Lorsque l’entreprise envisage d’intégrer un agent IA autonome dans son organisation, cela soulève plusieurs inquiétudes. Quel sera l’impact sur l’équipe actuelle ? Comment encadrer cet agent et garantir la protection des données ? Considérer l’agent IA comme un membre à part entière de l’équipe permet d’avancer sereinement lors de cette phase.
Par Olivier Massonnat, CEO de Sharp DX (Sharp Digital eXperience, ex-Apsia)
L’introduction de l’IA agentique au sein des équipes soulève des questions légitimes sur l’organisation du travail et la sécurité. En dépit de nombreuses craintes, les agents IA ne remplaceront pas les humains : ils vont servir de lien entre les collaborateurs et les prochains outils technologiques, en devenant une extension directe des équipes.
Une technologie qui intègre tous les services
Contrairement aux précédentes vagues numériques, l’arrivée d’agents IA en entreprise ne concerne pas uniquement le service informatique. C’est un projet qui touche tous les services, des finances aux ressources humaines en passant par la direction générale.
L’IA doit entrer dans la culture de l’entreprise. Pour cela, il ne faut pas cacher son utilisation. Au contraire, il est essentiel de communiquer de manière transparente avec les salariés sur la façon dont ces agents vont simplifier leur travail quotidien, accélérer la croissance et améliorer le service client. En confiant les tâches répétitives à l’IA, les collaborateurs retrouvent du temps pour des missions plus stratégiques et créatives.
Commencer petit, viser juste
Avant de se lancer, il est indispensable de réaliser un audit des méthodes de travail afin de cibler les besoins.
Une fois les processus analysés, il convient d’expérimenter l’IA agentique sur deux ou trois activités stratégiques. Le choix dépend de la réponse technique : il peut s’agir de concevoir un agent sur mesure pour une tâche spécifique ou de recourir à une solution prête à l’emploi disponible sur le marché.
Pour faire le bon choix, l’entreprise doit se poser trois questions fondamentales. D’abord, il convient de se demander s’il s’agit d’un processus essentiel et d’identifier le résultat précis que l’on souhaite obtenir. Ensuite, cela implique de déterminer si le besoin s’inscrit dans une catégorie existante ou s’il nécessite plutôt une solution sur mesure. Enfin, il est indispensable d’évaluer la sensibilité des données utilisées pour définir les garde-fous nécessaires.
Modèles ouverts ou fermés : un choix stratégique
La sécurité des informations constitue souvent la principale préoccupation des dirigeants. Pour y répondre, deux grandes options technologiques existent. D’un côté, les modèles de langage ouverts apprennent à partir des informations et requêtes fournies, lesquelles peuvent alors devenir publiques. De l’autre, les modèles fermés sont déployés dans un environnement dédié et s’entraînent à partir de documents et données internes.
Parmi les modèles fermés, la technologie de génération augmentée par récupération ou RAG (Retrieval-augmented generation) se distingue comme une solution pour travailler efficacement, à moindre coût. Elle permet d’alimenter directement le modèle avec les documents et la base de connaissances de l’entreprise.
Accueillir l’agent IA comme un nouveau collaborateur
Du temps et de l’énergie sont consacrés à l’accueil et à la formation d’un nouveau salarié. La même démarche doit s’appliquer à un agent IA. Plus la préparation de son intégration et la définition de règles de fonctionnement claires sont soignées, plus l’agent gagne en efficacité.
Bien sûr, l’intégration est différente de celle d’un humain car les agents IA doivent toujours rester sous la surveillance des collaborateurs. La meilleure méthode pour démarrer consiste à impliquer toute l’équipe dans la formation de l’agent, tout en formant les salariés à cette nouvelle collaboration. De cette manière, il apparaît clairement que toutes les décisions restent entre les mains des humains, ce qui facilite grandement l’adoption de la technologie.
