Quatre facteurs déterminants pour la réussite d’un projet d’IA agentique
Près de la moitié des projets d’IA agentique seront abandonnés d’ici 2027, prédit Gartner. En cause : des coûts qui s’envolent, une valeur ajoutée floue pour les entreprises et une maîtrise des risques défaillante. En revanche, respecter certaines règles permet de générer de solides bénéfices. Explications de Gianni Cooreman, Senior Director Solution Engineering Benelux, Salesforce.
L’IA agentique constitue indéniablement une révolution.. Et comme c’est le cas avec chaque innovation de rupture, tout le monde souhaite en tirer profit au plus vite. Mais, à l’instar de la plupart des technologies, l’IA agentique n’est pas une solution miracle.
Commencez par un use case à fort impact business, conseille Gianni Cooreman. Hausse du chiffre d’affaires, gain de temps et réduction des coûts, satisfaction client accrue… « Un projet d’IA agentique doit apporter des avantages clairs et mesurables. Sans cette valeur ajoutée, il est inutile d’investir du temps et de l’argent dans un agent d’IA. Il est par exemple possible de créer un agent FAQ pour un site web, mais c’est sans intérêt si ce dernier ne compte qu’une centaine de visiteurs par mois. En revanche, si vous ne parvenez pas à traiter un grand nombre de leads ou de réclamations, il peut être intéressant de développer un agent spécifique à cet effet. »
Conseil pratique : commencer donc par un use case qui résout un problème ou un défi à fort impact business. « Le projet n’a pas à être révolutionnaire, mais assurez-vous dès le départ de sa faisabilité et de sa pertinence par rapport aux priorités de l’organisation. Voyez par ailleurs si la solution nécessite un agent, une automatisation ou une autre technologie. » L’IA agentique n’est pas la panacée et il ne faut pas utiliser l’IA pour elle-même, mais plutôt pour la valeur qu’elle apporte.
Préparez votre infrastructure pour une montée en charge rapide
Selon Gartner, de nombreux projets ne dépassent pas le stade du PoC car les organisations ne réfléchissent pas suffisamment à long terme. « Si vous testez un agent avec un petit nombre de clients dans le but d’étendre ensuite la solution à des milliers de clients, votre infrastructure doit être prête techniquement pour l’IA agentique », conseille Gianni Cooreman.
Il faut aussi que la technologie s’intègre parfaitement aux systèmes et aux sources de données existants. Cela nécessite des API robustes, des pipelines de données et un plan de gouvernance des données, afin que l’agent ait accès en temps réel à des informations précises. « Enfin, veillez à ce que la solution puisse évoluer en fonction des besoins de l’entreprise et des volumes de données. Un projet réussi repose donc sur une architecture modulaire et flexible qui s’adapte aisément aux nouvelles applications, sans avoir à repartir de zéro à chaque fois. »
Impliquez vos équipes dans le projet en privilégiant l’adoption
Il est crucial que la première expérience utilisateur avec l’IA agentique soit couronnée de succès. Même si l’agent n’accomplit qu’une seule tâche, il doit délivrer un résultat parfait. Sinon, il y a de fortes chances que les utilisateurs ne réessayent pas. « Impliquez donc les bonnes personnes dans le développement d’un agent et veillez à ce qu’elles puissent intervenir sur les points critiques. Vous renforcerez ainsi la confiance dans la technologie et éviterez que l’IA ne sorte des clous. »
Pour accélérer l’adoption, il convient de proposer des formations et de communiquer clairement sur la manière dont l’IA agentique va venir en renfort des humains. Les projets ont également plus de chances de réussir s’ils sont soutenus par la direction. Chacun pourra ainsi comprendre la valeur des agents d’IA.
Investissez pleinement dans une gouvernance IA responsable
L’IA agentique a enfin besoin d’un plan de gouvernance responsable pour réussir. Chaque projet doit mettre l’accent sur la confidentialité et la sécurité. Une architecture « authorization-first » garantit que l’agent opère dans un périmètre de responsabilités bien délimité et escalade le problème vers un opérateur humain lorsque les limites d’habilitation sont franchies. Si les décisions des agents sont transparentes et conformes à la législation, il est plus facile de maîtriser les risques et d’identifier les erreurs.
Les organisations doivent donc disposer d’un plan pour suivre les performances de l’agent, éviter les biais et résoudre rapidement les problèmes potentiels. « Évitez cependant de vouloir tout anticiper et cadrer en amont. L’expérience pratique acquise par le déploiement d’un prototype et par l’usage effectif de l’IA agentique est particulièrement précieuse. »
Un business case solide, une infrastructure robuste, une approche centrée sur l’humain et un bon plan de gouvernance de l’IA : tels sont les ingrédients qui garantissent qu’un projet d’IA agentique ne reste pas au stade du PoC et apporte une valeur ajoutée tangible à l’entreprise.
