Ce qui empêche les copilotes de répondre aux besoins réels de la BI

La BI traditionnelle et les copilotes à agent unique ne parviennent pas à fournir une analyse fiable des causes profondes.

La plupart des systèmes de BI actuels font bien une chose : ils montrent ce qui s’est passé. Les tableaux de bord s’illuminent de graphiques, de filtres et d’indicateurs de performance clés. Mais ils ne parviennent pas à accomplir une tâche vraiment importante pour la gestion d’une entreprise, à savoir expliquer pourquoi les performances ont changé. Lorsque quelque chose ne va pas, ou même lorsque tout va bien, les décideurs veulent savoir pourquoi. C’est là que l’informatique décisionnelle existante se heurte à des difficultés. Elle ne peut pas raconter l’histoire qui se cache derrière le graphique. Cette incapacité coûte du temps, de la clarté et parfois de la compétitivité.

Les copilotes étaient censés résoudre ce problème. On a dit aux dirigeants qu’ils pouvaient poser une question en langage clair et obtenir rapidement des informations utiles. Au lieu de cela, la plupart des copilotes d’aujourd’hui ne peuvent produire que des résultats généralisés. Ils supposent que les données d’entrée et le contexte sont simples et statiques. Mais les entreprises réelles ne sont pas aussi simples. Demandez-leur pourquoi les ventes d’une région ont chuté et ils vous renverront peut-être un graphique général ou une réponse erronée. Ce n’est pas utile, c’est du bruit.

Le vrai problème n’est pas que l’IA manque de potentiel. C’est que les copilotes actuels sont conçus comme des outils polyvalents. Ils ne comprennent pas la logique spécifique de vos processus de vente, de vos hiérarchies de produits, de vos contraintes en matière d’unités de stock ou de la mécanique de votre chaîne d’approvisionnement. Ils ne connaissent pas vos indicateurs clés de performance ni vos règles opérationnelles. Sans ce contexte, ils ne font que deviner. Et une fois qu’ils se sont trompés plusieurs fois, les gens cessent de faire confiance à l’outil. La confiance diminue rapidement dans un environnement professionnel, en particulier lorsque les performances sont en jeu.

L’utilisation de l’IA dans les données des entreprises n’est pas le problème. L’erreur consiste à supposer qu’un seul assistant peut tout savoir. Ce n’est pas ainsi que fonctionnent les véritables organisations. Ce n’est pas non plus ainsi que fonctionne l’intelligence.

Si vous êtes responsable des performances, des objectifs budgétaires ou de la stratégie, il est tentant de se tourner vers les tableaux de bord et les copilotes pour obtenir des résultats rapides. Mais des outils efficaces qui ne fournissent que peu d’informations ajoutent plus de confusion que de clarté. Les dirigeants ont besoin de systèmes capables de poser des diagnostics précis et de formuler des recommandations fondées sur le contexte de l’entreprise. Cela ne peut pas être réalisé par des copilotes génériques formés sur des modèles linguistiques généraux. Vous ne voulez pas de suppositions, vous voulez de la précision. Celle-ci n’est possible qu’avec des systèmes conçus pour refléter la réalité de votre entreprise.

Les systèmes d’IA à agent unique atteignent un plafond de performance en raison de contraintes techniques

Une IA ne peut pas comprendre l’ensemble de votre entreprise. Il ne s’agit pas d’une limitation de la vision, mais d’une limitation de l’architecture. La contrainte technique ici est la taille de la fenêtre contextuelle. Les modèles d’IA comme GPT traitent les informations dans ce que l’on appelle une « fenêtre contextuelle ». Il s’agit de la quantité de données que le modèle peut prendre en compte simultanément avant d’oublier ou d’ignorer des détails. Lorsque cette fenêtre est surchargée par des éléments contradictoires ou sans rapport avec l’activité, les ventes, la tarification, les stocks, les finances, des signaux importants sont ignorés.

Les copilotes génériques utilisent une invite, une fenêtre contextuelle et un système pour interpréter des milliers de points de données. C’est comme si vous demandiez à un analyste de suivre toutes les fonctions de l’ensemble de l’entreprise en même temps, puis de tirer des conclusions significatives. Cela ne fonctionne pas. Il en résulte des réponses incomplètes, des contradictions, des nuances manquées et, finalement, une rupture de confiance.

Lorsque les résultats de l’IA semblent étrangement génériques ou superficiels, ce n’est généralement pas l’IA qui manque de capacités. Elle travaille simplement avec trop de bruit et trop peu de contexte ciblé. À grande échelle, ce désalignement devient un risque pour l’entreprise. Vous prendrez des décisions basées sur des informations erronées, ou pire, vous retarderez vos actions lorsque la confiance dans les résultats disparaîtra.

La plupart des cadres comprennent le problème des données cloisonnées. Ce dont on parle moins, c’est de la manière dont les systèmes d’IA à agent unique recréent ce problème numériquement en forçant des flux de données contradictoires à entrer dans un seul modèle d’analyse. Les dirigeants qui cherchent à développer l’adoption de l’IA ne doivent pas seulement se demander si l’outil est « intelligent », mais aussi s’il peut traiter de manière significative des données provenant de différentes fonctions sans perdre la qualité du signal. Il s’agit là d’une contrainte fondamentale que les copilotes d’aujourd’hui ne peuvent pas surmonter.

Les systèmes d’intelligence artificielle multi-agents et spécifiques à un domaine sont l’avenir de l’intelligence économique

La veille stratégique n’a pas besoin de plus de tableaux de bord. Elle a besoin de meilleures réponses. Le problème ne réside pas dans les données. C’est le contexte. Pour comprendre les performances, il ne suffit pas de résumer des chiffres, il faut savoir ce que ces chiffres signifient pour toutes les fonctions. Cela signifie que nous avons besoin d’une IA qui ne se contente pas de généraliser, mais qui se spécialise.

Les entreprises réelles fonctionnent grâce à des experts en la matière, des analystes commerciaux, des planificateurs de la chaîne d’approvisionnement, des équipes financières. Chacun d’entre eux connaît les mécanismes, les données, les règles et les seuils importants pour sa fonction. La bonne IA pour la BI devrait refléter cette même structure. C’est pourquoi l’avenir n’est pas à un assistant IA, mais à un système d’agents, chacun formé à un domaine, chacun optimisé avec des données, des définitions et une logique sur mesure.

Dans une architecture multi-agents, chaque agent est affecté à une fonction commerciale spécifique. Il y en a un pour les ventes, un pour la planification, un autre pour la chaîne d’approvisionnement. Chacun dispose de son propre modèle sémantique, de ses propres systèmes sources et de sa propre fenêtre contextuelle. Cela permet d’éviter la dilution des signaux critiques du domaine. Il existe également un agent d’orchestration dont le rôle est d’acheminer les requêtes et de coordonner les réponses entre les agents, de sorte que lorsque les problèmes touchent plusieurs fonctions, la vision d’ensemble se résume toujours à une réponse claire.

Ce que vous obtenez n’est pas une version améliorée d’un copilote, c’est un système de BI qui se comporte comme une équipe d’analystes experts. Chacun d’entre eux fournit des informations ciblées. Le système dans son ensemble fournit des informations rapides, précises et exploitables dans l’ensemble de l’entreprise.

Pour les dirigeants qui évaluent les feuilles de route en matière d’IA et de BI, l’approche est importante. Les copilotes d’IA générale apportent des gains marginaux ; ils décrivent le passé. L’intelligence multi-agents modifie la vitesse et la précision des décisions dans l’ensemble de l’organisation. Elle permet des diagnostics contextuels dans toutes les fonctions, sans reconstruction ni recyclage. Cela permet aux équipes d’étendre l’utilisation de l’IA tout en préservant la qualité des données, la responsabilité et la logique propre à chaque rôle. Si vous dirigez une entreprise réglementée, décentralisée ou complexe sur le plan opérationnel, ce modèle permet de surmonter ces difficultés dès la conception.

Des cas d’utilisation dans le monde réel montrent comment les systèmes multi-agents permettent d’obtenir des informations plus approfondies et exploitables.

La valeur devient évidente lorsqu’elle est testée sous pression. Prenons l’exemple du commerce de détail. Une chute des ventes de 20 % en novembre au Texas ne peut être résolue par un copilote effectuant une recherche de données génériques. Elle nécessite une analyse orchestrée de la disponibilité des produits, de l’évolution de la demande, des mouvements des concurrents et des retards d’exécution. C’est exactement comme cela que fonctionne un système multi-agents. L’agent d’orchestration commence par valider le signal. L’agent de vente signale les commandes non expédiées et les changements de marge. L’agent de tarification confirme une récente baisse de prix de la part d’un concurrent. L’agent de la chaîne d’approvisionnement vérifie les écarts de stocks et les interruptions de travail. L’agent de planification met le doigt sur une erreur de prévision. Chaque agent fournit des informations spécifiques à son domaine, et ces informations sont combinées en un diagnostic de bout en bout.

L’analyse a montré que la perte était due à cinq facteurs combinés :
– 12 % de ruptures de stock de produits en grande quantité causées par une prévision inexacte de la demande.
– 3 % de retards d’exécution dus à une pénurie de main-d’œuvre pendant la période des fêtes.
– 5 % de pression sur les prix déclenchée par une remise de 10 % accordée par un concurrent sur une unité de stock comparable.

Un autre exemple, dans le secteur bancaire, a révélé pourquoi les calculs des pertes de crédit attendues (ECL) ont augmenté de façon inattendue. L’agent d’orchestration a répondu à une question sur les résultats élevés du modèle. L’agent de risque a signalé des changements dans la probabilité de défaut (PD) liés au secteur de l’hôtellerie et de la restauration. L’agent macroéconomique a établi un lien avec la révision à la baisse des prévisions de PIB. L’agent financier a mesuré l’impact sur les réserves et les stratégies de capital. Le résultat ? Une prévision de perte de 150 millions de dollars canadiens, due à 83 % aux révisions économiques externes et à 17 % à la dérive du portefeuille vers des classes d’actifs plus risquées.

Ces cas montrent à quoi ressemblent les diagnostics d’IA dans la pratique. Les systèmes multi-agents permettent d’obtenir une vue d’ensemble, non seulement du symptôme, mais aussi de tout ce qui se cache derrière. Grâce à ces informations détaillées et structurées, les équipes dirigeantes peuvent agir rapidement et en toute confiance.

Ces exemples ne sont pas des cas isolés. Ils reflètent la complexité de l’activité quotidienne. La plupart des changements de performance ont des causes multiples. Les ruptures interfonctionnelles, la dynamique concurrentielle et l’inadéquation entre l’offre et la demande sont constantes. Les décisions prises au moment opportun nécessitent des systèmes capables de suivre le rythme. Pour les dirigeants, cela signifie qu’il faut aller au-delà de la « surveillance des tableaux de bord » et passer à la détection, à l’attribution et à la correction par l’IA, en temps quasi réel. C’est là que l’avantage concurrentiel commence à se manifester dans les résultats opérationnels, et non dans les diapositives.

La construction de systèmes multi-agents efficaces nécessite des données gouvernées, des outils contextuels et une supervision humaine

Les systèmes d’IA multi-agents ne sont pas prêts à l’emploi. Ils nécessitent une structure. Il n’est pas nécessaire de former de grands modèles linguistiques (LLM) à partir de zéro à chaque fois. Ce qui compte, c’est la manière dont vous les contextualisez, par le biais de la génération augmentée par récupération (RAG), de définitions de données régies et d’invites spécifiques au domaine. C’est ce qui permet d’obtenir des résultats très fiables de la part de chaque agent, à chaque fois.

Pour chaque agent de domaine (ventes, chaîne d’approvisionnement, finances, planification), vous avez besoin de règles de gestion définies, d’un accès à des données propres et d’un contrôle sur ce que l’agent voit et sur la manière dont il réagit. Chaque agent doit fonctionner avec ses propres paramètres, modèles sémantiques et logiques. Ce niveau de précision élimine toute ambiguïté. C’est le contraire de générique.

Mais même avec une architecture de données et des LLM performants, la supervision humaine est importante, en particulier dans les environnements réglementés tels que la finance ou la santé. Les agents amplifient les capacités humaines, mais ne suppriment pas la responsabilité. Les analystes doivent toujours examiner, valider et parfois réorienter les résultats. L’accent est mis sur l’augmentation et non sur la substitution.

Lorsqu’elle est bien conçue, l’IA ne se contente pas de faire apparaître des informations. Elle permet aux experts du domaine de passer des appels plus rapidement. Elle fait remonter les exceptions plus rapidement. Et elle confie l’extraction des données brutes à des machines, ce qui permet aux employés de se consacrer à des tâches plus importantes.

Pour les dirigeants de C-suite, la conclusion est claire : La qualité de l’IA dépend de sa capacité à refléter l’activité de l’entreprise. Cela signifie qu’il faut intégrer le contexte, non seulement par l’ingestion de données, mais aussi par des flux de connaissances structurés. Ne confondez pas automatisation et intelligence. Le retour sur investissement se produit lorsque vous donnez la priorité au contrôle, à la fiabilité et à la gouvernance au niveau de la couche de base. L’IA d’entreprise doit être auditable, composable et explicable. Sinon, vous ne faites qu’augmenter les risques.

Le passage de la BI traditionnelle à l’IA multi-agents est une nécessité stratégique

Les tableaux de bord statiques et la BI de surface ne sont pas à la hauteur. Ils décrivent ce qui s’est déjà passé. Dans l’environnement actuel, cela ne suffit pas. Les entreprises ont besoin de systèmes de diagnostic qui expliquent pourquoi quelque chose s’est produit et prévoient ce qu’il faut faire ensuite. Les copilotes à agent unique ont été présentés comme une solution. Ils n’ont pas tenu leurs promesses. La véritable étape de l’évolution est l’intelligence artificielle multi-agents.

Le passage à une couche d’IA multi-agents transforme le mode de fonctionnement des organisations. Elle crée une structure où la génération de connaissances n’est pas noyée dans des rapports, mais autonome. Elle est rapide. Elle est interfonctionnelle. Vous obtenez des informations sur le domaine à partir de perspectives multiples, reliées entre elles en une seule réponse axée sur les résultats, sans avoir à attendre des jours pour l’alignement entre les départements.

Grâce à ce système, l’entreprise passe d’une action basée sur des indicateurs retardés à une action fondée sur une clarté prospective. Les questions auxquelles il fallait des heures, voire des jours, pour répondre ne prennent plus que quelques secondes. Cette rapidité modifie la manière dont les gestionnaires de première ligne réagissent au risque d’exécution. Elle modifie la manière dont les services financiers procèdent aux ajustements budgétaires. Elle modifie la façon dont les chefs de produit élaborent les compromis.

Ce changement n’est pas seulement plus efficace, il est aussi structurel. Vous n’ajoutez pas de fonctionnalités. Vous réécrivez la manière dont l’intelligence circule dans l’entreprise. Au fur et à mesure que les LLM s’améliorent, cet avantage ne fait que s’accentuer. Il n’est pas nécessaire de reconstruire l’architecture, les agents deviennent simplement plus intelligents. Les entreprises qui franchissent le pas dès maintenant creuseront l’écart en termes de capacités, tandis que d’autres resteront bloquées sur l’interprétation de PDF et de tableaux de bord obsolètes.

Ce changement ne fonctionne que s’il est abordé comme une mise à niveau fondamentale, et non comme un autre projet de BI. Une solide gouvernance des données et un alignement interne sur les indicateurs clés de performance et les modèles sémantiques sont des conditions préalables. Les dirigeants qui se demandent par où commencer devraient se concentrer sur deux choses : cartographier la propriété du domaine et concevoir les responsabilités au niveau de l’agent. À partir de là, l’orchestration peut évoluer. Une bonne orchestration ne se limite pas à la rapidité, elle favorise la résilience. Car l’intelligence devient institutionnelle et non plus dépendante d’une personne.

Principaux enseignements pour les dirigeants

• Les copilotes ne sont pas à la hauteur dans les scénarios de BI réels : Les dirigeants devraient s’interroger sur la fiabilité des copilotes d’IA dans le domaine de la veille stratégique, car ils produisent souvent des informations superficielles sans comprendre le contexte de l’entreprise, ce qui suscite la méfiance et retarde l’adoption.
• Un seul agent d’IA ne peut pas faire évoluer la logique d’entreprise : Les décideurs doivent éviter de s’appuyer sur des systèmes à agent unique, qui peinent à traiter des données interfonctionnelles en raison d’une capacité de traitement limitée et d’un manque de spécificité du domaine.
• L’IA multi-agents reflète le fonctionnement réel des entreprises : Pour obtenir des informations précises et évolutives, les entreprises doivent adopter des architectures multi-agents qui reflètent la spécialisation fonctionnelle interne, ce qui permet à l’IA de raisonner dans un contexte ciblé et structuré.
• Des cas d’utilisation réels prouvent que les systèmes multi-agents sont efficaces : Dans les exemples du commerce de détail et de la banque, des agents spécialisés en IA ont mis en évidence les causes profondes plus rapidement et avec plus de précision, montrant des avantages évidents en matière de coordination interfonctionnelle et de rapidité de décision.
• Le contexte et la gouvernance ne sont pas négociables : La mise en place de systèmes d’IA fiables nécessite une solide gouvernance des données, des messages-guides spécifiques à un domaine et des pipelines RAG.