Mais pour les dirigeants d’entreprise, la vraie question n’est pas tellement :
« Qu’est-ce qu’un agent d’IA? »
C’est plutôt :
« Qu’est-ce qu’un agent d’IA pourrait concrètement faire pour mon entreprise? »
Les occasions les plus intéressantes commencent souvent par des tâches répétitives, basées sur des règles claires, que les employés effectuent chaque jour.
Au cours des dernières années, les organisations ont expérimenté avec des outils comme ChatGPT et Microsoft Copilot. Les employés utilisent l’IA pour rédiger des courriels, résumer des réunions, analyser de l’information et créer du contenu.
La prochaine étape est différente.
Au lieu de simplement aider un employé à accomplir une tâche, l’IA peut maintenant prendre part au processus lui-même.
Et certaines des meilleures occasions ne sont pas particulièrement futuristes. Elles se cachent dans les tâches répétitives que vos employés accomplissent tous les jours.
Pour la plupart des gens, une première expérience avec l’IA générative ressemble à ceci :
Vous posez une question. L’IA vous donne une réponse.
Un agent d’IA va plus loin.
Vous lui donnez un objectif, des instructions et un accès à des informations ou à des systèmes approuvés. Il peut ensuite déterminer de quelles informations il a besoin, utiliser les outils mis à sa disposition et effectuer des actions pour accomplir la tâche.
Par exemple, plutôt que de simplement demander à l’IA de résumer un document, un agent pourrait recevoir ce document, comprendre quelles informations sont importantes, déterminer où elles doivent être enregistrées et mettre à jour un autre système de l’entreprise.
Cette différence est importante.
L’IA passe de la génération d’information à l’exécution du travail.
Nous avons récemment travaillé avec un client qui avait un processus d’affaires très simple.
Son équipe tient à jour un fichier Excel contenant plus de 10 000 lignes de données.
Tout au long de la semaine, ses clients lui transmettent des informations mises à jour sous forme de documents PDF par courriel.
Un employé devait ouvrir le courriel, ouvrir le PDF, trouver l’information pertinente, repérer la bonne ligne dans Excel et entrer manuellement les nouvelles données.
Le processus n’avait rien de particulièrement complexe.
Et c’est justement ce qui le rendait intéressant.
Chaque mise à jour prenait environ 30 secondes.
Mais l’équipe répétait cette tâche 300 à 400 fois par semaine.
Pris individuellement, 30 secondes peuvent sembler trop peu pour justifier une automatisation. Mais à raison de 300 à 400 mises à jour par semaine, ces petites tâches représentent entre 2 h 30 et 3 h 20 par semaine, soit environ 130 à 173 heures par année, simplement pour transférer de l’information d’un endroit à un autre — sans compter les interruptions, les validations et les corrections.
Nous avons donc aidé le client à mettre en place un agent d’IA pour prendre en charge ce processus.
Lorsque le PDF arrive, l’IA repère les informations importantes dans le document, détermine où elles doivent être inscrites et les ajoute à la bonne ligne dans le fichier Excel.
Une tâche manuelle et répétitive devient ainsi un processus automatisé.
L’employé n’a pas besoin d’un moyen plus rapide de copier l’information.
Il n’a tout simplement plus besoin de la copier.
C’est là que se trouve, selon nous, la véritable occasion avec l’IA
La meilleure question n’est pas :
« Où pouvons-nous utiliser l’IA? »
Mais plutôt :
« Où le travail est-il effectué dans notre organisation d’une façon que l’IA pourrait simplifier considérablement? »
Examinez les processus que vos employés répètent chaque jour : transférer de l’information reçue par courriel dans un autre système, réviser des documents, acheminer des demandes, chercher de l’information dans SharePoint ou Teams, ou encore produire les mêmes rapports semaine après semaine.
Ces tâches passent souvent inaperçues parce qu’elles ne prennent que quelques minutes à la fois. Mais lorsqu’elles sont répétées des centaines de fois par une équipe au cours d’une année, leur impact devient beaucoup plus important.
C’est pourquoi votre premier projet d’IA n’a pas besoin d’être ambitieux. En fait, un gain rapide est souvent le meilleur point de départ : un processus répétitif et bien défini, dont la valeur est facile à mesurer et dont le niveau de risque est relativement faible.
À partir de là, vous pouvez prioriser les autres occasions en fonction de leur impact sur l’entreprise, de l’effort requis, du coût, du risque et du retour sur investissement potentiel.
Et tous les problèmes ne nécessitent pas un agent d’IA. Parfois, Microsoft Copilot est le bon outil. Dans d’autres cas, une automatisation traditionnelle suffit. Et parfois, il faut d’abord améliorer le processus lui-même avant d’y ajouter de l’IA.
L’objectif est de comprendre comment le travail s’effectue réellement dans votre entreprise, de repérer les bonnes occasions et de commencer par une initiative capable de produire des résultats concrets rapidement.
Donner à l’IA la capacité d’interagir avec les informations et les systèmes de votre entreprise est très différent d’utiliser Copilot pour rédiger un courriel.
Avant qu’un agent puisse effectuer du travail de façon fiable, plusieurs éléments doivent être bien compris.
Où se trouve l’information? Est-elle exacte? Qui devrait y avoir accès? Avec quels systèmes l’agent interagira-t-il? Que se passe-t-il si l’agent n’est pas suffisamment certain de sa réponse? Quelles actions nécessitent une approbation humaine? Comment ses activités seront-elles surveillées?
La technologie est peut-être la partie la plus visible d’un projet d’IA, mais c’est souvent la qualité de l’environnement sous-jacent qui détermine si le projet réussira.
Un agent connecté à de l’information mal organisée ne règle pas un problème de qualité des données. Et un agent connecté à des systèmes où les permissions sont trop permissives peut amplifier un problème de sécurité déjà existant.
C’est ici que les organisations doivent faire preuve de prudence.
Present a développé une Évaluation de préparation à l’IA afin d’aider les organisations à déterminer où l’intelligence artificielle peut réellement avoir le plus d’impact.
Nous évaluons votre entreprise selon quatre dimensions : les personnes, les données, la sécurité et les processus, puis nous analysons les occasions potentielles en fonction de critères comme l’impact sur l’entreprise, l’effort requis, le coût, le retour sur investissement, le risque et le délai avant de générer de la valeur.
Vous obtenez ainsi un score de préparation à l’IA, vos principales occasions d’IA et une feuille de route priorisée sur 12 mois, afin de savoir clairement par où commencer — et quelles devraient être les prochaines étapes.
Parce que votre premier agent d’IA n’a pas besoin d’être révolutionnaire.
Il doit simplement résoudre le bon problème.
Prêt à découvrir les occasions d’IA qui se cachent dans votre entreprise?
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