Collaborateurs virtuels : pour les processus complexes, RPA et agents IA vont devoir coexister

La RPA atteint un plafond

La RPA a été conçue pour automatiser des règles : « si A, alors B ». L’approche fonctionne parfaitement tant que le processus est stable, prévisible et organisé autour de données structurées.

Mais les environnements actuels ne ressemblent plus à cela. Ils sont définis par l’incertitude, la variabilité et l’abondance d’informations difficiles à catégoriser. Une réclamation client peut contenir une nuance émotionnelle. Un document peut être incomplet. Un collaborateur peut modifier une procédure du jour au lendemain. Un événement externe – météo, crise, pénurie, volatilité – peut bouleverser un workflow établi.

Les volumes augmentent, les exceptions se multiplient, les interactions deviennent plus riches et les données moins structurées. Une étude d’Ernst & Young (EY) révélait déjà qu’entre 30 et 50 % des projets RPA échouaient ou ne parvenaient pas à passer à l’échelle, souvent bloqués par la complexité de la maintenance.

Lorsqu’on expose la RPA à cette complexité, elle révèle un défaut structurel : pour couvrir tous les cas, il faut multiplier les règles, les exceptions, les patches… jusqu’à transformer le système en un empilement d’instructions fragiles.

Ce n’est pas la RPA qui est défaillante : ce sont les environnements qui ont changé. Et c’est dans cet interstice que les Agents IA trouvent leur légitimité. Ils introduisent une dimension cognitive là où la RPA apporte la dimension mécanique.

Ce que les Agents IA changent réellement

Un Agent IA n’est pas un assistant conversationnel amélioré. C’est un système autonome, capable d’interpréter une situation, d’en déduire une stratégie, de s’organiser pour l’appliquer, et d’ajuster son comportement en fonction des retours du système ou de l’humain.

Là où la RPA exécute, l’Agent IA comprend.
Là où la RPA répète, l’Agent IA adapte.
Là où la RPA suit un script, l’Agent IA raisonne.

Cette différence conceptuelle marque un changement profond : l’automatisation ne s’arrête plus à la tâche, elle s’étend au processus dans toute sa complexité.

Un Agent IA est ainsi capable, pour un seul cas d’usage, de combiner compréhension du langage naturel, analyse documentaire, prise de décision multicritère, gestion d’incertitude et actions concrètes via API ou RPA.

Une architecture hybride : la cohabitation des bots et des agents

Les organisations les plus avancées ne remplacent pas leur RPA, elles l’augmentent. Elles construisent une architecture hybride où les agents prennent en charge l’interprétation, la décision et la gestion des cas complexes, tandis que la RPA continue d’assurer la fiabilité des tâches critiques.

Dans un processus comme la gestion d’une réclamation client, cette complémentarité est évidente. L’Agent IA lit un mail, détecte le sentiment, identifie l’urgence, extrait les données pertinentes et propose une résolution personnalisée. La RPA prend ensuite le relais pour exécuter les actions clés : création du ticket, mise à jour du CRM, ajustement de facturation. L’Agent IA clôture le cycle en rédigeant une réponse claire et empathique au client.

Quelques cas d’usage où les agents IA changent la donne

Les agents peuvent changer la donne dans plusieurs domaines. Par exemple :

Dans le Service Client. C’est le domaine le plus visible. L’exemple de la fintech Klarna est marquant : leur assistant IA a géré 2,3 millions de conversations en un mois (soit deux tiers des interactions), effectuant un travail équivalent à 700 agents humains temps plein, tout en maintenant les mêmes scores de satisfaction client.

Dans les Services Financiers. Les agents identifient des comportements anormaux, analysent des documents complexes et réévaluent automatiquement des risques.

Dans la Supply Chain. Ils anticipent des ruptures, recommandent des réordonnancements et négocient dans des limites prédéfinies.

Dans le back-office. Les agents peuvent analyser des documents, rapprocher des données, détecter des incohérences et orchestrer des corrections. Autant d’activités qui demandaient auparavant un niveau élevé d’expertise humaine.

Certaines organisations atteignent déjà des taux d’automatisation supérieurs à 70 % sur ces catégories de demandes complexes, là où la RPA plafonnait souvent à 20 ou 30 % en raison des exceptions.

Un futur où les collaborateurs virtuels coexistent avec les humains

La RPA continue d’exécuter. Les agents IA apprennent à penser. Ensemble, RPA et agents IA permettent d’automatiser non plus les tâches, mais les processus complexes, là où se trouvent les plus grands gisements de valeur.

Les DSI et les dirigeants qui réussiront cette transition ne seront pas ceux qui adopteront le plus vite, mais ceux qui construisent les fondations les plus solides, qui structurent la gouvernance la plus robuste et qui accompagnent dès aujourd’hui leurs équipes dans cette nouvelle collaboration avec des agents intelligents.