L’IA agentique nécessite une transformation opérationnelle fondamentale
Si vous voulez vraiment que l’IA fonctionne à grande échelle, il est temps de cesser de la considérer comme un simple outil. L’IA agentique apporte une nouvelle façon de faire des affaires, qui remplace les flux de travail existants par des systèmes capables d’exécuter des tâches et de prendre des décisions par eux-mêmes. Nous parlons ici d’agents logiciels capables de fonctionner avec un certain degré d’autonomie, allant au-delà du simple fait de suivre des instructions pour prendre des initiatives là où c’est nécessaire.
Qu’est-ce que cela signifie pour votre organisation ? Vous devez réévaluer la façon dont les choses sont faites, du service client à la chaîne d’approvisionnement, des RH aux finances. Grâce à l’IA agentique intégrée à ces processus, les tâches qui nécessitaient auparavant une approbation humaine ou une saisie manuelle seront exécutées de manière autonome. Cela signifie une exécution plus rapide, moins d’erreurs et une prise de décision évolutive. C’est ce qui vous donne l’avantage.
Mais cela n’est pas possible avec une simple solution prête à l’emploi. Il faut un changement structurel. La direction doit aligner la stratégie technologique sur les résultats de l’entreprise, en concevant des flux de travail, en fixant de nouveaux seuils de fonctionnement et en veillant à ce que des contrôles des risques soient mis en place. L’efficacité des agents d’intelligence artificielle dépend de l’environnement dans lequel ils sont déployés. L’architecture que vous construisez autour d’eux est donc importante.
Les responsables informatiques s’orientent déjà vers des déploiements d’IA agentique prêts pour la production. Cela témoigne d’une nette évolution de la réflexion, de l’expérimentation à la mise en œuvre réelle. Ces leaders placent les systèmes d’IA autonomes au cœur des opérations de l’entreprise.
La conclusion est évidente : si vos systèmes d’entreprise n’ont pas été conçus en tenant compte de l’IA, ils deviendront rapidement obsolètes. L’IA agentique exige un modèle d’exploitation qui privilégie la vitesse, l’échelle et l’adaptabilité. Si vous n’opérez pas ce changement, vos concurrents le feront.
L’IA agentique redessine le paysage de l’emploi dans l’informatique
Vous entendrez beaucoup parler de l l’IA entraîne des pertes d’emploi. Ce n’est pas faux, mais c’est incomplet. Ce qui se passe, c’est un changement structurel. Nous constatons que les rôles traditionnels de l’informatique, tels que l’assistance de niveau intermédiaire, les tests d’assurance qualité et une partie de l’ingénierie logicielle, deviennent hautement automatisables. L’IA peut désormais accomplir ces tâches plus rapidement, avec moins d’erreurs et 24 heures sur 24. Il est inutile de prétendre le contraire.
Mais cette transition ne supprime pas seulement des emplois. Elle en crée également de nouveaux. Les entreprises investissent massivement dans des talents qui comprennent comment travailler avec l’IA, des personnes qui peuvent guider, gérer et optimiser ces systèmes. Il s’agit de rôles axés sur l’augmentation de l’IA plutôt que sur l’exécution de routine. Pensez plus stratégique. Pensez à un effet de levier plus important.
Si vous dirigez une entreprise, vous devez penser de manière plus dynamique à votre main-d’œuvre. Vous ne pouvez pas vous permettre de protéger les anciennes structures pour le plaisir. Ce que vous pouvez faire, c’est façonner activement les domaines dans lesquels les personnes apportent une réelle valeur ajoutée. Cela signifie un perfectionnement ciblé, de meilleurs outils et des cadres clairs pour la collaboration entre les humains et les agents d’IA. S’il est bien géré, ce changement crée une organisation plus efficace et plus ciblée.
Les entreprises sont déjà en train de prendre ces mesures. Les entreprises licencient les rôles hérités et créent de nouvelles capacités autour du déploiement et de l’augmentation de l’IA.
Pour les chefs d’entreprise, c’est le moment d’agir de manière décisive. Le paysage des talents est en train de changer, et ceux qui attendent trop longtemps pour réaligner leur main-d’œuvre sur les capacités de l’IA prendront du retard. Concentrez-vous sur le redéploiement de l’expertise humaine là où elle est réellement importante, l’IA améliorant ce que les gens savent faire le mieux.
L’escalade des dépenses opérationnelles dans le cloud public
Le coût est important. Surtout à grande échelle. Alors que les organisations passent des pilotes d’IA à la production complète, les dépenses en matière de cloud public sont passées au crible. L’enthousiasme des débuts a fait place à des factures importantes et souvent imprévisibles, dues à des charges de travail d’IA très lourdes en termes de calcul.
L’électricité représente à elle seule 40 à 60 % des coûts opérationnels totaux lors de l’exploitation d’une infrastructure d’IA dans le cloud. Il s’agit d’une charge structurelle qui s’accroît à grande échelle. En outre, 40 % des budgets du cloud sont généralement gaspillés en raison d’une mauvaise allocation des ressources, d’instances inactives ou d’une configuration inefficace. Il ne s’agit pas de problèmes théoriques. Ils touchent des budgets réels en temps réel.
Cela entraîne un changement de stratégie en matière d’infrastructure. Les dirigeants commencent à donner la priorité aux environnements de cloud privé et sur site, en particulier lorsque la phase d’expérimentation se termine et que les charges de travail se stabilisent. Ces solutions offrent un meilleur contrôle des coûts, de la sécurité et des performances. Elles permettent également une intégration plus étroite avec les systèmes d’entreprise existants, ce qui est souvent nécessaire pour les agents d’IA opérant au cœur des processus d’entreprise.
La technologie n’est qu’une partie de l’équation. Les dirigeants doivent décider délibérément quand et où déployer les charges de travail d’IA. Tout n’a pas sa place dans le cloud public. Et toutes les équipes n’optimisent pas pleinement ce qu’elles utilisent déjà. L’optimisation des dépenses est une question de conception d’infrastructure à long terme et de discipline opérationnelle.
L’idée est simple : Si vous faites évoluer l’IA sans contrôler les coûts du cloud, vous payez une prime à l’inefficacité. Assurez-vous que vos équipes et votre architecture sont conçues pour aligner les coûts sur les résultats de l’entreprise. C’est ainsi que vous obtiendrez un véritable effet de levier de l’IA à grande échelle.
Principaux enseignements pour les dirigeants
- La transformation opérationnelle n’est pas négociable : Les dirigeants doivent repenser les flux de travail pour intégrer l’IA agentique au cœur des opérations commerciales, permettant une exécution et une prise de décision autonomes dans des fonctions critiques telles que les RH, la finance et la chaîne d’approvisionnement.
- La stratégie en matière de talents doit évoluer avec l’automatisation : Les dirigeants devraient éliminer progressivement les rôles vulnérables à l’automatisation de l’IA et investir dans des compétences qui soutiennent l’augmentation de l’IA, en veillant à ce que les équipes puissent gérer, optimiser et collaborer avec des systèmes intelligents.
- Les coûts du cloud exigent des choix d’infrastructure plus intelligents : Les DSI devraient réévaluer les stratégies de cloud public, en se concentrant sur l’élimination du gaspillage, la réduction des coûts liés à l’électricité et la transition vers des environnements privés ou sur site où les charges de travail d’IA évolutives peuvent s’exécuter plus efficacement.
