IA agentique : comment bien choisir ses processus à transformer ?

L’Intelligence artificielle agentique est une révolution dans l’automatisation des processus. Vous l’avez lu et relu. Elle promet de transformer vos opérations – de vos worklfow à votre business model. Mais il y a un « mais » dont on parle nettement moins. L’IA agentique ne crée pas de valeur avec tous les processus.

Pour le dire autrement, il faut choisir de manière stratégique les processus que vous allez automatiser avec cette nouvelle forme d’IA.

Tous les processus ne sont pas éligibles

Les décideurs ont donc tout intérêt à ne pas se laisser griser. Le potentiel transformationnel de l’IA agentique est déjà suffisamment important pour ne pas l’amplifier exagérément et créer de la déception.

Il y a actuellement un buzz médiatique et sur les réseaux sociaux autour des « entreprises unipersonnelles qui feront un milliard de dollars » d’ici 2026 grâce à des agents qui remplaceraient tous les employés. L’idée induite est que tous les processus d’une entreprise pourraient être pris en charge par l’IA.

Ce n’est pas le cas. Le PDG d’Anthropic qui est à l’origine de cette prédiction a lui-même ajouté immédiatement que ces « organisations » ne pourront exister que dans des domaines de niche où « le cœur du modèle économique ne repose pas sur l'interaction humaine » (sic).

La réalité des processus éligibles à un traitement de bout en bout par l’IA agentique est en fait plus proche d’autres exemples, comme des employés qui automatisent 50% de leur travail quotidien avec des agents.

Mais là encore, un décideur doit garder à l’esprit que la moitié qui est automatisée doit répondre à certaines règles.

Profil type d’un « processus agentique »

Le profil d’un processus éligible à l’automatisation par l’IA agentique n’est évidemment par figé dans le marbre. Mais des points communs existent entre tous ceux qui apportent réellement de la valeur.

Ces processus ont déjà des workflows bien établis et robustes ; ils interagissent avec plusieurs systèmes (CRM, ERP, etc.) et plusieurs bases de connaissances (y compris des données non structurées) ; ils sont répétitifs mais pas de manière strictement identique à chaque itération ; et ils sont actuellement effectuée, pour tout ou partie, manuellement.

Revenons sur chacun de ces points.

Les projets d’IA agentique ont un très fort potentiel, mais ils ne sont pas simples. De très nombreux paramètres doivent être pris en compte (silos de données, transparence de la décision de l’agent, etc.). Cette complexité pousse – en tout cas dans un premier temps - à automatiser des processus déjà bien formalisés, documentés et structurés. C’est la même logique qui pousse à choisir des processus métiers spécialisés plutôt que des automatisations génériques transverses.

L’intérêt d’un agent est, par définition, d’agir – c’est-à-dire de chercher des informations et d’en écrire dans des systèmes. Mais si le processus est géré par une ou deux applications seulement, alors d’autres méthodes, cantonnés aux données structurées, à des scénarios fermés et à des règles explicites – RPA, BPM, assistant embarquée dans une application métier, etc. – peuvent se montrer plus adaptées.

L’IA agentique est applicable de manière pertinente (c’est-à-dire avec un bénéfice décuplé par rapport à ses coûts) quand le processus s’appuie sur des systèmes, des bases de connaissances et des applications divers. Systèmes et bases qu’il faut, de surcroit, déterminer en fonction des demandes.

Car c’est une autre caractéristique de l’IA agentique : elle « raisonne ». Elle sait traduire, seule et sans moteur de règles, une demande en workflow et décomposer cette procédure de bout en bout en « sous-tâches », qui sont affectées à des « sous-agents », qui eux-mêmes se connectent à vos systèmes.

Un processus éligible doit donc être répétitif – sans quoi passer du PoC à l’échelle n’amènera pas de valeur. Mais il peut – voire il doit – ne pas être trop rigide et varier légèrement pour tirer parti de cette faculté de raisonnement et de “micro-décision”.

Pensez transformation, pas automatisation

Voilà à quoi ressemble un bon process agentique. Mais il faut aussi prendre en compte une autre dimension majeure : le potentiel de transformation. Un processus peut en effet cocher toutes ces cases, mais être non critique. Son automatisation avec des agents n’aura alors qu’un impact faible.

Et ne vous contentez surtout pas d'automatiser des processus à faible impact ! Les entreprises qui tirent des bénéfices à l’échelle de l’IA agentique sont celles qui intègrent en amont de leur réflexion l’idée de process “cœur de métier” (ou « mission critical ») et de transformation (approche Greenfield) - par opposition à l’idée d’automatisation d’un existant.

« S'agit-il d’un workflow dont la refonte peut avoir un impact sur mon chiffre d'affaires ou mon l'expérience client, ou sur la conformité ? L’agent aidera-t-il mes cadres exécutifs dans leurs prises décisions stratégiques ? Si nous le repensions from scratch autour d’un agent, quel avantage compétitif créerions‑nous ? » sont des questions clés à se poser.

La réponse à ces questions varie évidemment en fonction des secteurs et des entreprises. Elle peut concerner le traitement des paiements, les rapports réglementaires ou la tarification dynamique (parmi de nombreux exemples possibles).

Une illustration intéressante pour beaucoup de secteurs (retail, industrie, etc.) est par exemple celle d’un agent IA qui sait gérer en semi-autonomie - et demain en autonomie - le réapprovisionnement d’un stock.

Dès que l’agent identifie un signal qui indique qu’un article va être en rupture (en s’appuyant sur du prédictif pour des signaux faibles, ou en réponse à un niveau élevé de demandes dans un système de commandes), il anticipe et se connecte à tous les outils nécessaires (Warehouse Management System, ERP, mail, etc.) pour éviter la pénurie, quelle que soit l’heure, le produit, ou la condition de déclenchement.t

Processus d’aide à la décision critique

Une grande famille de processus critiques concerne l’aide à la décision stratégique.

Les cadres et le top management prennent en permanence des décisions complexes. Un « super assistant » capable de collecter massivement, de manière proactive des informations plus rapidement, dans plus de systèmes, de les remettre en contexte de manière plus fluide, puis de les activer après validation serait un « game changer ».

Or c’est exactement ce que peuvent être des agents, en particulier pour la planification de scénarios ou pour des recommandations sous contraintes.

Prenez un CMO qui doit réduire son budget de 20%, mais qui hésite à répercuter cette baisse sur son plan média en Asie parce que ce marché est en croissance. Le problème est simple à poser, mais très complexe à optimiser.

Un agent IA spécialisé sur ce type de question sait agréger les insights, proposer des options en fonction de l’historique des plans passés, puis collecter les performances des campagnes en quasi-temps réel et adapter le plan en fonction des retours,24 heures sur 24 et 7 jours sur 7.

Conclusion

Les agents inaugurent un nouveau paradigme : celui d’une automatisation qui raisonne et qui décide. La valeur ne se trouve pas seulement dans l’économie de temps, mais surtout dans la capacité à générer du revenu, à réinventer l’expérience utilisateur et à créer des services inédits.

A condition de les appliquer aux bons workflows, « mission critical », ont donc un énorme potentiel de transformation en réduisant drastiquement le risque d’erreur et en aidant à prendre de meilleures décisions beaucoup plus rapidement.

Ils sont aussi et surtout les seuls à pouvoir  qui justifient les investissements technologiques, financiers et en conduite du changement (trop souvent sous-estimé dans ce type de projet) pour passer à l’échelle. Ce sont ceux là qu’il vous faudra cibler.