Les fondations indispensables aux entreprises pour tirer pleinement parti de l’IA agentique

L’IA agentique ne crée de valeur que si elle repose sur un socle solide combinant planification continue, données et modèles connectés, gouvernance, traçabilité et confiance dans les décisions prises.

L’IA s’est intégrée dans le fonctionnement des entreprises, avec de nombreuses équipes l’utilisant pour analyser les performances, rédiger des rapports ou interroger des données. L’effet de nouveauté s’estompe, et le défi consiste désormais à maximiser la valeur de l’IA à l’échelle organisationnelle. Cette nécessité se renforce avec l’augmentation des coûts associés à ces modèles, incitant les entreprises à prouver que leurs investissements en IA génèrent une valeur tangible.

La valeur apportée par l’IA ne repose pas uniquement sur des modèles plus performants ou une augmentation des usages. Elle dépend de la qualité du socle technologique sur lequel l’IA est bâtie. Ce socle doit permettre une planification continue, offrir une vision cohérente et actualisée de l’entreprise, et garantir la compréhension et la traçabilité de chaque recommandation formulée.

Les modèles de langage de grande taille (LLM) et les frameworks qui les connectent aux systèmes d’entreprise ont simplifié le développement d’agents. Cependant, le véritable défi réside dans l’infrastructure technologique qui alimente ces agents, incluant un moteur de calcul performant et des modèles interconnectés entre les différentes fonctions de l’entreprise.

Un socle conçu pour la planification continue

La planification traditionnelle, basée sur des cycles prévisibles avec un budget annuel et des prévisions révisées périodiquement, n’est plus adaptée. Les fluctuations rapides des coûts, de la demande et des conditions de marché nécessitent une approche plus dynamique. Les équipes doivent pouvoir ajuster leurs hypothèses en continu et mer rapidement les impacts des nouvelles informations sur leurs plans.

Des agents peuvent suivre les performances par rapport aux objectifs, identifier les risques émergents et tester plusieurs scénarios simultanément. Cela nécessite une infrastructure capable d’absorber un volume accru de calculs tout en restant rapide et cohérente.

Des données et des modèles connectés à l’échelle de l’entreprise

Pour que l’IA soit réellement efficace, elle doit avoir une vision complète et actualisée de l’activité. Les informations sont souvent dispersées entre divers systèmes comme les ressources humaines (RH), la gestion de la relation client (CRM), la planification des ressources d’entreprise (ERP) et d’autres outils. La fragmentation des données empêche l’IA de disposer d’une vision d’ensemble, entraînant une perte de temps pour les équipes qui doivent rapprocher manuellement les informations.

Centraliser les données est une première étape essentielle, mais il est également crucial que les modèles soient interconnectés pour que toute modification d’une hypothèse ait des répercussions automatiques sur les plans concernés.

Des workflows explicables et traçables

Connecter un outil d’IA à une seule source de données ne suffit pas. L’IA doit s’appuyer sur des modèles provenant de l’ensemble de l’entreprise, interconnectés et mis à jour en fonction des évolutions. Sans cela, un agent pourrait faire une recommandation pertinente pour une équipe tout en négligeant ses conséquences sur d’autres fonctions.

Il est crucial que l’IA puisse évaluer les décisions à l’échelle de l’entreprise pour optimiser les résultats globaux plutôt que ceux d’une seule fonction isolément.

La prochaine étape pour la finance

L’IA transforme la planification en un processus plus continu et dynamique, étroitement lié à la réalité de l’entreprise. Les équipes seront en me de réagir rapidement aux évolutions, de tester davantage de scénarios et d’ajuster leurs plans avant que des écarts mineurs ne deviennent significatifs.

Cependant, cette capacité dépendra d’un socle technologique capable de gérer la charge de travail et de relier les décisions entre les différentes fonctions tout en instaurant la confiance dans les recommandations fournies.

Les entreprises qui réussiront à intégrer ces éléments pourront avancer plus rapidement, sans compromettre le contrôle, la capacité à rendre des comptes ni la confiance dans leurs chiffres.

Source : Journal du Net.