Le « comment » : naviguer dans les complexités de l’IA agentique

Chaque jour, je travaille avec des clients qui tentent de déployer l’IA agentique à grande échelle dans leur entreprise. Tous se heurtent à des défis similaires : la préparation de l’entreprise (par ex. comment intégrer efficacement et en toute sécurité l’IA agentique dans les processus métier et l’environnement informatique de mon organisation), la confiance (par ex. comment m’assurer que mes agents d’IA se comportent comme ils le devraient)), et les délais de mise sur le marché (par ex. comment passer rapidement de la preuve de concept au déploiement à grande échelle).

Mais la simple acquisition d’agents d’IA ne suffit pas, et cela n’est pas gage de réussite. L’impératif stratégique ici, c’est de créer les capacités nécessaires pour les gérer. 

L’un des défis majeurs du déploiement de l’IA agentique réside dans la préparation des applications. Il s’agit d’intégrer les agents d’IA en toute sécurité dans un environnement informatique complexe et d’orchestrer leurs interactions sur différents systèmes. Ce que les entreprises doivent faire pour y parvenir :

Tirer parti des investissements existants : utiliser les investissements stratégiques existants dans les plateformes de données et d’IA. Qu’il s’agisse d’IBM watsonx, de Microsoft Azure, d’Amazon Web Services (AWS) ou de Google Cloud, ces plateformes constituent la couche fondamentale nécessaire à la mise en œuvre de l’IA agentique.

Évaluer les cas d’utilisation : mener des évaluations approfondies des processus métier afin d’identifier ceux qui peuvent bénéficier de l’IA agentique. Cela suppose d’évaluer leur pertinence à travers ce prisme et de déterminer les capacités d’IA nécessaires pour les transformer.

Concevoir une architecture évolutive : développer une architecture qui soutienne l’intégration et l’orchestration fluides des agents sur plusieurs plateformes. Cela inclut des capacités comme l’orchestration multiagent, la collaboration sécurisée entre agents, le contrôle d’accès aux outils et la gestion centralisée du cycle de vie des agents.

La confiance est primordiale pour garantir l’adoption et l’efficacité de l’IA agentique. Les organisations doivent répondre à plusieurs préoccupations liées à la qualité des données, à leur gouvernance et à leur sécurité :

Préparation des données : veiller à ce que les agents aient accès à des données de qualité et pertinentes. Cela implique d’organiser les produits de données, de gérer les données structurées et non structurées, et de maintenir leur qualité pour soutenir l’analytique en temps réel et la précision des modèles d’IA.

Intégration de contrôles : mettre en place des contrôles robustes dans les workflows agentiques, en particulier pour les cas d’utilisation à haut risque. Cela comprend l’intégration de mécanismes d’observabilité, de boucles de validation humaine et de journaux d’audit pour surveiller les comportements des agents et leur impact sur les résultats.

Mesures de sécurité : établir des protocoles complets qui protègent les données en transit et au repos. Cela inclut la sécurisation des données dans des environnements multicloud et le respect des réglementations sur la protection des données.

Dans le monde des affaires, l’avantage concurrentiel des entreprises repose sur la vitesse et l’agilité. Pour maximiser la valeur de l’IA agentique, les organisations doivent accélérer leurs délais de mise sur le marché :

Pilotes orientés valeur : donner la priorité aux projets pilotes qui apportent une valeur immédiate. Cela implique de sélectionner des cas d’utilisation où l’IA peut démontrer des bénéfices tangibles même sous forme de produit minimum viable (MVP), généralement en 8 à 12 semaines.

Orchestration évolutive : mettre en place des couches d’orchestration robustes permettant aux agents de fonctionner sur plusieurs plateformes, tout en coordonnant les tâches et en respectant les limites des processus.

Optimisation des performances : équilibrer rapidité, fiabilité et coûts à mesure que les agents sont déployés. Cela inclut l’optimisation du routage des tâches vers les grands modèles de langage (LLM) et outils les mieux adaptés, l’utilisation de la mise en cache, de modèles de secours et de mécanismes de contrôle de l’utilisation pour maximiser le retour sur investissement (ROI).

L’IA agentique recèle un potentiel immense pour transformer les processus métier, mais la réussite de son déploiement suppose de surmonter ces défis complexes. En traitant la question de la préparation de l’entreprise, en garantissant la confiance et en accélérant la mise sur le marché, les organisations peuvent franchir ces obstacles et libérer les bénéfices stratégiques de l’IA agentique.  

Alors que nous nous trouvons à l’aube d’une nouvelle ère des opérations numériques, caractérisée par l’autonomie, la rapidité et l’optimisation continue, le passage à l’IA agentique devient plus qu’un simple tournant technologique : c’est un parcours transformateur les organisations dans leur ensemble. Le moment est venu d’adopter ce changement et de prendre des risques calculés pour libérer un futur où les agents d’IA complèteront et optimiseront harmonieusement les capacités humaines, générant une efficacité et des capacités d’innovation sans précédent.