Non seulement les agents IA améliorent la productivité des collaborateurs, mais ils permettent aussi aux organisations de se remettre en question

Pourquoi les agents IA ne signifient pas la fin du SaaS, mais transforment le rôle des logiciels d’entreprise. Bob Vanstraelen, CEO, EMEA North, Salesforce, partage son expérience après avoir créé sa propre équipe d’agents IA. 

« Tableaux de bord, prévisions, informations clients, développement de notre pipeline : cela fait des années que j’utilise fidèlement notre propre plateforme de CRM. Je souhaitais toutefois employer mon temps plus efficacement et exploiter les informations plus intelligemment pour préparer mes entretiens, évaluer les progrès réalisés dans différents pays et fixer les priorités. J’ai donc décidé de créer une équipe d’agents IA. Non pour remplacer le système en soi, mais pour me faciliter l’accès et l’utilisation des informations qu’il contient.

« D’ailleurs, mon utilisation de la plateforme n’a pas diminué. Au contraire, je consulte désormais les informations d’entreprise environ dix fois plus souvent qu’auparavant. La plateforme me fournit plus que jamais des informations essentielles à la prise de décisions cruciales.

« Et c’est là un paradoxe intéressant. On suppose souvent que l’IA reléguera les logiciels d’entreprise tels qu’on les connaît au second plan, que ce sera une « SaaSpocalypse ». Mon expérience prouve exactement le contraire : l’IA rend ces systèmes plus accessibles et fait que les informations sont plus souvent utilisées lors de la prise de décision.

Cinq agents, une équipe

« L’IA agentique ne sonne pas le glas du SaaS, mais engendre une réelle transformation du CRM. Comment ces agents ont-ils amélioré mon travail ? Ils combinent les données et accélèrent l’accès aux informations. Les réunions sont mieux préparées et je peux déterminer plus facilement où concentrer mon attention pour le plus grand impact. Attention toutefois, ce n’est pas le fruit du travail d’un seul agent, mais d’un groupe d’assistants qui collaborent et qui ont chacun un rôle à jouer.

« Que font donc exactement ces agents ? Mon premier assistant numérique examine l’évolution du chiffre d’affaires à la manière d’un directeur commercial, en posant des questions critiques relatives au trimestre en cours. Le deuxième agent suit la capacité et la rotation du personnel. Le troisième se projette dans l’avenir et analyse le pipeline à venir. Le quatrième joue le rôle de chief of staff numérique et contribue à la préparation et au suivi des entretiens. Enfin, le dernier agent adopte toujours le point de vue de la direction : où pouvons-nous faire la plus grande différence ?

« Bien que ce fonctionnement puisse faire penser à une équipe de management numérique, les agents ne décident de rien ; ils collectent des informations, identifient des schémas, préparent des choix et listent les actions possibles. C’est toujours à moi qu’il revient de prendre les décisions et d’en assumer la responsabilité.

Bien plus que répondre à une question

« Pour moi, la plus grande valeur ajoutée des agents IA ne réside pas dans une application spectaculaire unique, mais dans des dizaines de petits moments où je dispose plus vite du contexte qu’il me faut. Ils ne travaillent pas dans leur coin, mais font partie intégrante de ma manière de diriger. Lorsque je dois, par exemple, déterminer les dossiers et les interventions où j’ai le plus d’impact, rédiger un briefing en vue d’un entretien avec un client, réaliser une analyse prévisionnelle actualisée ou consigner les décisions et les actions à entreprendre après une réunion.

« Ils me permettent non seulement de gagner du temps, mais aussi de prendre de meilleures décisions. De plus, un bon agent IA ne se limite pas à répondre à des questions. Il met également en évidence des liens, des anomalies ou des risques que je n’aurais peut-être pas remarqués, sans que j’aie à le demander. Par conséquent, je suis mieux préparé pour les entretiens et je consulte les informations d’entreprise beaucoup plus souvent qu’avant. Cela élargit ma perspective quand je prends des décisions. Sans pour autant abandonner les systèmes existants. C’est l’interface qui change, pas les fondations. Je fais moins de recherches, mais j’utilise plus souvent les systèmes sous-jacents.

Le tout dernier modèle d’IA n’est pas la clé du progrès

« Je ne pense pas non plus que les organisations se démarquent en optant pour le tout dernier modèle d’IA. Cette technologie se généralise de plus en plus vite. Le véritable avantage concurrentiel réside dans la qualité des données, dans la clarté des processus et dans le contexte que vous pouvez fournir à votre IA. Les données clients sont-elles complètes et à jour ? Les définitions sont-elles uniformes au sein de l’organisation ? Sait-on qui est autorisé à consulter quelles informations et pouvons-nous vérifier sur quoi repose une réponse ?

« Sans cette base, un agent qui paraît certes convaincant peut tirer une conclusion erronée. Dans un tel cas, ce n’est pas l’intelligence qui est automatisée, mais la confusion. C’est peut-être là la leçon la plus importante à tirer des agents IA. Non seulement ils améliorent la productivité des collaborateurs, mais ils permettent aussi aux organisations de se remettre en question. Les données incohérentes, les processus fragmentés et les responsabilités floues deviennent immédiatement visibles.

« Quiconque souhaite se mettre à utiliser sérieusement l’IA ne doit donc pas commencer par choisir un modèle précis, mais se demander si l’organisation est prête à fournir à l’IA des informations fiables. C’est moins spectaculaire que de mettre en place la toute dernière technologie d’IA, mais c’est précisément ce qui fait la différence.

Commencez par une véritable décision

« Mon conseil aux autres dirigeants est de ne pas attendre que quelqu’un leur apporte une solution d’IA complète. Choisissez vous-même une question de management récurrente qui nécessite trop de travail manuel, de concertations ou de recherches. Créez un premier agent autour et reliez-le à des informations déjà considérées comme fiables. Vérifiez ensuite si la réponse vous semble plausible, mais aussi d’où elle provient, qui est autorisé à l’utiliser et quelle action elle requiert.

« Au final, vous tirerez ainsi parti de l’IA plus rapidement que si vous attendez le modèle parfait. Le modèle facilite la réflexion et la communication, mais la qualité du résultat dépend de tout ce que l’organisation a construit : données, contexte, processus, droits et confiance.

« Mes agents ont changé ma façon d’organiser ma journée de travail. Ils m’ont rendu plus rapide et plus précis, mais aussi plus critique. Et c’est peut-être là leur principale contribution : ils apportent des réponses, mais ils obligent également l’organisation à mettre de l’ordre dans les informations qui sous-tendent ces réponses. La meilleure stratégie en matière d’IA ne commence donc pas avec l’agent le plus intelligent. Elle commence par se demander si cet agent repose sur des bases solides ! »