Agents IA : comment bien les déployer et avoir un impact sur les processus métiers ?

L’ère des agents IA : encore un terme marketing ?

Apparus il y a quelques mois, les agents IA sont déjà intégrés à certains services clients, certains systèmes d’analyse de données, de gestion du service client ou d’automatisation de flux de travail (workflow). Il s’agit de systèmes autonomes capables de percevoir leur environnement, de prendre des décisions et d’agir en fonction des données collectées. En d’autres termes, ce qui différencie les agents IA de l’IA dite « traditionnelle », c’est sa faculté à non plus seulement exécuter des tâches, mais à avoir une démarche proactive.

Leur architecture est très structurée et suit plusieurs étapes :

1. Les agents IA collectent en continu (via des capteurs, des API, des bases de données ou des interfaces utilisateurs), des données qu’ils analysent et interprètent en temps réel.
2. Ils traitent ces données et prennent des décisions en se basant sur un moteur d’analyse ultra-puissant alimenté par des algorithmes d’apprentissage automatique. Ainsi, ils peuvent anticiper les tendances et ajuster leurs actions, toujours en temps réel.
3. Ils passent à l’action : l’agent IA exécute des tâches de manière autonome, par exemple l’activation d’un processus métier ou l’envoi d’une réponse personnalisée à un utilisateur. Cela améliore grandement l’efficacité des workflows.

Ils communiquent avec les autres systèmes existants et avec l’utilisateur.

Prenons l’exemple de Joule, l’assistant IA natif de SAP (comprenant pour le moment SAP Joule Copilot et SAP Joule Agent). Il est assez parlant.

Les agents IA vont pousser les entreprises à revoir la manière dont elles utilisent leurs ERP.

Implémenté dans l’écosystème Cloud de SAP, Joule a été conçu pour simplifier l’interaction avec les systèmes SAP via des requêtes en langage naturel. En termes de cas d’usage, on peut évoquer la navigation intuitive, qui aide les utilisateurs à trouver rapidement la fonction ou l’application la plus adaptée à leurs besoins. Joule permet également d’exécuter des processus automatisés et de fournir des insights en temps réel pour une prise de décision rationalisée.

Plus globalement, les agents IA vont pousser les entreprises à revoir la manière dont elles utilisent leurs ERP. En effet, leurs effets sont multiples : automatisation avancée, communication plus fluide entre les applications, amélioration de l’expérience collaborateur, analyse prédictive, personnalisation et adaptabilité accrues.

Tous ces bénéfices vont dans le sens d’ERP plus accessibles aux collaborateurs, car perçus in fine comme moins techniques (voire non techniques). Les agents IA pourraient d’ici quelques mois, orchestrer directement plusieurs systèmes qui auparavant étaient cloisonnés.

Pour résumer, l’être humain sera de moins en moins concerné par l’applicatif, il pourra donc dégager du temps pour des tâches à plus forte valeur ajoutée.

RPA, RPIA et Agents IA : quelle solution choisir ?

Beaucoup de termes techniques existent autour de l’IA. Il est parfois difficile de s’y retrouver. Ici, ces trois concepts (RPA, RPIA et Agents IA) sont liés à l’automatisation, au traitement des données et à l’exécution d’actions. Mais leur fonctionnement et leur impact sur l’entreprise sont bien différents.

La RPA (Robotic Process Automation) repose sur des règles fixes et des scripts, pour automatiser des tâches répétitives, sans capacité d’adaptation. Elle est efficace pour exécuter des actions standardisées, mais montre rapidement ses limites face à des processus plus complexes.

La RPIA ajoute une dimension cognitive à cette automatisation en intégrant l’intelligence artificielle. Elle permet une prise de décision basique en analysant des modèles de données, ce qui lui confère une certaine flexibilité.

Les Agents IA, quant à eux, franchissent un cap décisif. Ils ne se contentent pas d’exécuter des tâches ou de suivre des règles apprises, mais sont capables d’apprendre en continu, de s’adapter à leur environnement et d’interagir de manière fluide avec les utilisateurs ainsi qu’avec d’autres agents. Ils traitent des données complexes et non structurées, prennent des décisions et agissent en fonction du contexte.

Concrètement, pour une entreprise, les agents IA ouvrent la voie à une automatisation plus intelligente et évolutive. Ils ne se limitent plus à exécuter des processus, mais optimisent en permanence la prise de décision et la gestion opérationnelle.

Comment déployer efficacement les agents IA pour un réel impact sur les processus métiers ?

Pour que ces « super assistants » dopés à l’IA aient un impact positif sur les processus métiers, il faut qu’ils soient parfaitement déployés.

Voici quelques conseils à suivre pour les intégrer efficacement à vos infrastructures et à vos usages.

• Choisir le bon cas d’usage pour l’agent IA en identifiant les processus les plus à même d’en tirer profit. Il est toujours préférable de s’appuyer sur les besoins réels de l’entreprise. Cela garantit une adoption efficace de la technologie et un retour sur investissement optimal.
• Définir un ROI, quantifier le gain de productivité potentiel et réaliste en amont
• Sélectionner la technologie et les outils adéquats : j’entends par là sélectionner les bons frameworks de machine learning, les bons outils de gestion de bases de données, pour assurer une architecture robuste et performante. Il faut également s’assurer de leur compatibilité avec l’environnement existant pour un déploiement plus facile.
• Préparer le déploiement en collectant les bonnes informations pour correctement entraîner les modèles. Tester est aussi essentiel : tester en conditions réelles avant d’intégrer l’agent IA aux systèmes existants (CRM, ERP…).
• Suivre l’utilisation et perfectionner sans cesse. En se basant sur des KPIs pertinents : temps de réponse, précision des prédictions, taux de satisfaction utilisateur. L’agent IA doit être optimisé régulièrement pour affiner ses modèles et améliorer ses résultats.

Les freins qui restent à lever

Comme toute nouvelle technologie, les agents IA posent de nouveaux défis.

Nous n’en sommes qu’aux prémices de l’intégration des assistants IA. Ils peuvent donc également échouer dans des situations complexes, résultant de données incomplètes ou de réglementations en pleine évolution par exemple.

Premier frein à lever : ils représentent un défi technologique majeur. Qu’il s’agisse de la gestion de bases de données (volume et qualité) (qui peut impacter la pertinence et l’impartialité des analyses, des décisions ou des prédictions) ou de la latence de certains systèmes (qui peut impacter leur réactivité), les agents IA nécessitent des ressources avancées en ingénierie et calcul.

Le second défi est d’ordre éthique et sociétal. Il y a besoin de transparence sur les décisions prises par l’IA, car des biais algorithmiques peuvent entraîner des décisions injustes, voire discriminatoires. À cause de cela, les RH hésitent encore aujourd’hui à exploiter l’IA dans toute sa puissance, par exemple dans les phases de recrutement.

Enfin, nous n’en sommes qu’aux prémices de l’intégration des assistants IA. Ils peuvent donc également échouer dans des situations complexes, résultant de données incomplètes ou de réglementations en pleine évolution par exemple. Le jugement de l’humain est donc, pour l’instant, toujours essentiel.

Conclusion

Vous l’aurez compris, les agents IA représentent un vrai levier stratégique pour transformer et optimiser nos processus métier. Il est impératif d’agir rapidement pour les intégrer afin d’améliorer l’efficacité, l’expérience client et la compétitivité globale de nos entreprises.

Le rôle de consultant lui-même doit évoluer vers plus de conseils stratégiques : nous devons accompagner nos clients afin que l’IA vienne réellement renforcer et libérer le potentiel créatif humain.

Quant à l’ERP, il se réinvente déjà avec l’intégration de ces agents. Nous pouvons nous poser la question de son avenir et des différentes interventions humaines qui lui sont aujourd’hui nécessaires, mais qui, demain, deviendront sûrement plus ponctuelles et à des niveaux plus stratégiques.

L’auteur

Maxime Cariou est le président et le fondateur d’Aymax, une entreprise de services numériques (ESN) spécialisée dans le conseil, le développement d’applications digitales et l’intégration de solutions SAP. Fondée en 2014, elle compte aujourd’hui plus de 200 collaborateurs.