Qu'est-ce qu'un agent d'intelligence artificielle ? Une brève explication

Qu'est-ce qu'un agent d'intelligence artificielle ? Contrairement à l'IA traditionnelle qui fonctionne selon des règles prédéfinies, un agent d'IA est un composant logiciel capable d'agir pour le compte d'un utilisateur ou d'un système. Il fonctionne selon le principe percevoir-penser-agir : il perçoit son environnement et ses data, raisonne sur ces informations pour générer des idées et agit par le biais de décisions autonomes ou assistées. Cela permet aux agents d'orchestrer des flux de travail complexes, de coordonner de multiples sous-agents spécialisés et de Postuler logique pour résoudre des problèmes avec un haut degré d'autonomie. Ils peuvent anticiper les besoins et s'adapter à des conditions changeantes, en utilisant un raisonnement contextuel avancé pour la prise de décision. Cette évolution d'outils statiques vers des partenaires dynamiques, capables de résoudre des problèmes, est ce qui rend les agents d'intelligence artificielle particulièrement aptes à conduire une transformation tangible de l'entreprise.

Comment les agents de l'IA favorisent la transformation commerciale

Les agents d'IA constituent une force polyvalente pour améliorer les opérations commerciales et approfondir les relations avec les clients. En encadrant leurs capacités autour de fonctions commerciales spécifiques, les organisations peuvent débloquer une efficacité et une croissance sans précédent. Une étude récente montre que de nombreuses entreprises intègrent ces outils alimentés par l'IA, 58 % d'entre elles en ayant déjà déployé un certain type dans des unités commerciales spécifiques et 35 % d'autres explorant activement la mise en œuvre [3]. Si l'on considère le paysage actuel des grandes entreprises dans de nombreux secteurs, quatre domaines majeurs apparaissent comme les plus pertinents pour l'application d'agents d'IA dans les fonctions commerciales. Ces domaines offrent une perspective structurée pour comprendre où les organisations peuvent avoir le plus d'impact.

1. Révolutionner la gestion de la relation client

L'impact des agents d'IA est particulièrement fort dans le commerce et la gestion de la relation client. Bouygues Telecom s'est associé à Artefact pour fournir un exemple concret et convaincant. Confrontée à un ensemble complexe d'offres mobiles qui provoquaient la frustration des clients, l'entreprise a lancé un assistant de vente génératif alimenté par l'IA [7]. Construit à partir de l'Agent Builder de Google, l'assistant fournit des conseils 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, en gérant des conversations naturelles et des recommandations personnalisées. Il synchronise le chat avec le site web, guidant les utilisateurs tout au long de leur parcours d'achat comme le ferait un assistant en magasin.

"Nous avons pu convertir ce comportement en une invite pour Vertex AI Agent Builder. Les premiers tests ont montré un réel potentiel. - François Gette, Lead Open Innovation, Bouygues Telecom, à propos de l'utilisation de la plateforme d'IA de Google Cloud[7].

Cette technologie n'est pas réservée aux assistants textuels. Dans le cadre d'une autre mise en œuvre stratégique pour une grande entreprise de biens de consommation emballés, des agents vocaux IA sont en cours de développement pour servir d'alliés puissants à l'équipe de télévente B2B. L'objectif principal est d'aider l'équipe à atteindre des milliers de petits clients qui étaient auparavant inaccessibles par téléphone. Ils sont formés pour faire des suggestions intelligentes de vente incitative, comme proposer un meilleur prix pour un ensemble de produits plus important. Pour créer un lien plus humain et local, les agents peuvent même parler avec différents accents régionaux, en fonction du lieu où se trouve le client. Les avantages potentiels sont considérables : augmentation des ventes sur un marché jusqu'alors inexploité, amélioration de l'efficacité opérationnelle et apport d'une touche personnelle de haute qualité à chaque appel.

Cette évolution est validée par des études sectorielles, qui montrent que près de la moitié (46 %) des acheteurs professionnels choisiraient désormais un agent d'IA plutôt qu'une personne, simplement pour bénéficier d'un service plus rapide [10]. À grande échelle, Erica, l'assistante virtuelle de Bank of America, a traité plus de 1,5 milliard d'interactions avec les clients, ce qui démontre le pouvoir des agents dans le maintien d'une gestion efficace et permanente des relations avec les clients [6].

La vision de la collaboration entre l'homme et l'IA devient tangible dans le flux de travail quotidien de la force de vente. Au lieu de commencer la matinée en parcourant manuellement les data CRM, un vendeur reçoit un briefing proactif de son agent IA. "Bonjour. Votre priorité absolue est le renouvellement du contrat d'ACME Corp, qui risque d'être compromis en raison du faible taux d'adoption des fonctionnalités. J'ai analysé leurs datautilisation, rédigé un e-mail personnalisé soulignant la valeur des fonctionnalités sous-utilisées et suggéré un appel de 15 minutes. Voulez-vous approuver et envoyer ?" Cet agent se charge de la synthèse des data , ce qui permet au vendeur de se concentrer sur les conversations stratégiques à forte valeur ajoutée.

2. Améliorer l'efficacité commerciale

Souvent négligé, le back-office commercial est un domaine de prédilection pour les agents d'intelligence artificielle qui permettent de réaliser d'importants gains d'efficacité. Les agents excellent dans l'automatisation des tâches répétitives à fort volume qui consomment un temps précieux, telles que l'enregistrement des clients et des produits, la gestion des commandes et les demandes de renseignements sur l'état d'avancement.

Par exemple, un distributeur de produits manufacturés peut utiliser un agent d'IA pour traiter les bons de commande envoyés par courrier électronique. L'agent lit le PDF joint, valide le compte du client, vérifie les UGS par rapport à l'inventaire dans l'ERP et saisit la commande dans le système. Cela permet non seulement de réduire le temps de traitement des commandes de plusieurs heures à quelques minutes, mais aussi d'éliminer les erreurs coûteuses de saisie manuelle des data , ce qui entraîne une réduction significative des coûts opérationnels dans les fonctions connexes.

Une autre application convaincante des agents d'IA dans l'efficacité commerciale consiste à améliorer la productivité de la force de vente grâce à des personas synthétiques et à une meilleure intelligence économique. Dans le premier cas, il s'agit d'applications d'IA générative qui, formées à partir des data historiques datainteraction avec les clients, peuvent simuler une variété de profils de clients. Les représentants commerciaux s'engagent avec ces personas virtuels par le biais de scénarios basés sur le chat, ce qui leur permet de pratiquer et d'affiner des approches personnalisées dans un environnement de formation sans risque. La deuxième application répond à un défi commun auquel sont confrontées de nombreuses organisations : démocratiser la prise de décision data sans alourdir la force de vente avec des tableaux de bord fastidieux ou des rapports statiques. Les assistants de BI augmentée offrent une solution élégante en fournissant des informations personnalisées sur les performances par le biais d'interfaces conversationnelles. Par exemple, un vendeur sur le terrain peut accéder aux indicateurs de vente en temps réel via un outil familier tel que WhatsApp, rendant ainsi les informations critiques disponibles de manière transparente dans son flux de travail quotidien.

3. Optimiser la gestion de la croissance des recettes (RGM) et la tarification

Les agents d'IA sont particulièrement bien équipés pour s'attaquer à la complexité de la RGM. En analysant les data marché en temps réel, les prix des concurrents, la logistique de la chaîne d'approvisionnement et les tendances historiques des ventes, les agents peuvent recommander et même exécuter des stratégies optimales de prix et de promotion. Ils peuvent simuler l'impact d'un ajustement de prix ou d'une offre promotionnelle sur le chiffre d'affaires et la marge, ce qui permet aux équipes de prendre des décisions basées sur des data et pas seulement sur l'intuition.

Prenons l'exemple d'une entreprise de biens de consommation qui utilise un agent d'IA pour surveiller les prix de ses concurrents sur les plateformes de commerce électronique. L'agent pourrait ajuster de manière autonome le prix de son produit phare de quelques centimes pour gagner le rayon numérique, ou signaler une opportunité promotionnelle à forte marge lorsqu'un concurrent clé n'a plus de stock, maximisant ainsi directement les revenus sans intervention humaine constante.

4. Améliorer les performances de la force de vente et la stratégie de mise sur le marché (RTM)

C'est là que les agents d'IA passent du statut d'outils analytiques à celui de partenaires stratégiques pour la force de vente. Pour la stratégie RTM, ils peuvent affiner les campagnes de marketing en servant de générateurs de persona alimentés par l'IA [8], analyser de vastes ensembles de données pour identifier les segments mal desservis et modéliser les opportunités d'expansion.

Un exemple convaincant de ce potentiel est donné par Sanofi, qui utilise l'IA agentique pour transformer ses activités marketing et commerciales. Plutôt que de construire un simple système de questions-réponses, Sanofi déploie des agents d'IA capables d'accéder directement à de grandes quantités de data issues d'études de marché et de les analyser afin de fournir des informations stratégiques pour le lancement de nouveaux produits, un processus qui promet d'accélérer la mise sur le marché et d'optimiser l'impact commercial [9].

De la mise en œuvre à l'impact : Une perspective stratégique

L'adoption d'agents d'intelligence artificielle offre un rendement clair et mesurable. La recherche indique que les organisations qui mettent en œuvre ces solutions obtiennent un retour sur investissement de 13,7 % [3]. Cela met en évidence la valeur tangible de l'IA agentique, renforçant son potentiel en tant que moteur stratégique de l'efficacité et de l'impact sur l'entreprise.

Cependant, la réalisation de ce potentiel nécessite une approche stratégique qui va au-delà de la seule technologie. Bien que de nombreuses organisations expérimentent l'IA agentique, il est remarquable que la majorité de ces projets ne dépassent pas le stade de la preuve de concept. Le voyage exige une planification méticuleuse :

  • Adoption stratégique : Les organisations doivent identifier les domaines à fort impact pour le déploiement. Selon les études internes d'Artefact , la valeur ajoutée est généralement obtenue en 13 mois, les mises en œuvre prenant en moyenne de 4 à 6 mois.
  • Intégration avec les systèmes existants : Les agents d'IA nécessitent une intégration transparente avec les systèmes d'entreprise existants, tels que les systèmes de gestion de la relation client (CRM) et les systèmes de gestion intégrés (ERP), afin d'exploiter pleinement leur potentiel.
  • Combiner la technologie et le changement culturel : Une mise en œuvre réussie nécessite de cultiver une culture qui accepte l'IA comme une augmentation des capacités humaines.

Bien entendu, ce parcours n'est pas sans frictions importantes. L'intégration transparente des agents dans les systèmes CRM et ERP existants est une entreprise technique et financière monumentale, qui représente souvent un investissement de plusieurs millions de dollars dans un travail d'architecture approfondi et dans la gouvernance des data . Le changement culturel est tout aussi difficile ; il ne s'agit pas simplement d'une question de formation à un nouveau logiciel, mais de recâbler les flux de travail de base et d'instaurer la confiance dans les recommandations automatisées. Pour franchir ces obstacles avec succès, il faut un soutien durable de la direction et une stratégie délibérée de gestion du changement, confirmant que la mise en œuvre d'agents d'IA est une transformation stratégique profonde, et non une simple solution prête à l'emploi.

L'avenir de cette technologie est indéniablement agentique. Gartner prévoit que d'ici 2028, 33 % des applications logicielles d'entreprise incluront l'IA agentique [5]. Parallèlement, les flux de travail alimentés par l'IA devraient se répandre rapidement dans les organisations, passant du stade de projets pilotes de niche à celui de parties intégrantes des opérations de base de l'entreprise.

Malgré le potentiel de transformation de l'IA agentique, la mise à l'échelle reste un défi important. Gartner souligne que si le prototypage est relativement facile, plus de 40 % des projets risquent d'être annulés d'ici 2027 en raison d'une valeur peu claire ou de coûts croissants, et seulement un quart d'entre eux dépassent le stade de la validation du concept [4]. Cela souligne le fossé qui sépare l'expérimentation de l'adoption durable au niveau de la production.

Conclusion

Les agents d'IA sont prêts à redéfinir fondamentalement l'efficacité commerciale et à catalyser une véritable transformation de l'entreprise. En passant d'une discussion sur la technologie à une focalisation sur la résolution des problèmes commerciaux fondamentaux, les entreprises peuvent débloquer des niveaux de productivité sans précédent, des réductions de coûts significatives et une meilleure satisfaction des clients. En adoptant une stratégie de transformation numérique, en favorisant une solide collaboration entre l'homme et l'IA et en investissant judicieusement dans ces systèmes intelligents, les entreprises pourront exploiter pleinement le pouvoir de transformation des agents d'IA, ce qui leur assurera un avantage concurrentiel décisif et une croissance durable de leurs revenus à l'ère de l'IA.

Références

  1. Recherche sur la préséance. (2024). Marché des agents d'IA. https://www.precedenceresearch.com/ai-agents-market
  2. Gartner. (2025). Innovation Insight for the AI Agent Platform Landscape (Leinar Ramos, Gabriel Rigon, et al.). 26 mars 2025.
  3. BCG. (2025a). AI Shifts IT Budgets to Growth Investments. https://www.bcg.com/publications/2025/ai-shifts-it-budgets-to-growth-investments
  4. Gartner. (2025). Gartner prévoit que plus de 40 % des projets d'IA agentique seront annulés d'ici à la fin de 2027. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-06-25-gartner-predicts-over-40-percent-of-agentic-ai-projects-will-be-canceled-by-end-of-2027
  5. Gartner. (2025). AI Agents - The Next Evolution in Automation. https://www.gartner.com/en/articles/ai-agents
  6. Voicebot.ai. (2023). Erica, l'assistant IA de Bank of America, dépasse les 1,5 milliard d'interactions. https://voicebot.ai/2023/10/16/bank-of-americas-ai-assistant-erica-passes-1-5-billion-interactions/
  7. Artefact. (2025). Bouygues Telecom lance son assistant commercial Agentic AI. https://www.artefact
  8. Artefact. (2024). Retail Media, GenAI Persona Generator - e-Commerce Berlin Expo 2024 in a nutshell. https://www.artefact
  9. Artefact. (2024). De la connaissance au marché : L'impact des agents d'IA sur le succès commercial chez Sanofi. 15 mai 2024. https://www.artefact
  10. Salesforce Research. (2024). État du client connecté à l'IA (septième édition).Septembre 2024