La valeur métier des agents IA dépend des résultats des processus
Mettre un agent IA en production montre qu’une organisation est capable de le déployer. Établir sa valeur métier exige un autre jugement : déterminer si le processus qui utilise cet agent fonctionne mieux. Les entreprises continuent d’augmenter leurs investissements et d’intégrer des agents dans les workflows malgré le manque de preuves de gains de productivité ou d’économies de coûts, souvent alors même que les fondations techniques nécessaires à leur exploitation restent insuffisantes.
À mesure que les investissements augmentent, la plupart des entreprises passent de l’expérimentation à l’exécution, selon Malik. Les résultats de l’enquête suggèrent que les entreprises perçoivent l’opportunité mais peinent à comprendre tout ce qu’un déploiement réussi exige. Pour les responsables technologiques, l’exécution consiste donc à coordonner, superviser et évaluer le travail que les agents accomplissent ensemble.
Cette responsabilité dépasse l’équipe qui déploie un agent, car les processus métier dépendent souvent de décisions et de systèmes situés ailleurs dans l’organisation. Un agent peut fonctionner dans le cadre d’un workflow départemental alors que le processus plus large reste difficile à gérer. L’état de préparation, la collaboration entre agents et le monitoring révèlent chacun une facette différente de ce défi opérationnel.
L’état de préparation, la coordination et le monitoring révèlent des lacunes différentes
L’état de préparation de l’organisation est la première contrainte : seule 1 direction sur 5 a déclaré que son organisation était prête à repenser ses processus métier pour un fonctionnement autonome avec des agents IA, selon une étude Deloitte d’août. Déployer un logiciel dans un processus existant exige moins de changements. Préparer le processus à fonctionner de manière autonome modifie aussi les décisions que les personnes doivent superviser et la façon dont le travail circule entre les systèmes.
Pourtant, les résultats de l’enquête montrent que les dirigeants s’attendent à des changements majeurs de ces processus : près des trois quarts des dirigeants d’entreprises américaines s’attendent à ce qu’environ la moitié de leurs processus métier soient repensés ou reconstruits autour d’agents IA d’ici 2030. Cette attente concerne la structure future des opérations métier, tandis que le constat de Deloitte porte sur le niveau de préparation déclaré pour cette refonte. Les mesures décrivent des situations différentes, mais les deux comptent lorsque les dirigeants décident comment organiser la transition.
La refonte exige aussi que les agents travaillent ensemble, pourtant l’orchestration avancée des agents, c’est-à-dire la coordination entre plusieurs agents, reste peu répandue. Les résultats de l’enquête situent l’orchestration avancée à seulement 7 % des entreprises, tandis que plus de la moitié utilisaient des transferts basiques ou fondés sur des workflows. Un transfert fondé sur un workflow fait passer le travail selon une séquence définie ; la collaboration multiagent exige que les agents coordonnent leurs contributions. Ainsi, de nombreuses entreprises utilisent une coordination limitée alors même que leurs dirigeants anticipent des processus construits autour des agents.
La coordination exige aussi de la visibilité sur ce que font ces agents. Un agent IA sur quatre fonctionne sans monitoring, selon les données de New Relic. New Relic vend des logiciels de monitoring et bénéficie donc commercialement d’une demande accrue de visibilité sur l’activité des agents. Son constat mesure des agents individuels, tandis que le constat sur l’orchestration mesure des entreprises ; les deux mesures restent distinctes.
Certaines entreprises réagissent en adoptant des outils spécialisés pour monitorer des environnements technologiques complexes. Ces outils aident les organisations à observer les agents pendant le travail opérationnel, en donnant aux personnes les informations nécessaires à la supervision. Mais une collaboration efficace et une meilleure performance des processus nécessitent toujours une évaluation distincte, car observer un agent n’établit pas à quel point le processus dans son ensemble fonctionne bien.
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Les processus transverses exigent une responsabilité partagée
Le processus dans son ensemble devient le défi de gestion lorsque le travail franchit les frontières de l’équipe qui déploie un agent. Neil Ward-Dutton, vice-président de la recherche, automatisation agentique et technologies IA chez IDC, a déclaré dans un communiqué que les processus métier complexes s’étendent couramment sur plusieurs départements et systèmes. Un département peut améliorer sa propre tâche alors que le processus complet dépend encore d’une coordination hors de son contrôle.
Ces dépendances exigent que les systèmes échangent des informations et fonctionnent ensemble, une capacité appelée interopérabilité. Sans fondations capables de soutenir le travail entre fonctions, les entreprises continueront de rencontrer des problèmes d’isolement et d’interopérabilité, a déclaré Malik. Des projets départementaux séparés laissent à l’organisation la responsabilité de relier, entre les systèmes, les décisions et les résultats produits par leurs agents.
Établir ces connexions exige des systèmes coordonnés et conçus à cet effet, dans lesquels les agents travaillent ensemble. La question de conception s’élargit alors : elle ne porte plus seulement sur la tâche qu’un employé ou un département peut automatiser, mais sur le travail qu’exige l’ensemble du processus. Chaque agent a besoin d’un objectif qui s’inscrive dans le travail du groupe et tienne compte de ses relations avec les autres agents et systèmes.
Malik relie cette exigence de coordination à la gouvernance, c’est-à-dire aux règles et responsabilités qui encadrent et supervisent l’activité des agents. « La prochaine phase de l’IA d’entreprise dépendra de la création d’une harmonie entre ces agents tout en maintenant la gouvernance et la supervision nécessaires pour instaurer la confiance et générer une valeur métier significative », a déclaré Malik dans le rapport. Sa recommandation fait de la supervision une composante de la manière dont les agents travaillent ensemble.
L’ampleur de cette supervision explique pourquoi les projets isolés créent des difficultés. « Les entreprises doivent apprendre à coordonner des milliers de décisions, de workflows et d’agents comme un système unique et gouverné », a déclaré Malik. Gérer l’activité à cette échelle exige que la responsabilité s’étende aux décisions et aux workflows que les agents affectent collectivement. Les organisations qui s’appuient sur des outils de productivité isolés ou sur des projets départementaux restent désavantagées lorsque le travail traverse les frontières organisationnelles.
Gérer les portefeuilles d’agents en fonction des résultats des processus
Gérer le travail au-delà de ces frontières exige des décisions sur les agents à l’échelle de l’organisation. Ward-Dutton recommande une approche au niveau du portefeuille pour l’IA agentique, c’est-à-dire l’IA qui exécute le travail par l’intermédiaire d’agents, ainsi que pour les agents individuels. La gestion de portefeuille intègre les agents dans une discussion commune sur l’investissement et la supervision, permettant aux dirigeants d’évaluer leur contribution à des processus qui s’étendent sur plusieurs départements.
Ward-Dutton relie cette supervision à des standards de construction et de monitoring des agents, aux priorités des processus et à la mesure. « En standardisant la manière dont les agents sont construits et monitorés, en donnant la priorité aux processus clés qui traversent les fonctions, et en mesurant les résultats au niveau des outcomes plutôt qu’en comptant les déploiements, ces entreprises verront un véritable ROI, plutôt qu’une simple collection de projets pilotes », a déclaré Ward-Dutton. Il prévoit que cette approche produira un retour sur investissement, ou ROI.
Des standards de construction communs donnent au portefeuille une base partagée pour les décisions de développement. Les départements qui construisent des agents de manière indépendante peuvent faire des choix adaptés à leurs tâches immédiates tout en laissant à d’autres le soin de résoudre les problèmes de coordination. Des standards à l’échelle de l’organisation intègrent ces dépendances dans les décisions de développement, aidant les équipes à tenir compte des agents construits ailleurs qui doivent participer au même processus.
Les standards de monitoring étendent cette responsabilité partagée à l’observation de l’activité des agents. Les choix de monitoring d’une équipe influencent les informations disponibles pour tous ceux qui supervisent le processus plus large. Une approche commune fait de la visibilité une composante de la gestion de portefeuille et donne aux personnes responsables d’un travail interconnecté une base cohérente pour la supervision.
Lorsque la construction et le monitoring sont traités ensemble, les priorités des processus transverses donnent à l’investissement une orientation métier. Les dirigeants peuvent examiner les relations entre départements et systèmes en parallèle de la tâche de chaque agent. Ces relations comptent, car la valeur d’un agent dépend en partie des autres travaux nécessaires pour mener à bien le processus auquel il contribue.
La mesure du processus achevé relie ensuite la gestion de portefeuille aux décisions d’investissement. Le nombre de déploiements montre la capacité de livraison, tandis que la mesure des résultats évalue ce qui a changé dans la performance métier. Sinon, un portefeuille en croissance peut devenir la mesure visible du succès avant même que son effet opérationnel ait été évalué, soit le risque sous-jacent à la référence de Ward-Dutton à une collection de projets pilotes.
Pour chaque décision de déploiement, les dirigeants doivent donc définir quelles preuves démontreront une amélioration du processus concerné. Cette exigence doit faire partie de l’approbation et de la gouvernance du portefeuille d’agents, afin que l’organisation puisse évaluer le résultat opérationnel et le retour financier. Une meilleure coordination fournit une base opérationnelle ; la mesure du processus transformé détermine ce que l’investissement a réellement produit.
Points clés à retenir pour les décideurs
- Évaluer l’état de préparation à la refonte des processus : Seul un dirigeant sur cinq a déclaré être prêt à repenser les processus pour des agents IA autonomes. Les responsables technologiques doivent évaluer les lacunes en matière de coordination et de monitoring avant d’étendre les opérations autonomes.
- Attribuer la responsabilité entre les départements : Les processus métier s’étendent sur plusieurs systèmes et fonctions, ce qui fait de la coordination des agents une responsabilité partagée. Les responsables de processus et les responsables technologiques ont besoin de règles de gouvernance communes et d’une responsabilité clairement définie pour les décisions et les transferts entre agents.
- Gérer les agents en fonction des résultats des processus : La supervision du portefeuille réunit le développement des agents, le monitoring et les priorités d’investissement dans un framework commun. Les décisions d’approbation doivent s’appuyer sur des mesures définies d’amélioration des processus et de retour financier afin que l’investissement suive la performance métier.
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