Pega revoit Blueprint pour guider le développement des agents IA
En misant encore et toujours sur la gestion de cas et les flux de travail, Pegasystems dit « dérisquer » les agents IA pour ses clients des secteurs régulés.
Lors de sa conférence annuelle PegaWorld à Las Vegas du 7 au 9 juin, Pegasystems a continué d’élargir sa gamme de produits. Son but ? Accompagner ses clients, particulièrement soucieux de la conformité et réticents à prendre des risques à l’ère de l’IA agentique. C’est notamment le cas de ceux issus de secteurs de la banque et de l’assurance.
La société a présenté en préversion de nombreux nouveaux outils. Leur disponibilité est prévue au troisième trimestre de cette année, dans le cadre de sa mise à jour Pega Infinity 26. Après avoir généré des templates applicatifs, Blueprint fait de même pour les agents IA. L’outil doit permettre aux métiers de concevoir leurs propres agents en combinant des règles métier déterministes et des modèles de langage (LLM) probabilistes. Oui, comme les autres éditeurs, Pega ne veut plus parler de « vibe coding ».
Les agents conçus avec Blueprint pourront également faire appel aux serveurs MCP tout en respectant les mécanismes de gouvernance des données. La prise en charge du protocole MCP (Model Context Protocol) permettra également d’ouvrir les données de la plateforme Pega à des agents tiers provenant d’Anthropic, d’OpenAI, de Google, d’AWS et d’autres fournisseurs. Là encore, Pega assure les mêmes règles.
Cette approche s’inscrit dans ce que Pegasystems appelle la « réduction des risques » liés à la mise en production d’agents IA.
Blueprint peut assembler davantage d’éléments critiques de la chaîne logistique que les LLM eux-mêmes, comprend Predrag Jakovljevic, analyste principal chez Technology Evaluation Centers. Blueprint oriente la conception des agents IA sans qu’elle repose uniquement sur les prompts. Ces instructions peuvent être ambiguës pour les agents. L’outil doit ajouter une structure aux workflows probabilistes.
« Sans une base de chaîne d’approvisionnement, l’IA échoue », affirme Predag Jakovljevic. « Il faut non seulement disposer de données correctes, mais aussi d’un graphe de connaissances sémantiques, d’une ontologie et d’une couche décisionnelle pour que les agents IA puissent fonctionner correctement. Et ces éléments proviennent de solutions SaaS et sur site sous-jacentes. »
De plus, Pegasystems prévoit de lancer Customer Engagement Studio, une interface front-end axée sur le marketing pour sa plateforme Customer Decision Hub. Elle promet de déployer des campagnes marketing basées sur des agents en quelques minutes.
De la tarification au volume de tokens à la tâche
Enfin, Pega va également faire évoluer son modèle de tarification de l’IA. L’éditeur passe d’un système basé sur des tokens à un système basé sur les résultats. Chaque « cas » – selon la terminologie de l’entreprise, c’est-à-dire une tâche liée à un dossier menée à bien de A à Z – donnera lieu à une facturation. Ce modèle ne prend pas en compte la valeur de la tâche, seulement son exécution. Cette approche s’inscrit dans la lignée des stratégies actuelles ou futures de plusieurs autres éditeurs de solutions d’expérience client, notamment HubSpot, Zendesk et Salesforce.
Pour les fonctionnalités autres que l’IA, Pega facture en fonction des environnements requis, du nombre de transactions traitées mensuellement, du support et de l’effort de développement pour configurer les logiques métiers. Les contrats signés par un, trois ou cinq ans permettent d’obtenir des rabais au volume.
« SaaSPocalypse » : Pega mise sur les « flux de travail » pour survivre
Pegasystems existe depuis 1983. Au fil des décennies, son fondateur, Alan Trefler, a vu son entreprise – et ses clients – migrer vers un modèle SaaS basé sur le cloud.
Pega semble être une cible parfaite pour les amateurs de la théorie du « SaaSpocalypse ». Dans ce scénario, les entreprises SaaS seraient remplacées par des agents de programmation IA. Ils développeraient des logiciels sur mesure pour chaque entreprise. Cette théorie a été évoquée cette année par des experts, des analystes de Wall Street et, semble-t-il, quelques start-ups qui tentent d’en faire le moteur de leur activité.
Les éditeurs SaaS – et la plupart de leurs clients – s’opposent à cette idée. Ils sont convaincus que leur IA ne rendra pas leurs plateformes obsolètes. Selon eux, les clients ne voudront pas assumer la responsabilité des outils de sécurité des données et de gouvernance intégrés aux produits des fournisseurs établis.
« Je pense que les flux de travail vont jouer un rôle absolument central, car ils offrent un moyen déterministe d’accomplir des tâches. »
Alan TreflerFondateur et CEO, Pegasystems
Les agents développés sur des plateformes SaaS telles que Pega Infinity sont également programmés à l’aide de l’IA. Tout du moins, leur développement est assisté par l’IA grâce à des prompts en langage naturel. Les entreprises SaaS elles-mêmes utilisent des outils d’IA tels que Claude Code pour créer certains de leurs produits. Mais le monde du SaaS parie que personne ne voudra repartir de zéro avec ses piles informatiques, en particulier les grandes organisations. Celles-ci se tournent en partie vers les éditeurs de SaaS pour qu’ils leur fournissent des environnements conviviaux permettant de créer des agents et d’éviter qu’ils ne deviennent incontrôlables.
« Je pense que les flux de travail vont jouer un rôle absolument central, car ils offrent un moyen déterministe d’accomplir des tâches », martèle-t-il. « Ils peuvent s’appuyer sur l’IA, et ils vous permettent aussi de voir clairement ce qui se passe. Je pense que nous disposons d’un positionnement très puissant face à ceux qui se contentent de dire : “Je vais générer d’énormes quantités de code bâclé parce que Claude peut le cracher.” ».
Il a été largement rapporté que certains clients de différents éditeurs examinent de près les retours sur investissement – ou les retours potentiels à venir – des agents IA. Les projets pilotes entrent en phase de déploiement et les coûts réels liés à la création, au lancement, à la maintenance et à l’usage des LLM à grande échelle se précisent.
Alan Trefler assure que l’IA agentique offre aux clients de Pegasystems un moyen plus simple de faire ce qu’ils faisaient déjà.
« Nous parlons de l’entreprise autonome depuis de nombreuses années », rappelle-t-il. « [Aujourd’hui], nous avons pu associer notre moteur de flux à des technologies telles que Blueprint, ce qui vous permet de réduire les efforts et d’accélérer la réinvention du fonctionnement de votre entreprise. Nous ne faisons que renforcer considérablement quelque chose que nous faisons depuis des décennies ».
Ce positionnement sur les flux de travail est plutôt récent. Malgré ses dires, Pega reste un spécialiste du BPM – du case management – et donc d’un certain type de flux de travail. Concernant la consommation de tokens, l’éditeur s’appuie sur les très grands modèles de langage pour concevoir les applications et les agents IA. En revanche, pour l’exécution, il fait appel à de plus petits modèles, à l’instar de SAP.
Cet article a été initialement publié par Don Fluckinger sur SearchCustomerExperience.
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