Par Stéphane Faivre- Duboz,
Vice President Sales EMEA chez Camunda.
L’adoption de
l’intelligence artificielle en entreprise ne fait pas que s’accélérer : elle
transforme la manière dont les organisations fonctionnent. Les agents
autonomes, l’IA générative et l’automatisation poussée sont en train de
modifier la prise de décision, l’exécution des processus et l’expérience des
clients. Dans leur course pour devenir des « entreprises autonomes », beaucoup
risquent toutefois de perdre en contrôle, de créer du désordre opérationnel et
de voir leurs coûts exploser.
L’IA a pour vocation
d’augmenter le niveau d’automatisation. Mais les organisations qui tentent de
déployer l’IA à grande échelle sans une couche d’orchestration risquent de
dilapider leurs ressources, de perdre la maîtrise de leurs opérations et de
mettre en danger leur conformité. Pour atteindre une véritable autonomie, il
est indispensable d’instaurer des responsabilités claires : l’IA peut agir de
façon indépendante, mais uniquement dans des cadres définis, garants de
transparence et de contrôle.
L’ère de l’IA exige une
nouvelle architecture
Les prévisions
indiquent que d’ici 2025, une entreprise sur quatre ayant recours à l’IA
générative adoptera des agents d’IA, ou des entités logicielles autonomes
exécutant des tâches complexes. Ce nombre devrait doubler d’ici 2027.
Cependant, la mise en
œuvre opérationnelle de l’IA n’est pas sans difficulté. Alors que la plupart
des organisations prévoient d’intégrer davantage l’IA dans les stratégies
d’automatisation, beaucoup peinent encore à la mettre à l’échelle et à
l’opérationnaliser efficacement. Ces défis se multiplient dans les secteurs
hautement réglementés, où il est vital que les décisions de l’IA soient
transparentes, auditables et conformes.
Pour réaliser le
potentiel de l’IA sans compromettre le contrôle, les organisations ont besoin
d’un nouveau modèle opérationnel qui maintienne l’IA évolutive, responsable et
sous surveillance humaine.
Des silos
d’automatisation à la pensée systémique
L’intelligence
artificielle est trop fréquemment déployée de manière isolée. Pensez aux IA
intégrées dans les applications SaaS, aux bots d’automatisation des processus
robotiques (RPA) déconnectés, ou aux modèles d’apprentissage automatique
spécifiques à un service. Par conséquent, l’automatisation devient fragmentée,
nécessitant une intervention humaine pour corriger les problèmes, ce qui va à
l’encontre de l’objectif initial d’intégration de l’IA. Pour les applications
en contact avec le public, des processus automatisés interrompus risquent de
générer de la frustration, voire une perte de clientèle.
L’autonomie exige la
cohésion. C’est à ce niveau que l’orchestration des processus devient
essentielle. Elle relie les agents d’IA, les personnes, les systèmes, les
appareils et les technologies existantes dans des processus métier unifiés de
bout en bout. Elle garantit que chaque tâche, automatisée ou manuelle, se
déroule au bon moment, avec la bonne surveillance, et dans le bon contexte.
Considérez
l’orchestration des processus comme la différence entre l’installation d’une
fonction de conduite autonome sur une voiture et la construction d’un système
de circulation complet qui coordonne des millions de types de véhicules
différents. La première vous permet de vous déplacer, tandis que la seconde
permet à tout le monde de se déplacer en toute sécurité.
Mettre l’IA en œuvre
sans se ruiner se ruiner, tout en respectant la réglementation
L’IA promet
l’efficacité, mais sans orchestration, elle peut introduire des coûts et des
risques imprévus. Tous les processus n’exigent pas, ou ne bénéficient pas, des
agents d’IA avancés ou des grands modèles linguistiques. En fait, une grande
partie de la valeur de l’IA réside dans le fait de savoir quand l’utiliser et
comment la contrôler. C’est pourquoi il est essentiel de comprendre les
différences entre l’orchestration déterministe, dynamique et agentique.
L’orchestration
déterministe est le modèle le plus connu. Il régit les processus à l’aide d’une
logique prédéfinie, telle que des règles, des embranchements et des conditions
cartographiés à l’avance. Il est fiable, rapide et rentable, ce qui le rend idéal
pour les tâches à volume élevé avec des résultats prévisibles. Dans les
secteurs réglementés, il offre également la répétabilité et la transparence
nécessaires à la conformité. Cependant, il manque de la flexibilité nécessaire
pour gérer les exceptions, l’ambiguïté ou le changement.
L’orchestration
dynamique des processus apporte davantage d’adaptabilité. Dans ce cas, l’IA
décide des tâches à exécuter et de leur séquence en se basant sur le contexte
plutôt que sur des règles préétablies. Cette approche permet l’automatisation
dans les scénarios où les données d’entrée sont non structurées ou lorsque la
meilleure marche à suivre n’est pas connue à l’avance. C’est une approche
puissante, mais aussi plus difficile à contrôler. Sans surveillance appropriée,
l’orchestration dynamique peut entraîner des comportements incohérents ou des
décisions difficiles à auditer.
C’est la raison pour
laquelle de nombreuses entreprises se tournent vers l’orchestration par agent,
un modèle hybride alliant la maîtrise du déterminisme et la souplesse du
dynamique. L’orchestration agentique permet aux agents d’IA de prendre des
décisions et d’agir, mais selon des paramètres définis. Elle offre un équilibre
: l’IA peut s’adapter et répondre à des données d’entrée inattendues, tandis
que l’humain conserve la capacité de surveiller, d’auditer et d’intervenir en
cas de besoin.
Cette approche à
plusieurs niveaux est particulièrement importante pour déployer l’IA en toute
sécurité. Elle permet aux entreprises d’acheminer les tâches simples via la
logique déterministe, tout en réservant la flexibilité pilotée par l’IA aux
scénarios plus complexes ou variables. Elle permet également de contrôler les
coûts, garantissant que les modèles d’IA ne sont utilisés que lorsque leur
valeur justifie l’investissement.
En somme, la mise en
œuvre de l’IA revient à injecter le niveau approprié d’intelligence,
d’adaptabilité et de supervision dans chaque processus. L’objectif est que
l’ensemble du système fonctionne de manière fiable, efficace et dans le respect
des limites établies.
L’entreprise autonome,
une conception intrinsèquement hybride
Malgré l’engouement,
l’entreprise entièrement autonome reste un objectif lointain. La plupart des
entreprises adopteront un modèle hybride dans lequel l’IA et l’humain
dirigeront conjointement les processus. La réussite reposera sur la capacité
d’une organisation à orchestrer les flux de travail déterministes et dynamiques
avec discernement et maîtrise.
L’orchestration agentique est une nécessité pour la prochaine phase de l’IA d’entreprise. Elle garantit que l’autonomie ne se fasse pas au détriment de la confiance, de la transparence ou de la performance. Dans l’entreprise autonome du futur, la question de savoir qui (ou quoi) prend la décision importe moins que la façon dont cette décision s’inscrit dans la vision globale.