en termes de vitesse, d'équivalents temps plein (ETP), de millions d'euros de performance et de délais. Viser une réduction des coûts de 5% ou 10% signifie que la mise en place des agents ne sera même pas rentabilisée. Il faut une étoile polaire folle, comme un détaillant qui vise un gain de rentabilité strict de 30% ou un fabricant qui vise à être plus rapide de 50% dans tous les processus.

3. C'est une énergie “horizontale

Les entreprises se développent naturellement en silos verticaux par fonction. L'IA agentique, cependant, consiste fondamentalement à briser ces silos et à se concentrer sur les processus et les flux de travail de bout en bout dans l'ensemble de l'entreprise. Parce qu'elle touche horizontalement l'ensemble de l'organisation, cette transformation doit être pilotée par le PDG ; laisser cette tâche à des départements individuels figera l'organisation avec des agents déconnectés partout.

4. N'automatisez pas un processus défectueux

Le risque est grand d'utiliser des agents uniquement pour automatiser un processus défaillant ou inefficace. Les agents ne doivent pas se contenter d'accélérer les mauvaises habitudes. Ils sont à la fois un prétexte et un accélérateur pour réinventer complètement les processus à partir de zéro en utilisant une logique de base zéro.

5. Établir des priorités avec les bons critères

Pour trouver une véritable “valeur agentique”, les dirigeants doivent rechercher des tâches impliquant de multiples systèmes, une forte répétition et de nombreuses interactions au sein de l'équipe. Parmi les excellents candidats à la réinvention agentique, citons l'examen des catalogues promotionnels à la recherche d'erreurs de prix ou la gestion des anomalies de clôture financière mois après mois.

6. Réorganisez, ne vous contentez pas d'automatiser

La valeur réelle provient de la réorganisation du travail et des interfaces, tant en amont qu'en aval, plutôt que de la simple automatisation de tâches existantes et isolées. Par exemple, dans le domaine des achats ou des études de marché, le fait de mettre l'agent directement entre les mains de la personne qui a le besoin initial remodèle complètement le flux de travail autour d'elle, plutôt que d'automatiser simplement le milieu de la tâche.

7. Investir dans la préparation “agentique

Avant de passer à l'échelle, les fonctions doivent être évaluées en termes de préparation à data, de préparation sémantique, de préparation au processus et de confiance. Une data sémantique parfaite n'est pas négociable. Si une entreprise n'a jamais défini ce qu'est la hiérarchie d'un produit ou établi un langage standard pour les rôles des employés dans les différents pays, un agent ne peut pas naviguer dans les systèmes.

8. Les nouvelles technologies exigent de nouveaux talents

Les compétences scientifiques traditionnelles data ne suffisent plus. Les organisations ont besoin de propriétaires de produits dotés de compétences approfondies en matière de processus, qui peuvent agir en tant que “catalyseurs d'IA” pour définir des cas d'utilisation, aux côtés de “constructeurs d'IA” qui peuvent exploiter des plateformes à code bas pour mettre en œuvre des solutions de tous les jours.

9. Fabriquer ou acheter ? Cela dépend !

L'approche doit s'adapter à l'impact. Une approche “Make” est nécessaire pour les initiatives hautement transformatrices, à l'échelle de l'entreprise, qui touchent plusieurs fonctions (comme la gestion des promotions). À l'inverse, les solutions “Buy” prêtes à l'emploi conviennent pour stimuler la productivité individuelle des employés, et les plateformes “Low/No Code” sont idéales pour renforcer l'efficacité au niveau de l'équipe.

10. L'IA agentique n'est pas “magique”

En fin de compte, une transformation agentique réussie nécessite un équilibre strict. Il ne s'agit que de 20% technologie, tout en s'appuyant fortement sur 30% gestion du changement et 50% réinvention des processus de bout en bout.

Si les dirigeants ne sont pas prêts à imaginer comment les fonctions seront radicalement bouleversées, ou s'ils ne sont pas prêts à faire le dur travail de correction des processus sous-jacents, la technologie seule ne sauvera pas l'entreprise. Mais lorsqu'une organisation est prête à repenser fondamentalement la manière dont le travail est effectué, la révolution agentique offre une opportunité sans précédent de débloquer la productivité et la croissance.