Votre entreprise peut-elle faire confiance aux agents GenAI pour exécuter de véritables flux de travail ?

L'IA générative a déjà fait ses preuves dans le cadre d'expériences et de projets pilotes, mais une nouvelle question se pose : les entreprises peuvent-elles faire confiance à des agents d'IA pour effectuer de véritables tâches critiques ?

Le passage des démonstrations de chatbot aux flux de travail agentiques se fait rapidement. Au lieu de simplement répondre à des questions, les systèmes GenAI sont désormais formés pour déclencher des processus, interagir avec des API et effectuer des tâches en plusieurs étapes. Pour les dirigeants, l'opportunité est évidente : efficacité, échelle et prise de décision plus rapide. Mais les risques le sont tout autant : manquements à la conformité, mauvaise gouvernance ou systèmes dont les coûts grimpent en flèche sans produire de résultats.

Pourquoi les entreprises testent l'IA agentique

Les dirigeants n'investissent pas dans les flux de travail agentiques uniquement pour faire preuve d'innovation. Ils répondent à des demandes opérationnelles claires :

• Les attentes des clients. Les organismes de services veulent une résolution des cas 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, qui ne se contente pas de suggérer des solutions, mais qui mène à bien la tâche.
  
  
• Complexité réglementaire. Les équipes financières et de soins de santé ont besoin d'agents capables de rechercher, d'extraire et de compiler des réponses conformes plus rapidement que le personnel humain.
  
  
• Efficacité opérationnelle. Les équipes chargées des ressources humaines et des opérations veulent des agents capables de traiter les demandes de filtrage, d'ordonnancement ou de chaîne d'approvisionnement sans goulot d'étranglement humain.
  
  

En bref, le moteur est pratique : les entreprises veulent que l'IA passe de la réponse à des questions à l'exécution d'actions.

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Qu'est-ce qui fait que les flux de travail sont prêts pour la production ?

Un agent qui se contente d'enchaîner les appels d'API ne suffit pas. Pour fonctionner de manière fiable à grande échelle, les entreprises se concentrent sur trois fondements :

1. Connaissance des données de l'entreprise. La génération augmentée par récupération (RAG 2.0) garantit que les modèles ne sont pas hallucinés, mais qu'ils font référence à des sources de connaissances fiables grâce à la recherche hybride, au découpage hiérarchique et aux boucles de rétroaction.
   
   
2. Résultats structurés. Au-delà des réponses textuelles, les systèmes de production génèrent des données structurées que les systèmes en aval - qu'il s'agisse de grands livres financiers ou de flux de travail des ressources humaines - peuvent réellement utiliser.
   
   
3. Gouvernance et évaluation. Les garde-fous sont essentiels. Les entreprises ont besoin d'une évaluation continue des coûts, de la latence, de la précision et de la conformité, et pas seulement de tests ponctuels au moment du déploiement.
   
   

Sans ces contrôles, l'IA agentique risque de devenir un autre pilote en silo. Avec eux, elle peut soutenir des fonctions où la confiance, la conformité et le contrôle des coûts ne sont pas négociables.

Leçons tirées des premiers utilisateurs

Les différentes industries trouvent leurs propres points d'entrée :

• Service à la clientèle - Les entreprises de télécommunications et les détaillants font appel à des agents pour résoudre de bout en bout les tickets d'assistance de routine. Plutôt que de faire appel à du personnel, les agents annulent les contrats, effectuent les remboursements ou réinitialisent les comptes dans le respect des cadres de conformité.
  
  
• Finances - Les outils de recherche RAG aident les analystes à parcourir des milliers de documents réglementaires, réduisant ainsi les délais d'exécution des demandes de renseignements sur la conformité.
  
  
• Soins de santé - Les prestataires pilotent des agents pour gérer les demandes d'ordonnancement et d'informations sur les patients, avec une gouvernance stricte garantissant que les données sensibles sont traitées en toute sécurité.
  
  

Les résultats sont prometteurs, mais ils mettent aussi en évidence une vérité : le passage du projet pilote à la production dépend de bases de données solides et d'une supervision claire.

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Obstacles que les dirigeants doivent surmonter

Faire confiance aux agents pour gérer les flux de travail n'est pas seulement une question de technologie. Les plus grands obstacles sont d'ordre organisationnel :

• Propriété - Qui est responsable en cas de défaillance d'un agent ? L'informatique, la conformité ou la fonction commerciale qu'il soutient ?
  
  
• Ressourcement - Un personnel qualifié est nécessaire non seulement pour construire les systèmes, mais aussi pour les contrôler, les recycler et les optimiser. En l'absence d'expertise permanente, les coûts grimpent en flèche et l'adoption du système s'essouffle.
  
  
• Préparation des données Si la gouvernance des données n'est pas mature, même l'agent le plus avancé fournira des résultats peu fiables.
  
  
• Gestion des coûts Les charges de travail d'inférence sont imprévisibles. Sans discipline FinOps, les coûts des jetons et les factures de GPU peuvent éroder le retour sur investissement.
  
  

Il s'agit de points douloureux qui ne peuvent être résolus par les seules plates-formes. Ils nécessitent des stratégies claires et la mise en place d'un personnel adéquat.

Ce que les dirigeants doivent faire en priorité aujourd'hui

Si votre organisation se demande si elle doit faire confiance à des agents d'IA en production, trois priorités se dégagent :

1. Commencer petit mais concevoir à l'échelle -  Pilotez les agents dans des domaines à faible risque tels que les processus internes. Intégrer la gouvernance et le suivi dans ces projets pilotes dès le premier jour afin qu'ils puissent se développer en toute sécurité.
   
   
2. Investir dans des cadres d'évaluation - Testez régulièrement l'exactitude, la conformité et les coûts des agents. Il s'agit d'un processus continu et non d'un contrôle ponctuel.
   
   
3. Faire appel à l'expertise adéquate - Les capacités techniques ne suffisent pas. Vous aurez besoin de spécialistes qui comprennent la gouvernance des données, la conformité, l'optimisation des coûts et la conception des flux de travail. C'est là que les modèles contractuels flexibles font la différence, en vous permettant d'augmenter ou de réduire les compétences sans frais généraux à long terme.
   
   

Pourquoi cela est-il important ?

Le passage de la GenAI aux flux de travail est plus qu'une nouvelle étape technologique. Il s'agit d'un changement dans la manière dont les entreprises structurent leurs opérations. Pour la première fois, l'IA ne se contente pas de conseiller les employés, mais agit à leur place. C'est pourquoi la confiance est un facteur essentiel.

La confiance vient de la transparence, de la gouvernance et de la présence des bonnes personnes pour guider l'adoption. Les entreprises qui adoptent cette approche constateront que l'IA agentique peut étendre les capacités, réduire les coûts et apporter une valeur mesurable. Celles qui se précipitent sans garanties risquent de créer des systèmes coûteux, opaques et impossibles à mettre à l'échelle.