Une étude antérieure de Artefact sur L'avenir du travail avec l'IA a conclu que les tâches répétitives et monotones seront optimisées par l'IA agentique et transformées en supervision agentique. Ce nouveau rapport, intitulé “” L'avenir de la supervision agentique », explore en profondeur comment les organisations peuvent se préparer à superviser et à gérer la performance, la sécurité et la valeur stratégique de ces nouveaux systèmes intelligents et, à terme, de repenser le travail autour de la supervision par l’IA agentique. “Nous avons constaté que, même si les agents d'IA remplaceront les humains dans les tâches fastidieuses et répétitives, un nouveau type de travail verra le jour : asupervision génétique,” dit Florence Bénézit, Partenaire expert Data et gouvernance de l'IA chez Artefact. “ La supervision ne doit pas être une réflexion après coup ; elle doit être intégrée dès les premières étapes de la conception et du développement de l’agent ”,” remarques Hanan Ouazan, Managing Partner et responsable de l'IA générative chez Artefact.

Dans le paysage en constante évolution de l'IA d'entreprise, l'essor des systèmes agents marque un changement décisif. Les agents IA sont des applications autonomes qui s'appuient sur des modèles linguistiques de grande envergure (LLM) capable de raisonner, de se souvenir et d'agir. Ce sont des décideurs actifs qui influencent les processus métier en temps réel. Mais l'autonomie s'accompagne de risques, et ces risques nécessitent une supervision structurée. Dans ce nouveau paradigme, La supervision des systèmes techniques n'est plus une option ; c'est un élément fondamental.

Remarque : Florence Bénézit et Hanan Ouazan, nos experts en la matière, ont co-rédigé cette enquête et interrogé 14 entreprises ainsi que cinq chefs de produit et ingénieurs spécialisés dans les agents Artefact. Nous avons également contacté des fournisseurs clés de supervision agentique, notamment de grandes plateformes data et d’IA possédant plusieurs années d’expérience en matière de supervision logicielle (telles que Google et Microsoft), ainsi que des start-ups spécialisées (WB, Giskard, RobustIntelligence…).

Principaux enseignements tirés de l'enquête “ L'avenir de la supervision agentique ” : des principes de gouvernance à la préparation opérationnelle.

Principaux enseignements tirés de l'enquête “ L'avenir de la supervision agentique ” : des principes de gouvernance à la préparation opérationnelle.

Summer break notice 🌞

Les systèmes d'IA agentique ne sont pas des logiciels traditionnels ; ils reposent sur des principes probabilistes.

:

  • La production de logiciels repose sur des règles déterministes, qui appliquent en permanence la même logique, invariante et correcte, tandis que les agents d'IA sont probabilistes, ce qui signifie que leurs résultats, bien que fortement influencés par le contexte d'entrée, varient à chaque exécution.
  • Elles intègrent des fonctionnalités de traitement du langage naturel avec la capacité d'agir de manière autonome en utilisant les outils internes, les API ou les bases de données data afin de résoudre de nouveaux problèmes. Cette flexibilité permet une création de valeur remarquable dans les domaines du service client, des opérations, des ressources humaines et des achats.

Le dilemme central du déploiement des agents : valeur contre risque.

:

  • Alors que le code traditionnel est testé une seule fois puis déployé en toute confiance, Les agents doivent être déployés en tenant compte des risques, faisant l’objet d’un suivi, d’une évaluation et d’une amélioration constants. L’avenir de la gouvernance par agents repose donc sur une supervision continue à grande échelle.
  • Ce compromis entre valeur et risque doit être géré de manière explicite. Les entreprises doivent définir ce que signifie la “ valeur ” dans ce contexte (taux de réussite des tâches, engagement des utilisateurs, gains de productivité) ainsi que les risques à maîtriser : hallucinations, latence, biais, atteinte à la réputation ou dépassements de coûts.

“ La supervision devient le mécanisme opérationnel qui permet d'ajuster cet équilibre à chaque étape du cycle de vie de l'agent d'IA : lors de la conception, du développement, du déploiement et de l'exécution ”,” explique Florence.

Gérer la supervision agentique en trois étapes : observer, évaluer, agir.

Pour parvenir à cet équilibre, les entreprises doivent mettre en place une supervision agentique autour de trois capacités essentielles :

  1. 1. Remarque : Collectez les données de télémétrie structurées data : entrées, sorties, appels d'outils, erreurs et retours d'information de l'utilisateur. 2. Évaluation : Utilisez des indicateurs de qualité et des indicateurs de risque pour évaluer les performances par rapport aux objectifs définis par l'entreprise et aux seuils de contrôle. 3. Action : Signaler et gérer les incidents, réentraîner les modèles, ajuster les garde-fous ou annuler les mises à jour des agents.

“ Ce processus, appelé “supervision active”, s'inspire des pratiques DevOps mais doit être adaptée à la nature probabiliste et évolutive de l'IA, et étendue au-delà des équipes techniques pour englober les processus métier et les équipes chargées de la réussite client, des ressources humaines, du service juridique, des opérations, etc. ”

La conclusion générale de cette nouvelle étude est que la supervision agentique représente l'avenir de l'IA.

Lire la synthèse de l'enquête

Florence Bénézit, co-auteure de l'article « The Future of Agentic Supervision » publié par Artefact, a présenté cette étude sur notre stand lors du salon VivaTech 2025.

Florence Bénézit, co-auteure de l'article « The Future of Agentic Supervision » publié par Artefact, a présenté cette étude sur notre stand lors du salon VivaTech 2025.

Florence explique que la gouvernance agentique commence bien avant le déploiement :

:

  • Dès la phase d'exploration, Les équipes commerciales et techniques doivent collaborer pour définir les critères de réussite, identifier les types de risques et déterminer la stratégie d'évaluation. Cette approche de co-conception garantit qu'unCes solutions sont techniquement solides et adaptées aux priorités de l'entreprise dès le départ. Sans ce niveau d'organisation, il sera difficile de développer la confiance dans les agents.
  • Au cours de la phase de conception, les équipes ont souvent besoin de afin de constituer des ensembles de données de référence data qui reflètent le comportement souhaité de l'agent. Celles-ci deviennent indispensables tant pour l'entraînement que pour l'évaluation. Au cours du développement, les équipes doivent déterminer les seuils de validation (« go/no-go ») pour plusieurs indicateurs.

“ Notre objectif est de jeter les bases de le nouveau métier de superviseur d'agents d'IA, un poste hybride qui couvre à la fois les domaines des affaires, de la technologie et de la gouvernance – et qui, selon nous, incarne l'avenir du travail à l'ère de l'IA,”, souligne Florence.

Nous vous proposons un guide pratique comprenant quatre recommandations destinées à aider les entreprises à passer de la théorie à la pratique.

  1. Commencez par des projets réels, pas des prototypes : Concentrez les efforts de gouvernance sur les agents de grande valeur destinés à la production. Construisez des systèmes réels, et non des démonstrations jetables, afin de découvrir rapidement les réalités opérationnelles.
  2. Pensez d'abord au développeur en matière d'outillage : Choisissez des outils d'observabilité qui prennent en charge les workflows d'ingénierie. Les tableaux de bord métier sont utiles, mais l'adhésion des développeurs est essentielle pour collecter des données méta de qualité.
  3. Clarifier la propriété des risques : Définissez quelles fonctions sont responsables de quels risques. Qui est responsable de la sécurité, de la confidentialité, de la partialité ou de la dégradation de l'interface utilisateur ? Établissez des voies d'escalade et des règles d'approbation.
  4. Unifiez AgentOps avec DataOps : Traitez les agents et les pipelines data comme les deux faces d'une même pièce. Supervisez conjointement la qualité de data et le comportement des agents afin de diagnostiquer les causes profondes des incidents.

“ La gouvernance des agents va évoluer rapidement. Mais ses fondements sont intemporels : clarté, collaboration et apprentissage continu. Les entreprises qui adopteront cette approche dès le début éviteront non seulement des erreurs coûteuses, mais se forgeront également un avantage concurrentiel durable. ”

Four Artefact propose d'accompagner les organisations dans le lancement ou l'accélération de leur transition vers l'IA générique et l'IA agentique.

Four Artefact propose d'accompagner les organisations dans le lancement ou l'accélération de leur transition vers l'IA générique et l'IA agentique.

Lisez le chapitre consacré à Artefact dans le rapport du Hub Institute de VivaTech

Notre gamme de services d'IA générative et d'IA agentique est adaptée au niveau de maturité de chaque client, ce qui leur permet de se lancer ou de se développer rapidement.

– Cours #1 | Stratégie et organisation en matière d'IA : L'offre idéale pour les entreprises qui font leurs premiers pas dans le domaine de l'IA ou qui souhaitent se développer. Dans 6 à 12 semaines, Artefact contribue à définir une feuille de route claire en matière d'IA, un modèle opérationnel et un plan de changement visant à mobiliser les collaborateurs. – Offre #2 | Adoption de l'IA : Pour les entreprises qui disposent déjà d'outils d'IA, cette offre permet d'accélérer considérablement l'adoption de ces technologies et d'en tirer rapidement des gains de productivité, souvent grâce au déploiement de GPT internes sécurisés. L'objectif : des progrès rapides et mesurables en seulement quatre mois. – Offre #3 | Usine et plateforme d'IA / Agentic : Cette offre permet aux acteurs de premier plan dans le domaine de l'IA d'agir rapidement en concevant et en lançant un programme d'accélération couvrant le développement de solutions, la mise en place de plateformes et leur adoption, avec des résultats concrets à 3, 6 et 12 mois. – Offre #4 | L'IA au service de la transformation fonctionnelle : Axée sur des fonctions métier spécifiques telles que le service client ou les opérations, cette offre permet d'améliorer considérablement les performances grâce à Agentic AI, notamment sous forme de gains de productivité >30% et réduction des délais de livraison pouvant atteindre 80%.

De assistants en rédaction médicale à chatbots dédiés au service client et personnages fictifs, Les cas d'utilisation réussis de Artefact illustrent l'étendue et l'impact commercial des solutions d'IA générative dans tous les secteurs.

Rejoignez-nous au Sommet international Adopt AI organisé par Artefact au Grand Palais, lieu emblématique de Paris, les 24, 25 et 26 novembre 2025.

Rejoignez-nous au Sommet international Adopt AI organisé par Artefact au Grand Palais, lieu emblématique de Paris, les 24, 25 et 26 novembre 2025.

Depuis plus d'une décennie, Artefact est à l'avant-garde de l'organisation des plus grands sommets consacrés à l'IA dans tous les secteurs d'activité. Adopt AI – Grand Palais voici le prochain chapitre de ce parcours. Avec 25 000 participants, Avec 500 intervenants et 250 exposants, le salon Adopt AI est le rendez-vous incontournable pour les débats les plus innovants sur l'IA. La scène des PDG, qui réunira plus de 30 PDG issus de divers secteurs. Nous sommes particulièrement honorés de pouvoir d'ores et déjà vous annoncer que Olivier Laureau, PDG et président de Servier, et Dirk Hoke, président-directeur général du groupe Voith, interviendra lors de la conférence Adopt AI.

Trois scènes principales, sur lesquelles des dirigeants de haut niveau partageront leurs visions stratégiques de l'IA. Parmi les intervenants déjà confirmés, on compte :

:

  • M. Mohammed Rahim, directeur général du groupe Data, Standard Chartered
  • Pauline Thomson, Managing Director – Fonds d'infrastructure et responsable de Data Science, Ardian
  • Yves Tyrode, directeur général : Numérique et Paiements, Groupe BPCE
  • Emma Charles, vice-présidente senior chargée des marchés européens, Bristol Myers Squibb
  • Diogo Rau, vice-président exécutif et directeur des systèmes d'information et du numérique, Lilly
  • Sébastien Arbola, vice-président exécutif Data, Numérique, Informatique, Stratégie, Recherche et Innovation, Engie
  • Alain Becoulet, directeur général adjoint, ITER
  • Philippe Keryer, vice-président exécutif chargé de la stratégie, de la recherche et de la technologie, Thales

Une série d'ateliers « Masterclass », proposant des contenus pratiques, techniques et axés sur des secteurs spécifiques. Ne manquez pas cette occasion unique de rencontrer des leaders mondiaux et de participer à cet événement des débats de grande envergure répartis sur sept scènes fonctionnant simultanément et consacrées à tous les principaux secteurs : Santé, finance, industrie, luxe, voyages, sport et développement durable

Avis concernant les vacances d'été 🌞

Avis concernant les vacances d'été 🌞

Comme nous faisons une pause au mois d'août, le prochain numéro du Data Digest paraîtra à la fin du septembre. Restez à l'écoute de notre Page LinkedIn de Artefact Au cours des deux prochaines semaines, nous publierons une série de témoignages de clients ainsi que des résumés reports afin de revenir sur les principaux enseignements et études de cas du premier semestre.

Bonne lecture estivale !