Microservices et IA agentique font mieux ensemble

L’architecture monolithique traditionnelle limite l’intégration de l’IA agentique

De nombreuses entreprises souhaitent intégrer l’IA dans leurs produits. Mais la plupart d’entre elles ne sont pas prêtes. Le problème n’est pas l’IA, mais la structure du système auquel elle est ajoutée. Si votre backend est un monolithe, c’est-à-dire un gros bloc de code qui fait tout, il ne donnera pas à l’IA l’accès dont elle a besoin, ni les performances qu’elle exige, pour effectuer un travail utile.

L’IA agentique, c’est-à-dire l’IA capable de prendre des décisions et d’agir avec peu ou pas d’intervention humaine, a besoin de contexte. Et elle a besoin de contrôle. Dans une architecture monolithique, les API n’exposent généralement que les éléments de base, ce dont les ingénieurs avaient besoin il y a des années pour faire fonctionner une page web. L’IA a besoin de plus que cela. Elle a besoin d’un accès plus approfondi à la logique interne, aux données historiques et à l’état du système. Dans la plupart des systèmes traditionnels, beaucoup de ces éléments sont enfouis et inaccessibles. Par conséquent, lorsque vous placez un agent d’intelligence artificielle dans cet environnement, il fonctionne à l’aveuglette et de manière inefficace.

Autre problème : la sécurité. Lorsque vous exposez des composants critiques pour les performances d’un backend monolithiquemonolithique, comme une base de données transactionnelle, à un agent IA doté d’un réel pouvoir de décision, vous ouvrez grand les portes. Vous donnez à un système hautement réactif la permission de s’attaquer à une infrastructure critique sans aucune garantie quant à son comportement. C’est un risque énorme.

Si vous attendez d’un système d’IA agentique qu’il soit précis, sûr et rapide, il ne peut pas être construit sur une architecture obsolète. Ce n’est pas une opinion sur les logiciels, c’est une réalité commerciale.

Les cadres dirigeants doivent comprendre qu’il ne s’agit pas d’une question de préférences en matière de conception informatique. Il s’agit de savoir si votre stratégie d’IA sera porteuse de valeur ou si elle s’essoufflera. Les investissements des dirigeants dans l’IA augmentent rapidement. Mais boulonner un moteur d’IA sur une architecture fragile et fermée est la voie la plus rapide vers l’échec, tant sur le plan opérationnel que financier. Si le système ne peut pas s’adapter, l’IA n’évoluera pas, ce qui ralentira la création de valeur.

L’IA agentique s’appuie sur les LLM pour conduire de manière autonome les décisions et les actions.

L’IA agentique n’est pas un chatbot qui répond à des questions. Il s’agit d’un système capable d’observer ce qui se passe, de prendre des décisions en fonction du contexte et d’agir de manière autonome, le tout à l’aide de grands modèles de langage (LLM). Il s’agit là d’un changement important. Au lieu d’attendre une intervention humaine, l’IA agentique peut se déclencher en fonction des événements du système en direct, ce qui est beaucoup plus proche de la façon dont les équipes réelles fonctionnent dans des environnements en évolution rapide.

Le mécanisme d’apprentissage tout au long de la vie est au cœur du dispositif. Il saisit les données au niveau des systèmes et décompose les objectifs généraux en tâches précises. Il agit ensuite en mettant à jour les enregistrements, en générant des réponses et en déclenchant des flux de travail internes. Mais pour que tout cela fonctionne, l’architecture qui le sous-tend doit fournir les bons intrants : des données opportunes, un contexte clair et des points d’accès sûrs. Une fois en place, vous ne vous contentez plus d’automatiser des tâches. Vous créez des systèmes capables de s’adapter en temps réel et de répondre intelligemment à la complexité et au changement.

Ce type de système peut, par exemple, traiter les problèmes des clients sur la base d’une analyse du comportement, sans attendre l’intervention du personnel d’assistance. Ou ajuster la stratégie de tarification à mi-parcours en fonction de l’activité des concurrents et des résultats antérieurs. Il ne s’agit pas de cas d’utilisation théoriques. Ils se produisent déjà au sein de plateformes modernes qui savent comment rendre l’IA opérationnelle à grande échelle.

Cette question est importante pour les dirigeants, car les promesses de l’IA – plus de rapidité, moins de coûts, de meilleures décisions – ne se concrétisent que lorsque l’IA peut fonctionner de manière indépendante. Cette indépendance exige une architecture qui prenne en charge l’autonomie, et pas seulement une fonctionnalité de surface. Si vos équipes considèrent encore l’IA comme un plugin ou un assistant, il est temps de changer d’état d’esprit. L’objectif n’est pas seulement l’automatisation. Il s’agit d’un fonctionnement autonome soutenu par des résultats vérifiables. C’est là que l’avantage stratégique commence à se matérialiser.

Une architecture basée sur les microservices constitue la base idéale pour l’IA agentique.

Si vous envisagez sérieusement de mettre en œuvre l’IA autonome dans vos systèmes, le point de départ n’est pas le modèle, mais l’infrastructure. Plus précisément, vous avez besoin d’une architecture microservices. Cette architecture décompose votre backend en services ciblés et indépendants. Chacun d’entre eux gère une fonction spécifique et expose ses données et ses actions par le biais d’interfaces simples et bien définies. C’est dans cet environnement qu’un agent d’intelligence artificielle s’épanouit.

Un LLM agentique a besoin d’accéder à différentes parties de votre système pour comprendre le contexte, prendre des décisions et exécuter des tâches. Avec les microservices, vous pouvez contrôler exactement ce à quoi l’IA peut accéder et à quel moment. Cette structure permet également de maintenir des performances élevées, car chaque service peut évoluer séparément. Si l’intelligence artificielle est gourmande en mémoire ou en données, vous optimisez uniquement ces services, sans affecter l’ensemble du système. Cette structure simplifie également la sécurité et la gouvernance. L’IA est dotée de garde-fous et votre infrastructure critique reste protégée.

La capacité est plus importante que la commodité. Avec cette architecture, vous pouvez intégrer des services de mémoire, à la fois pour le rappel à court et à long terme, afin que l’IA puisse raisonner entre les sessions et s’améliorer au fil du temps. Vous transformez ainsi un outil statique en un système d’apprentissage qui affine son mode de fonctionnement à chaque fois qu’il agit.

Pour les dirigeants, cela peut ressembler à une restructuration technique, mais l’impact sur l’entreprise est stratégique. Les microservices ne se contentent pas d’activer l’IA, ils la protègent de l’avenir. En structurant votre système de manière modulaire, vous construisez une entreprise capable de réagir plus rapidement, de s’adapter plus précisément et d’adopter les technologies futures avec beaucoup moins de frictions. Le retour sur investissement à long terme de l’IA dépend de la manière dont votre infrastructure de base prend en charge les comportements autonomes. Cette prise en charge est assurée par des microservices, et non par des monolithes.

La conception événementielle améliore la réactivité des agents d’intelligence artificielle et l’évolutivité globale du système.

Dans une architecture pilotée par les événements, les systèmes communiquent en envoyant et en traitant des messages lorsque quelque chose se produit, comme une mise à jour de transaction ou une action de l’utilisateur. Cette configuration permet aux agents d’intelligence artificielle d’être à l’écoute des événements qui les intéressent et d’agir instantanément. Contrairement à un système linéaire qui attend toujours des commandes, une configuration pilotée par les événements fournit à votre IA les données dont elle a besoin exactement au bon moment.

Cette méthode de travail permet à plusieurs agents autonomes d’évoluer et de réagir en parallèle sans se gêner les uns les autres. Vous pourriez avoir un agent d’intelligence artificielle à l’écoute des signes de désaffection des clients et un autre qui optimise les ventes, tous réagissant au même événement, mais de manière différente. Comme ils sont découplés, le système reste rapide et résilient même si la complexité augmente.

Prenons le cas d’une commande annulée. L’événement est capturé et l’agent d’intelligence artificielle s’en saisit. À l’aide de l’activité récente des clients et de l’analyse des sentiments basée sur le LLM, l’agent détermine que l’annulation est due à de mauvaises critiques. Il génère un courrier électronique personnalisé contenant de meilleures critiques et une offre promotionnelle, puis l’envoie. Plus tard, lorsque le client revient et passe une nouvelle commande, cet événement de suivi est capturé et enregistré dans la mémoire à long terme de l’IA. L’agent apprend que sa stratégie a fonctionné et la réutilisera la prochaine fois.

Les dirigeants doivent reconnaître que l’IA réactive et en temps réel n’est pas une question d’automatisation accrue, mais de meilleur timing. Les systèmes pilotés par les événements donnent à l’IA la conscience structurelle dont elle a besoin pour prendre des décisions intelligentes qui ont un impact sur les indicateurs clés de l’entreprise. Cela se traduit par un engagement plus intelligent des clients, une détection plus rapide des anomalies et des boucles de rétroaction plus solides. Il ne s’agit pas seulement de performances techniques. Il s’agit d’un impact sur les résultats. Plus votre architecture peut réagir rapidement au changement, plus votre IA peut apporter de la valeur à l’entreprise.

L’adaptabilité pilotée par la mémoire améliore l’apprentissage de l’IA et l’amélioration continue

Lorsque l’IA est connectée à des services de mémoire à court et à long terme, elle cesse d’être réactive et commence à devenir stratégique. Ces services de mémoire permettent à l’IA agentique d’enregistrer ce qui s’est passé auparavant, de s’en souvenir plus tard, d’évaluer des modèles et d’ajuster son comportement. Il ne s’agit pas seulement d’une capacité technique, mais d’une exigence si vous souhaitez que l’IA s’améliore au fil du temps avec un minimum d’intervention humaine.

La mémoire crée une boucle de rétroaction. Par exemple, après qu’un agent d’IA a répondu à une commande annulée par un courriel ciblé, il peut enregistrer si le client revient et effectue un nouvel achat. Si c’est le cas, cette tactique est considérée comme efficace et stockée pour référence ultérieure. Au fil du temps, l’agent acquiert une compréhension précise des stratégies qui fonctionnent le mieux, pour quels utilisateurs et dans quelles conditions. Il n’agit plus uniquement sur la base de données d’entraînement, mais sur la base de résultats concrets. Il agit en fonction des résultats obtenus en direct.

Ce mécanisme renforce également la cohérence des décisions dans l’ensemble du système. Pour les agents travaillant dans le service clientèle, les opérations ou les finances, les services de mémoire garantissent que les enseignements tirés d’un flux de travail peuvent servir de base à des actions dans d’autres domaines. Cela permet d’élargir l’impact sans multiplier les contrôles.

Pour les dirigeants, cette capacité modifie la façon dont vous évaluez le succès de l’IA. Au lieu de mesurer uniquement les performances initiales, vous commencez à réfléchir en termes de rétention, de valeur ajoutée et d’adaptabilité. Un système qui apprend de sa propre histoire peut s’adapter plus rapidement que n’importe quelle logique basée sur des règles ou que n’importe quelle automatisation statique. Ce type de réactivité est un levier concurrentiel à long terme. Et surtout, elle nécessite un investissement intentionnel dans les services de mémoire, non pas en tant qu’extras, mais en tant que composants d’infrastructure de base intégrés à votre déploiement d’IA.

La mise en place d’une base robuste de microservices est essentielle à la réussite des projets d’IA

Plus de 80 % des projets d’IA ne produisent pas de véritables résultats commerciaux. La plupart du temps, ce n’est pas le modèle d’IA qui est en cause. C’est la base sur laquelle il est construit. Si votre système actuel ne permet pas à l’IA d’accéder aux bonnes données au bon moment, si les goulets d’étranglement au niveau des performances ralentissent le raisonnement ou si l’architecture crée plus de risques que de contrôles, l’IA ne pourra pas évoluer, ne s’adaptera pas et ne produira pas de résultats.

La bonne architecture n’est pas négociable. Les microservices permettent un accès rapide aux données, des chemins d’exécution clairs et une évolutivité modulaire, autant d’éléments dont dépend l’IA agentique. La communication événementielle et les opérations asynchrones confèrent aux systèmes d’IA l’autonomie et la réactivité nécessaires pour gérer la complexité du monde réel. Sans ces éléments, les capacités de l’IA sont effectivement bridées.

Il ne s’agit pas de tout bouleverser d’un coup. Le passage d’une architecture monolithique à une architecture de microservices peut se faire progressivement. Mais les dirigeants doivent s’engager à opérer ce changement. Les investissements stratégiques dans la modernisation de l’architecture permettent aux entreprises d’éviter les correctifs à court terme et de libérer le potentiel de l’IA à long terme.

Pour les dirigeants, le message est direct : investir dans l’IA sans investir dans l’architecture de base est une stratégie coûteuse et vouée à l’échec. Si vos équipes déploient une IA avancée sur des systèmes obsolètes, vous ne construisez pas des produits prêts pour l’avenir, vous créez des expériences fragiles à court terme. En revanche, si vous vous engagez dans une architecture qui prend en charge la modularité, l’échelle et l’autonomie, vous préparez le terrain pour des systèmes durables qui apprennent, s’améliorent et surpassent les performances au fil du temps.

Principaux enseignements pour les dirigeants

• Repenser l’architecture existante : Les systèmes monolithiques ne prennent pas en charge l’IA autonome en raison d’un accès et d’un contrôle limités des données. Les dirigeants doivent donner la priorité à la modernisation de l’infrastructure pour éviter les sous-performances de l’IA et les risques liés au système.
• Favorisez l’autonomie de l’IA grâce au bon modèle d’IA : L’IA agentique repose sur des LLM capables de comprendre les objectifs et d’agir sans intervention humaine. N’utilisez des agents alimentés par des LLM que si l’architecture peut fournir un contexte en temps réel et des voies d’exécution sûres.
• Construisez avec des microservices dès la conception : L’architecture microservices permet aux agents d’intelligence artificielle d’accéder à des services modulaires et évolutifs adaptés à des tâches spécifiques. Donner la priorité à cette conception garantit la performance, le contrôle et le déploiement sûr de l’IA dans les systèmes.
• Adoptez des flux de travail pilotés par les événements : Les systèmes pilotés par les événements permettent aux agents d’IA de répondre instantanément aux signaux du monde réel. Les dirigeants devraient utiliser cette approche pour obtenir des réactions en temps réel et une évolutivité découplée sans suringénierie.
• Tirez parti de la mémoire de l’IA pour favoriser la croissance de votre entreprise : Les services de mémoire à court et à long terme transforment l’IA agentique en un système d’apprentissage qui s’adapte à l’échelle. Les dirigeants devraient investir dans une infrastructure de mémoire afin d’améliorer les résultats en matière d’engagement des utilisateurs et d’opérations.
• Traitez l’architecture comme un facteur décisif : Plus de 80 % des projets d’IA échouent en raison d’une mauvaise infrastructure, et non de la qualité de l’IA. Les dirigeants doivent aligner les investissements dans l’IA sur l’état de préparation de l’architecture, sous peine de gaspiller des dépenses et de bloquer l’innovation.