L’intelligence artificielle permet déjà aux entreprises d’automatiser certaines tâches, d’analyser plus rapidement l’information et de gagner en efficacité. Mais les organisations ne sont évidemment pas les seules à profiter de ces nouvelles capacités.

Les cybercriminels aussi s’en servent.

L’IA peut notamment les aider à préparer des campagnes d’hameçonnage plus convaincantes, à rechercher des vulnérabilités, à analyser leurs cibles ou à accélérer le développement de logiciels malveillants. Une évolution mérite particulièrement notre attention : son utilisation pour créer des virus polymorphes et autres logiciels malveillants capables de modifier leur code afin de compliquer leur détection.

Le principe n’est pas nouveau. Les logiciels malveillants polymorphes existent depuis longtemps. Ce qui change avec l’IA, c’est surtout la vitesse et la facilité avec lesquelles certaines de ces techniques peuvent maintenant évoluer.

Qu’est-ce qu’un virus polymorphe?

Un virus polymorphe est un logiciel malveillant capable de modifier certaines caractéristiques de son code sans changer ce qu’il cherche à accomplir.

On peut le comparer à un cambrioleur qui changerait d’apparence chaque fois qu’il tente d’entrer quelque part. Son objectif reste le même, mais il devient plus difficile à reconnaître.

En informatique, cette capacité permet notamment de modifier la signature d’un logiciel malveillant. C’est important parce que certaines méthodes de détection traditionnelles reposent justement sur la reconnaissance de signatures associées à des menaces déjà connues.

Le polymorphisme permet donc à un même logiciel malveillant de se présenter sous différentes formes. Ce n’est pas une invention de l’intelligence artificielle. La technique existe depuis plusieurs décennies.

L’IA peut toutefois permettre d’aller plus vite et d’automatiser davantage le processus.

Comment l’intelligence artificielle transforme-t-elle les logiciels malveillants?

Jusqu’à récemment, lorsqu’on parlait de l’utilisation de l’IA par les cybercriminels, on pensait surtout à des usages assez simples : rédiger un courriel d’hameçonnage, traduire un message, effectuer des recherches ou obtenir de l’aide pour programmer.

On commence maintenant à voir autre chose.

En 2025, le Google Threat Intelligence Group a notamment documenté des logiciels malveillants expérimentaux utilisant directement des modèles d’intelligence artificielle pendant leur exécution. L’un d’eux, nommé PROMPTFLUX, avait été conçu pour communiquer avec un modèle d’IA afin d’obtenir de nouvelles techniques permettant de modifier et d’obscurcir son code.

Il faut garder les choses en perspective : Google précisait alors qu’il s’agissait d’un logiciel en développement qui, dans l’état observé, n’était pas capable de compromettre un appareil.

Mais l’expérimentation est révélatrice de la direction que peuvent prendre certaines cybermenaces.

En 2026, Google rapportait également que des acteurs malveillants expérimentaient avec l’IA pour accélérer le développement de logiciels polymorphes et produire du code visant à compliquer leur détection.

Nous ne sommes donc pas devant des virus autonomes et impossibles à arrêter. L’enjeu est beaucoup plus concret : l’IA permet aux attaquants d’automatiser certaines tâches et de travailler plus rapidement.

Cyberattaques et IA : le véritable changement est la vitesse

C’est probablement là que se trouve le principal enjeu pour les entreprises.

Les cybercriminels n’ont pas attendu l’intelligence artificielle pour rechercher des vulnérabilités, envoyer des courriels frauduleux ou développer des logiciels malveillants. Ils le faisaient déjà.

L’IA leur permet cependant d’en faire davantage, plus rapidement.

Une campagne d’hameçonnage peut être adaptée à différentes personnes. Des informations sur une entreprise peuvent être analysées plus facilement. Du code peut être généré ou modifié plus rapidement. Certaines étapes qui demandaient auparavant beaucoup de travail peuvent maintenant être accélérées.

Dans le cas des logiciels malveillants polymorphes, cette capacité pourrait permettre de multiplier plus facilement les variantes d’une même menace.

Et lorsqu’une menace change constamment d’apparence, simplement chercher à reconnaître un fichier déjà connu ne suffit plus.

Comment détecter un virus polymorphe?

Pendant longtemps, une bonne partie de la protection antivirus reposait sur un principe relativement simple : lorsqu’un logiciel malveillant était découvert, sa signature pouvait être ajoutée aux bases de données des solutions de sécurité afin de le reconnaître lorsqu’il réapparaissait.

Cette approche demeure utile, mais elle ne peut plus être la seule ligne de défense.

Les solutions modernes de cybersécurité cherchent également à comprendre ce qui se passe dans l’environnement informatique.

Un appareil commence-t-il soudainement à communiquer avec une destination inhabituelle? Un compte tente-t-il d’accéder à des ressources qu’il n’utilise normalement jamais? Un programme modifie-t-il un grand nombre de fichiers en quelques secondes?

Même si le logiciel responsable n’a jamais été observé exactement sous cette forme, son comportement peut révéler qu’il se passe quelque chose d’anormal.

C’est notamment le rôle des solutions de détection et de réponse comme les EDR et XDR.

Avec des cybermenaces capables d’évoluer plus rapidement, cette approche devient de plus en plus importante.

Un antivirus est-il suffisant contre les nouvelles cybermenaces?

Non, mais cela ne veut pas dire qu’il ne sert plus à rien.

L’antivirus demeure une composante importante de la protection d’une entreprise. Le problème apparaît lorsqu’il représente pratiquement toute la stratégie de cybersécurité.

Aujourd’hui, la protection doit reposer sur plusieurs mesures qui se complètent.

L’authentification multifacteur et une bonne gestion des accès permettent par exemple de limiter les conséquences lorsqu’un mot de passe est compromis. Les mises à jour et la gestion des correctifs réduisent le nombre de vulnérabilités pouvant être exploitées. La surveillance permet de repérer plus rapidement une activité inhabituelle, alors que les sauvegardes offrent une protection supplémentaire lorsqu’un incident survient.

Et il ne faut pas oublier les employés.

L’IA permet aussi de créer des communications frauduleuses beaucoup plus crédibles qu’avant. Les fautes grossières et les courriels maladroits qui permettaient parfois de reconnaître facilement une tentative d’hameçonnage ne sont plus toujours au rendez-vous.

La sensibilisation à la cybersécurité reste donc essentielle.

L’intelligence artificielle aide aussi à renforcer la cybersécurité

Il serait toutefois trompeur de présenter l’intelligence artificielle uniquement comme un nouvel outil entre les mains des cybercriminels.

Les équipes de cybersécurité l’utilisent elles aussi.

L’IA peut aider à analyser une quantité considérable de signaux, à identifier des comportements inhabituels et à accélérer l’analyse d’un incident. Elle peut également aider les spécialistes à établir des liens entre différentes activités qui seraient beaucoup plus difficiles à repérer manuellement.

En juin 2026, Microsoft indiquait par exemple avoir utilisé l’IA dans une opération visant des infrastructures cybercriminelles. L’analyse assistée par l’IA avait permis d’accélérer l’étude de logiciels malveillants et de mettre en évidence des liens entre différentes infrastructures, contribuant à la perturbation de plus de 200 serveurs de commande et contrôle.

Les outils évoluent donc des deux côtés.

Et c’est probablement la meilleure façon de regarder ce qui se passe actuellement : l’IA ne change pas les fondements de la cybersécurité, mais elle accélère considérablement le jeu.

Comment protéger votre entreprise contre des cybermenaces qui évoluent avec l’IA?

Les virus polymorphes existaient avant l’IA. L’hameçonnage aussi. Tout comme l’exploitation de vulnérabilités et le vol d’identifiants.

Ce qui change, c’est la capacité des cybercriminels à automatiser certaines tâches, à adapter leurs méthodes et à agir plus rapidement.

Pour les entreprises, la réponse n’est donc pas de chercher une nouvelle solution qui promet de bloquer toutes les « attaques propulsées par l’IA ». Elle consiste d’abord à vérifier si les fondations de leur cybersécurité sont solides.

Est-ce que les accès sont bien contrôlés? Les systèmes sont-ils à jour? Les appareils sont-ils surveillés? Les comportements inhabituels peuvent-ils être détectés rapidement? Les employés savent-ils reconnaître une tentative de fraude qui semble parfaitement crédible? Et surtout, l’entreprise saurait-elle quoi faire demain matin si une attaque réussissait malgré tout?

Ce sont des questions qui étaient déjà importantes. Avec l’IA, elles le deviennent encore davantage.

Vous voulez savoir si votre environnement est suffisamment protégé contre les cybermenaces actuelles? Les experts de Kezber peuvent vous aider à évaluer votre situation, à identifier vos principaux risques et à déterminer les mesures à prioriser pour mieux protéger votre entreprise. Contactez notre équipe dès aujourd’hui!

L’intelligence artificielle évolue rapidement. Après une première vague marquée par l’IA générative, qui a permis aux entreprises d’accélérer la rédaction, la recherche ou l’analyse d’information, une nouvelle étape se dessine avec l’IA agentique.

Cette évolution change la façon dont l’IA peut s’intégrer aux opérations. Il ne s’agit plus seulement de demander à un outil de produire quelque chose, mais de lui permettre de prendre en charge certaines étapes d’un processus, d’interagir avec différents systèmes et d’exécuter des actions selon un objectif défini.

Pour les entreprises, les possibilités sont nombreuses. Mais pour en tirer une réelle valeur, encore faut-il comprendre ce que l’IA agentique change concrètement, déterminer où elle peut avoir le plus d’impact et choisir les bons projets pour commencer.

Dans ce dossier, nous abordons l’IA agentique sous trois angles complémentaires.

1. Après l’IA générative, l’IA agentique transforme les processus d’affaires

Quelle est réellement la différence entre l’IA générative et l’IA agentique? Ce premier article permet de comprendre cette nouvelle évolution de l’intelligence artificielle et, surtout, ce qu’elle change dans les processus d’affaires. Découvrez comment les agents IA peuvent aller au-delà de la génération de contenu pour analyser une situation, interagir avec des systèmes et prendre en charge certaines actions.

Lire l’article : Après l’IA générative, l’IA agentique transforme les processus d’affaires

2. Faire plus avec la même équipe : le défi que les entreprises doivent résoudre

Les équipes sont déjà fortement sollicitées, alors que les attentes augmentent et que les organisations cherchent à poursuivre leur croissance. Pourtant, une partie importante de leur capacité est encore consacrée à des tâches répétitives, des validations, des suivis ou de la recherche d’information. Ce deuxième article explore comment l’IA agentique peut contribuer à libérer cette capacité sans simplement demander aux employés d’en faire davantage.

Lire l’article : Faire plus avec la même équipe : le défi que les entreprises doivent résoudre

3. IA agentique : pourquoi votre premier projet devrait être simple, mesurable et à faible risque

Une fois les possibilités identifiées, une question demeure : par où commencer? La réponse n’est généralement pas par un projet qui transforme toute l’organisation. Ce troisième article présente une approche plus pragmatique : partir d’un processus d’affaires bien défini, cibler un irritant concret et choisir un premier projet dont les résultats pourront être mesurés rapidement.

Lire l’article : IA agentique : pourquoi votre premier projet devrait être simple, mesurable et à faible risque

De la réflexion à l’action

L’IA agentique ouvre de nouvelles possibilités, mais sa valeur ne repose pas uniquement sur la technologie. Elle dépend surtout de la capacité d’une organisation à regarder ses processus autrement et à déterminer où l’IA peut réellement améliorer sa façon de travailler.

Il n’est pas nécessaire de tout transformer pour commencer. Un processus répétitif, une tâche qui mobilise inutilement plusieurs personnes ou un irritant qui revient semaine après semaine peut déjà représenter une occasion intéressante.

Chez Kezber, nous accompagnons les organisations dans l’identification de ces occasions, l’évaluation de leur potentiel et la mise en œuvre progressive de solutions d’automatisation et d’IA adaptées à leur réalité.

Vous vous demandez où l’IA agentique pourrait créer de la valeur dans votre organisation? Parlons de vos processus.

Votre logiciel sur mesure fonctionne bien et répond encore aux besoins de votre entreprise. Mais est-il toujours sécuritaire?

Avec le temps, les technologies évoluent, les cybermenaces aussi, et les exigences en matière de sécurité et de conformité deviennent plus importantes. Un logiciel qui fonctionne bien au quotidien n’est donc pas nécessairement un logiciel qui répond encore aux standards de sécurité actuels.

Quels sont les signes qu’un logiciel sur mesure devient vulnérable?

Plusieurs éléments peuvent indiquer qu’un logiciel sur mesure présente des risques de sécurité : absence de mises à jour régulières, authentification multifacteurs inexistante, gestion des accès dépassée, technologies qui ne sont plus supportées ou données sensibles insuffisamment protégées.

L’environnement technique doit également être pris en compte. Des protocoles de communication obsolètes, l’absence de sauvegardes sécurisées ou de système de surveillance des menaces peuvent augmenter les risques pour l’organisation.

Le problème? Ces vulnérabilités ne sont pas toujours visibles. Tant que le logiciel fonctionne, il peut être facile de croire que tout va bien.

Comment évaluer la sécurité de votre logiciel sur mesure?

Pour vous aider à faire un premier diagnostic, Kezber a créé une grille d’autoévaluation de la sécurité des logiciels sur mesure.

En quelques minutes, vous pouvez passer en revue différents indicateurs liés à la sécurité, à l’utilisation et à l’environnement technique de votre solution afin d’identifier les vulnérabilités potentielles.

L’objectif n’est pas de remplacer une analyse réalisée par un expert, mais de vous donner un premier aperçu de la situation. Selon les résultats obtenus, une mise à jour peut être suffisante ou une intervention plus importante, voire une refonte, peut être à envisager.

Votre logiciel répond-il encore aux standards de sécurité actuels?

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IA agentique : comment choisir un premier projet simple, mesurable et à faible risque

Après avoir découvert le potentiel de l’IA agentique et compris comment elle peut aider les organisations à augmenter leur capacité, une question revient presque toujours : par où commencer?

Pour plusieurs dirigeants, l’enjeu n’est plus de savoir si l’intelligence artificielle aura un impact sur leur secteur. Ils constatent déjà son influence sur les opérations, le service à la clientèle, les ventes ou les fonctions administratives. Le véritable défi consiste plutôt à déterminer comment intégrer l’IA agentique dans l’entreprise et choisir un premier cas d’usage qui générera une valeur réelle.

C’est souvent à cette étape que les organisations commettent leur première erreur.

IA agentique en entreprise : éviter le piège du projet trop ambitieux

Lorsqu’une nouvelle technologie suscite beaucoup d’intérêt, il est tentant de vouloir transformer plusieurs processus à la fois. Certaines entreprises imaginent déjà un agent IA capable de gérer l’ensemble des demandes clients, de coordonner différents systèmes ou d’automatiser un département complet.

Bien que cette vision puisse éventuellement devenir réalité, elle représente rarement le meilleur point de départ.

Les premiers projets les plus pertinents sont généralement beaucoup plus simples. Ils s’attaquent à un irritant connu, à une tâche répétitive ou à un processus qui ralentit les opérations depuis longtemps.

Lors de sa conférence au Salon Connexion, Eric Murray insistait d’ailleurs sur un principe fondamental : les premiers gains doivent être rapides, mesurables et relativement faciles à obtenir. C’est cette succession de petites victoires qui permet ensuite d’élargir progressivement les usages et de bâtir la confiance nécessaire pour la suite.

Commencer par un processus d’affaires, pas par la technologie

L’une des phrases importantes de la conférence résume bien cette philosophie :

« On part d’un processus, pas de la technologie. »

Cette nuance change complètement la façon d’aborder un projet d’IA.

Trop souvent, les organisations commencent par comparer les plateformes, les modèles d’intelligence artificielle ou les fonctionnalités disponibles. Pourtant, la technologie ne crée pas de valeur à elle seule. La valeur apparaît lorsqu’elle est appliquée à un problème concret.

Avant de parler d’outils, il faut donc regarder les opérations. Quels processus ralentissent les équipes? Où se trouvent les délais les plus fréquents? Quelles activités sont répétées plusieurs fois par jour? Où les employés passent-ils du temps à chercher, transférer ou valider de l’information?

C’est généralement à cet endroit que se trouvent les meilleures occasions d’automatisation des processus et les cas d’usage les plus pertinents pour l’IA agentique.

Comment choisir un premier cas d’usage de l’IA agentique?

Les meilleurs premiers projets ne sont pas nécessairement les plus impressionnants. Le traitement initial de demandes reçues par formulaire Web, l’analyse préliminaire de factures, l’extraction d’informations à partir de documents ou la préparation de certains suivis administratifs peuvent représenter d’excellents points de départ.

Un bon premier cas d’usage devrait idéalement répondre à quelques critères :

• le processus revient fréquemment;
• il consomme suffisamment de temps pour que le gain soit mesurable;
• ses règles sont relativement bien définies;
• les erreurs potentielles peuvent être détectées et corrigées;
• les résultats peuvent être comparés à une situation de départ.

Ces projets permettent de générer des gains concrets tout en donnant aux équipes l’occasion de mieux comprendre ce que les agents IA peuvent réellement apporter à leurs opérations.

Pourquoi commencer par un projet d’IA à faible risque?

Le niveau d’autonomie accordé à un agent est une autre dimension importante d’un premier projet.

Il n’est pas nécessaire de commencer avec un agent qui prend seul des décisions importantes ou qui exécute automatiquement toutes les étapes d’un processus. Un premier agent peut analyser une demande, classer de l’information, rassembler des données, préparer une recommandation ou proposer une action, tout en conservant une validation humaine lorsque nécessaire.

Cette approche permet de tester la solution dans un environnement contrôlé et de vérifier la qualité des résultats avant d’augmenter progressivement son niveau d’autonomie.

Elle permet également aux équipes de comprendre comment l’agent réagit aux situations moins prévisibles et d’identifier les exceptions qui devront être encadrées.

Le premier projet devient ainsi autant une occasion de générer de la valeur qu’une façon d’apprendre à intégrer l’IA dans les processus d’affaires de manière progressive et responsable.

Comment mesurer les résultats d’un projet d’IA?

L’enthousiasme entourant l’intelligence artificielle peut parfois faire oublier une règle fondamentale : sans point de comparaison, il est difficile de démontrer les gains.

Avant de déployer une solution, il est donc important de documenter la situation actuelle. Combien de temps prend une tâche? Combien de personnes sont impliquées? Quel volume est traité chaque semaine? Quels sont les délais ou les erreurs observés?

Eric Murray insistait d’ailleurs sur l’importance de mesurer la situation avant et après le déploiement.

Un processus qui nécessitait auparavant dix heures de travail par semaine en demande maintenant quatre? Un délai de traitement est passé de deux jours à quelques heures? Une équipe peut absorber davantage de demandes sans augmenter sa charge?

Ce sont ces résultats qui permettent de déterminer si le projet crée réellement de la valeur et qui facilitent ensuite la décision d’aller plus loin avec l’automatisation ou l’IA agentique.

Impliquer ceux qui connaissent réellement le processus

Un processus qui semble simple sur papier comporte souvent des exceptions que seuls les employés qui l’exécutent connaissent.

Une facture provenant d’un fournisseur particulier doit peut-être être traitée différemment. Certains types de demandes clients nécessitent systématiquement une validation. Une information absente peut déclencher une étape supplémentaire.

Ces détails sont importants lorsqu’on souhaite confier une partie d’un processus à un agent IA.

Les équipes terrain permettent de repérer ces particularités, mais aussi les véritables irritants du processus. Leur participation contribue donc à améliorer la solution tout en facilitant son adoption.

Plutôt que d’automatiser un processus tel qu’il est documenté, on automatise le processus tel qu’il fonctionne réellement.

Comment commencer avec l’IA agentique?

L’IA agentique ne devrait pas être abordée comme un grand projet technologique ayant un début et une fin.

Les premiers déploiements servent autant à générer des gains qu’à apprendre. Ils permettent aux équipes de comprendre les possibilités et les limites de la technologie, d’ajuster leurs façons de faire et d’identifier progressivement d’autres occasions d’automatisation.

Un premier projet simple et bien choisi peut ainsi devenir le point de départ d’une démarche beaucoup plus large.

Vous n’avez donc pas besoin d’une stratégie d’IA couvrant toute votre organisation pour commencer. Vous avez besoin d’un premier cas d’usage pertinent, d’une façon de mesurer son impact et d’un cadre suffisamment sécuritaire pour apprendre. Le reste peut se construire à partir de là.

Chez Kezber, nous accompagnons les organisations dans l’identification de leurs premiers cas d’usage en IA agentique, l’évaluation des gains potentiels et la mise en œuvre progressive de solutions adaptées à leur réalité d’affaires.

Vous cherchez par où commencer avec l’IA agentique? Identifions ensemble un premier projet concret, mesurable et adapté à votre organisation.

Pour plusieurs entreprises, le principal frein à la croissance n’est plus le manque d’opportunités. Les marchés sont là, les projets aussi. Le véritable défi consiste souvent à trouver la capacité nécessaire pour soutenir cette croissance.

Les équipes sont déjà fortement sollicitées. Les attentes des clients augmentent, les délais se raccourcissent et le recrutement demeure complexe dans plusieurs secteurs. Dans ce contexte, de nombreuses organisations se retrouvent devant un paradoxe : elles ont le potentiel pour faire davantage, mais elles ne disposent pas toujours des ressources nécessaires pour absorber le volume supplémentaire.

Lors de sa conférence au Salon Connexion, Eric Murray rappelait d’ailleurs que la pénurie de main-d’œuvre demeure l’un des enjeux importants auxquels les entreprises font face aujourd’hui. La question n’est donc plus uniquement de savoir comment recruter davantage. Elle consiste aussi à déterminer comment mieux utiliser l’expertise déjà présente dans l’organisation.

Le véritable problème n’est pas le travail stratégique

Lorsqu’on analyse le quotidien des équipes, un constat revient souvent : les employés passent rarement leurs journées uniquement à exercer leur expertise.

Une part importante du temps est consacrée à des activités administratives, à des validations, à des suivis, à la recherche d’information ou à la coordination entre différents systèmes. Ces tâches sont nécessaires au bon fonctionnement des opérations, mais elles n’utilisent pas toujours pleinement les compétences des personnes qui les exécutent.

Pensons à un représentant qui passe une partie de sa journée à qualifier des demandes avant même de pouvoir discuter avec un prospect. À une équipe des finances qui doit valider manuellement des informations provenant de plusieurs sources. Ou encore à des ressources humaines qui répondent aux mêmes questions administratives semaine après semaine.

Le problème n’est pas que ces activités existent. Le problème est qu’elles occupent souvent une capacité précieuse qui pourrait être investie ailleurs.

Le coût caché des tâches à faible valeur ajoutée

Individuellement, quelques minutes perdues ici et là peuvent sembler négligeables. Pourtant, lorsqu’on additionne ces activités à l’échelle d’une équipe ou d’une organisation, leur impact devient beaucoup plus important.

Dans sa présentation, Eric Murray donnait l’exemple du traitement des courriels au service à la clientèle. Lire la demande, comprendre le contexte, consulter les systèmes internes, récupérer l’information et préparer une réponse représente seulement quelques minutes par interaction. Répété des dizaines ou des centaines de fois par semaine, ce processus mobilise rapidement plusieurs heures de travail.

Le même phénomène se retrouve dans plusieurs départements. Les finances doivent traiter des factures et effectuer des validations. Les ventes doivent qualifier des prospects et enrichir des dossiers. Les ressources humaines doivent répondre à des questions récurrentes. Les équipes opérationnelles doivent transférer, vérifier et classer de l’information.

Aucune de ces activités n’est problématique en soi. Toutefois, lorsque leur volume augmente, elles limitent progressivement la capacité de l’organisation à se concentrer sur des activités à plus forte valeur.

C’est aussi ce qui rend ces inefficacités difficiles à percevoir. Elles ne se présentent pas nécessairement comme un problème majeur. Elles s’accumulent plutôt, quelques minutes à la fois, jusqu’à devenir une partie importante de la charge de travail.

Comment l’IA agentique permet-elle de faire plus avec la même équipe?

Traditionnellement, lorsqu’une entreprise atteignait sa limite opérationnelle, la solution consistait à embaucher.

Aujourd’hui, cette approche n’est pas toujours réaliste ni même nécessaire.

Les organisations disposent de nouveaux leviers pour absorber une partie de la charge opérationnelle sans devoir augmenter systématiquement leurs effectifs. C’est notamment dans cette perspective que l’IA agentique suscite autant d’intérêt.

Contrairement aux outils d’IA générative qui interviennent principalement lorsqu’on leur soumet une demande, les agents peuvent être intégrés à un processus et prendre en charge certaines étapes : analyser une demande, récupérer des informations, appliquer des règles, préparer une réponse, effectuer des validations ou déclencher une action dans un autre système.

Reprenons l’exemple du service à la clientèle. Un agent pourrait analyser un courriel entrant, déterminer la nature de la demande, consulter les informations pertinentes dans les systèmes de l’entreprise, valider certains éléments et préparer une réponse. Lorsque la situation respecte les paramètres établis, une partie du processus peut être exécutée automatiquement. Lorsqu’une décision, une exception ou un jugement est nécessaire, le dossier peut être transmis à un employé avec le contexte déjà rassemblé.

Ce n’est plus seulement une question de générer une réponse plus rapidement. C’est une partie du processus qui peut être prise en charge.

Et lorsqu’un processus de quelques minutes est exécuté des centaines de fois, le gain de capacité devient beaucoup plus significatif.

La vraie question : quelles tâches ont réellement besoin d’un humain?

C’est probablement l’une des questions les plus utiles à se poser lorsqu’on cherche à augmenter la capacité d’une organisation.

Certaines tâches nécessitent du jugement, de l’expérience, de la créativité, de l’empathie ou une compréhension approfondie du contexte. D’autres sont principalement basées sur des règles, des validations et des transferts d’information.

Ce sont ces dernières qu’il devient intéressant d’examiner.

Un responsable RH qui passe moins de temps à répondre aux mêmes demandes administratives peut consacrer davantage d’énergie au développement des talents et à l’accompagnement des gestionnaires. Une équipe des ventes qui automatise certaines validations peut se concentrer sur les conversations et les relations clients. Une équipe des finances qui réduit le traitement manuel de l’information peut consacrer davantage de temps à l’analyse.

L’objectif n’est donc pas simplement d’automatiser davantage. Il est de déterminer où l’intervention humaine apporte réellement de la valeur et où la technologie peut soutenir le processus.

C’est souvent à cet endroit que se trouvent les gains de productivité les plus intéressants.

Un avantage concurrentiel qui dépasse la technologie

Les prochaines années ne seront probablement pas marquées par les organisations qui auront simplement adopté l’intelligence artificielle. Elles seront marquées par celles qui auront réussi à l’intégrer concrètement à leurs opérations et à augmenter leur capacité d’exécution.

Dans un contexte où les ressources demeurent limitées, faire plus avec la même équipe devient un avantage concurrentiel important.

Il ne s’agit pas nécessairement de demander aux employés d’en faire davantage. Au contraire. L’enjeu consiste à retirer de leur quotidien une partie du travail qui peut être simplifié, automatisé ou pris en charge autrement.

Les entreprises qui réussiront le mieux seront celles qui sauront identifier ces activités, revoir leurs processus et utiliser la technologie là où elle peut réellement faire une différence.

Comment identifier les meilleures occasions d’automatisation?

La plupart des organisations possèdent déjà plusieurs processus qui pourraient être optimisés. Il n’est toutefois pas nécessaire de commencer par le processus le plus complexe ou de transformer l’ensemble de l’entreprise.

Les meilleurs points de départ sont souvent beaucoup plus simples.

Un processus mérite notamment d’être examiné lorsqu’il revient fréquemment, qu’il mobilise plusieurs personnes, qu’il nécessite de rechercher ou de transférer de l’information entre différents systèmes ou qu’une grande partie des décisions repose sur des règles relativement prévisibles.

Quelques questions permettent déjà de faire ressortir des pistes :

• Quelles tâches sont répétées plusieurs fois par jour ou par semaine?
• Où les employés doivent-ils recopier, rechercher ou valider de l’information?
• Quelles activités augmentent rapidement lorsque le volume d’affaires augmente?
• Quels processus créent régulièrement des délais ou des irritants pour les équipes?

Une analyse des processus permet ensuite de déterminer quelles occasions présentent un réel potentiel, lesquelles peuvent être automatisées et où l’IA agentique peut apporter une valeur supplémentaire.

Avant d’embaucher, regardez vos processus

Augmenter la capacité d’une organisation ne signifie plus nécessairement augmenter le nombre de personnes qui y travaillent.

Avant d’ajouter une ressource pour absorber une charge de travail croissante, il vaut la peine de se demander si tout le travail actuellement effectué par l’équipe doit réellement continuer d’être effectué de la même façon.

Certaines tâches devront toujours demeurer entre les mains des employés. D’autres peuvent être simplifiées. Certaines peuvent être automatisées. Et d’autres peuvent désormais être prises en charge en partie par des agents capables d’interagir avec les systèmes et les processus de l’entreprise.

Chez Kezber, nous accompagnons les organisations dans l’identification de ces occasions, l’évaluation de leur potentiel et la mise en œuvre progressive de solutions adaptées à leur réalité d’affaires.

Vous vous demandez où votre entreprise pourrait gagner en capacité sans alourdir la charge de vos équipes? Parlons de vos processus et des occasions qui pourraient déjà s’y trouver.

Chez Kezber depuis près de trois ans, Jonathan Wilson accompagne des entreprises de tous les secteurs dans leurs projets technologiques. Nous avions envie de vous le présenter autrement, en vous faisant découvrir son parcours, ce qui le passionne et la façon dont il aborde chaque relation client. Nous lui avons posé quelques questions pour vous permettre de faire connaissance avec votre gestionnaire de comptes.

Ton parcours est un peu atypique. Comment es-tu arrivé dans le domaine des technologies?

Je suis tombé dans le domaine un peu par hasard. J’ai toujours été passionné par la technologie. Quand j’étais jeune, je montais déjà des ordinateurs avec mon père et mon grand-père partageait lui aussi cette passion. C’était présent dans ma vie bien avant que je réalise que ça pouvait devenir une carrière.

Après mon baccalauréat en commerce international à l’Université Bishop’s, une ancienne connaissance m’a parlé d’un poste aux États-Unis pour vendre des logiciels de comptabilité et de gestion. J’étais prêt à vivre l’expérience. Je n’avais pas beaucoup d’attaches, alors j’ai déménagé au Michigan où j’ai travaillé près de cinq ans.

C’est là que j’ai vraiment découvert le monde des technologies d’affaires. Au départ, je vendais des solutions très précises, mais avec la pandémie, les conversations ont complètement changé. Les clients me demandaient comment permettre à leurs équipes de travailler à distance, comment sécuriser leurs accès ou moderniser leur infrastructure. Même si ce n’était pas directement mon domaine, j’aimais les accompagner et les diriger vers les bonnes ressources. C’est à ce moment que j’ai réalisé que je voulais faire beaucoup plus que vendre un logiciel : je voulais participer à la réflexion et construire des solutions adaptées aux besoins de chaque entreprise. C’est ce qui m’a naturellement amené chez Kezber.

Qu’est-ce qui est le plus important pour toi lors d’une première rencontre avec un client?

Je cherche avant tout à savoir s’il y a un bon fit. Je ne parle pas d’un fit personnel, mais d’un fit d’affaires. Je veux comprendre l’entreprise, ses objectifs, ses défis, ses technologies et ce qu’elle souhaite accomplir. Pour moi, poser les bonnes questions est beaucoup plus important que d’arriver rapidement avec une solution.

Chez Kezber, on ne prétend pas maîtriser toutes les technologies. Si je réalise qu’une autre approche ou qu’un autre partenaire répondra mieux aux besoins d’un client, je préfère être transparent. Je veux construire une relation qui durera plusieurs années, pas simplement obtenir une signature.

Quelles sont les qualités essentielles d’un bon gestionnaire de comptes?

La première, c’est de savoir s’entourer. Personne ne peut réussir seul. Je suis chanceux chez Kezber d’avoir des spécialistes dans plusieurs domaines et c’est en travaillant ensemble qu’on arrive à offrir les meilleures solutions.

Il faut aussi comprendre suffisamment la technologie pour bien orienter les clients. Je ne suis pas celui qui réalise tous les aspects techniques, mais je dois être capable de comprendre les enjeux, de poser les bonnes questions et de savoir rapidement quelles expertises mobiliser.

Une autre qualité importante, c’est de bien connaître ses clients. Comment l’entreprise fonctionne, qui participe aux décisions, quels sont les processus. Plus on comprend l’organisation, plus on devient efficace.

Finalement, je crois beaucoup à la proximité. Avec le télétravail, on perd parfois cette relation humaine. J’aime aller visiter les installations de mes clients et connaître les gens avec qui ils travaillent. C’est souvent dans ces rencontres qu’on bâtit la confiance et qu’on comprend réellement leur réalité.

Qu’est-ce qui te motive le plus dans l’accompagnement de tes clients?

Je pense à un client qui arrivait chez Kezber après avoir vécu une expérience difficile avec un autre fournisseur. Au départ, il y avait beaucoup de méfiance et une relation de confiance à rebâtir. Quand une usine doit arrêter sa production aux deux semaines parce que les systèmes ne suivent pas, les conséquences sont bien réelles et je comprenais très bien les craintes.

En prenant le temps de comprendre les irritants, d’être présent et de mobiliser les bonnes expertises chez Kezber, on a réussi à transformer la situation. Aujourd’hui, quand ce client m’appelle, c’est souvent simplement pour me souhaiter une bonne fin de semaine ou me dire que tout va bien.

C’est le genre de projet qui me rappelle pourquoi j’aime ce métier. On ne parle pas seulement d’installer une solution ou de livrer un projet. On contribue concrètement à améliorer les opérations d’une entreprise, mais aussi à bâtir une relation de confiance.

Selon toi, qu’est-ce qui distingue Kezber?

Je dirais notre transparence. On ne veut pas un client à tout prix. Si je sens qu’on n’est pas le bon « fit » pour un projet, je préfère être honnête dès le départ. Ça peut vouloir dire recommander une autre approche ou même référer un autre fournisseur.

Et surtout, je dirais notre équipe. On peut compter sur des spécialistes dans plusieurs domaines et aller chercher la bonne expertise au bon moment. Je n’ai pas besoin d’avoir toutes les réponses : je dois savoir qui mobiliser pour que le client, lui, ait la meilleure réponse.

À long terme, c’est comme ça qu’on bâtit une vraie relation de confiance.

Et du point de vue d’un client, ça ressemble à quoi de travailler avec Jonathan?

Nous avons posé la question à Karine Martineau, directrice Performance chez Granit Design.

« Disponible, efficace, sympathique et toujours orienté affaires, Jonathan n’est pas le type de gestionnaire de comptes qui cherche à vendre à tout prix. Il cherche plutôt à comprendre ce qui fait réellement du sens pour ton organisation, en s’assurant d’aligner le tout avec tes objectifs stratégiques.

C’est un excellent traducteur : il vulgarise des concepts très techniques pour les rendre simples, concrets et compréhensibles, même pour les profils moins techniques. Jonathan, c’est une véritable extension de ton équipe. C’est le « jack of all trades » technologique qui comprend la réalité d’une PME et qui sait faire le pont entre les enjeux d’affaires et les solutions technologiques. »

— Karine Martineau
Directrice Performance, Granit Design

Les entreprises font aujourd’hui face à plusieurs pressions simultanées. Les clients s’attendent à des réponses rapides, les coûts d’exploitation continuent d’augmenter et les équipes doivent souvent accomplir davantage avec les mêmes ressources. Dans ce contexte, améliorer la productivité n’est plus simplement une question d’efficacité : c’est devenu un enjeu de croissance.

Au cours des dernières années, l’IA générative a permis à de nombreuses organisations de gagner du temps sur des tâches comme la rédaction, la recherche d’information ou la création de contenu. Pour plusieurs, cette première vague d’adoption a confirmé que l’intelligence artificielle pouvait générer des gains concrets au quotidien.

Mais une nouvelle étape est déjà en train de s’imposer : l’IA agentique.

Qu’est-ce que l’IA agentique?

L’IA agentique désigne une forme d’intelligence artificielle capable non seulement de générer du contenu, mais aussi de prendre en charge un objectif, d’exécuter des actions et d’interagir avec différents systèmes afin de faire progresser un processus d’affaires.

Contrairement à l’IA générative, qui répond à une demande formulée par un utilisateur, un agent IA peut analyser une situation, planifier les étapes nécessaires, consulter des outils externes et exécuter certaines tâches de façon autonome selon des règles préétablies.

Comme l’expliquait Eric Murray Ing. , directeur de l’innovation chez Kezber, lors du Salon Connexion 2026 :

IA générative vs IA agentique : quelles différences?

L’IA générative est principalement utilisée pour créer du contenu : courriels, rapports, présentations, résumés ou code informatique.L’IA agentique s’intéresse davantage aux processus. Par exemple, une IA générative peut rédiger une réponse à un client. Un agent IA peut quant à lui analyser la demande, récupérer les informations pertinentes dans un système interne, préparer la réponse et déclencher les actions nécessaires au traitement du dossier.

Cette différence peut sembler subtile, mais elle change profondément la façon dont les organisations peuvent utiliser l’intelligence artificielle.

Pourquoi les entreprises s’intéressent-elles à l’IA agentique?

L’intérêt grandissant pour l’IA agentique s’explique par plusieurs enjeux auxquels les organisations sont confrontées :

• augmentation des coûts d’exploitation;
• pénurie de main-d’œuvre;
• attentes croissantes des clients;
• pression sur la productivité;
• augmentation du volume d’information à traiter.

Pour plusieurs dirigeants, la question n’est plus simplement de travailler plus vite. Il s’agit de trouver des moyens de soutenir la croissance sans nécessairement augmenter les effectifs au même rythme.

Où l’IA agentique crée-t-elle le plus de valeur?

Les premiers cas d’usage sont souvent plus simples qu’on l’imagine.

Les entreprises utilisent déjà des agents IA pour :

• traiter des demandes clients;
• qualifier des prospects;
• analyser des factures;
• classer des documents;
• préparer des suivis administratifs;
• synchroniser des informations entre différents systèmes;
• assister les équipes RH dans certaines tâches répétitives.

Individuellement, ces activités semblent parfois mineures. Collectivement, elles représentent toutefois une part importante du temps consacré aux opérations quotidiennes.

L’humain demeure au cœur des processus

L’un des mythes les plus répandus concernant l’IA est qu’elle remplacera complètement les employés.Dans les faits, les projets les plus performants sont généralement ceux où l’humain conserve un rôle central dans la supervision, la validation et la prise de décision.Les agents exécutent les tâches répétitives. Les employés demeurent responsables du jugement d’affaires, des situations d’exception, de la relation client et des décisions stratégiques.L’objectif n’est donc pas de remplacer l’expertise humaine, mais de lui permettre de se concentrer sur les activités où elle crée le plus de valeur.

L’IA agentique : une évolution naturelle des processus d’affaires

L’IA générative a démontré qu’il était possible de travailler autrement. L’IA agentique permet maintenant aux organisations d’aller plus loin en améliorant directement leurs processus.Pour les entreprises qui souhaitent accroître leur efficacité opérationnelle, réduire certains délais et mieux utiliser les ressources déjà en place, cette évolution représente une occasion concrète d’amélioration.L’enjeu n’est plus de savoir si l’intelligence artificielle aura un impact sur les organisations. Il consiste plutôt à identifier les processus qui pourraient bénéficier de cette nouvelle génération d’outils.

Par où commencer?

L’adoption de l’IA agentique ne nécessite pas de transformer l’ensemble de l’entreprise du jour au lendemain.Les projets les plus efficaces commencent souvent par un processus simple, répétitif et facile à mesurer. Cette approche permet d’obtenir des résultats rapidement tout en limitant les risques.

Vous vous demandez quels processus pourraient bénéficier de l’IA agentique dans votre organisation? Chez Kezber, nous accompagnons les entreprises dans l’identification des opportunités, l’évaluation des gains potentiels et la mise en œuvre progressive de solutions d’automatisation et d’intelligence artificielle adaptées à leurs objectifs d’affaires.

Un nouveau rôle pour mieux vous accompagner

Edward Kezber a récemment pris le rôle de gestionnaire du succès client chez Kezber. Ce rôle a été mis en place avec une intention claire. Mieux vous accompagner, dans un contexte où les environnements TI deviennent de plus en plus complexes et où chaque décision compte.

Au fil des dernières années, une réalité s’est imposée. Ce n’est plus seulement une question de livrer des services, mais de s’assurer qu’ils ont un impact réel sur les opérations, la performance et la prise de décision. C’est exactement ce que ce rôle vient adresser.

Après près de 10 ans chez Kezber, Edward connaît bien vos réalités, vos enjeux et les défis qui viennent avec. Il a vu évoluer les besoins, les priorités, et surtout la pression de faire les bons choix au bon moment. Ce nouveau rôle s’appuie directement sur cette expérience terrain.

Concrètement, ça veut dire que vous avez quelqu’un qui garde une vue d’ensemble sur votre situation. Quelqu’un qui vous accompagne dans vos réflexions, qui vous aide à voir plus clair, à faire les bons liens et à prendre des décisions alignées avec vos objectifs d’affaires.

« Ce qui m’importe, c’est que chaque client comprenne où il s’en va, pourquoi il le fait et ce que ça lui apporte concrètement. »

Ce rôle vient renforcer la façon dont Kezber vous accompagne. Il permet de mieux structurer les suivis, d’anticiper davantage et de s’assurer que les efforts investis se traduisent réellement en résultats. L’objectif est clair. Vous aider à garder le cap et à avancer de façon cohérente dans un environnement qui, lui, ne ralentit pas.

3 questions à Edward

Qu’est-ce qui te motive le plus dans ton nouveau rôle?

Ce qui me motive le plus dans mon nouveau rôle, c’est la possibilité de bâtir des relations durables avec les clients, en comprenant réellement leur réalité d’affaires. J’ai toujours eu une vision à long terme des partenariats, et ce rôle me permet justement d’être présent sur le terrain, d’échanger directement avec eux et de bien cerner leurs enjeux. Pouvoir apporter de la clarté dans leurs décisions technologiques et voir concrètement les améliorations mises en place fait une vraie différence au quotidien, et c’est ce qui me motive le plus.

Selon toi, qu’est-ce qui fait une collaboration vraiment réussie avec un client?

Selon moi, une collaboration vraiment réussie avec un client repose d’abord sur une communication franche et ouverte. Que ce soit avec les équipes du client, les partenaires ou à l’interne, tout part de là. Être capable de se dire les vraies choses, autant les bons coups que les enjeux, permet d’avancer plus efficacement et de bâtir une relation de confiance. Quand cette transparence est présente, il n’y a pratiquement rien qu’on ne peut pas résoudre ensemble.

Qu’est-ce que tu vois le plus souvent qui freine les organisations dans leurs décisions TI ?

Ce qui freine le plus souvent les organisations, ce n’est pas une seule chose. C’est surtout la lourdeur que représentent les décisions technologiques. Entre les coûts, les choix à faire, l’implantation, l’utilisation et parfois même la formation, ça demande beaucoup plus que du budget. Ça demande du temps et de l’énergie. Au quotidien, les équipes sont déjà prises par les opérations. Trouver l’espace pour bâtir de nouveaux systèmes ou faire évoluer ce qui est en place devient un vrai défi. C’est rarement une question de volonté. C’est plutôt une question de capacité à le faire en parallèle de tout le reste.

Dans mon rôle, c’est justement là que j’interviens. J’accompagne les organisations à structurer leur réflexion, à prioriser et à se libérer de cette charge mentale en mettant en place les bons outils et les bons processus. C’est ce que je trouve particulièrement gratifiant. Voir les choses se clarifier, les décisions s’aligner et les équipes avancer plus sereinement.

Découvrez comment l’automatisation des comptes payables peut simplifier votre quotidien!

Si on vous pose la question directement, comment va la gestion de vos TI actuellement, plusieurs dirigeants répondront que ça va bien. Les opérations roulent, les problèmes sont réglés lorsqu’ils surviennent et aucune crise majeure n’a paralysé l’entreprise.

Dans la majorité des PME, la gestion TI repose sur un modèle essentiellement réactif. Lorsqu’un incident survient, on intervient. Lorsqu’un accès pose problème, on le corrige. Lorsqu’un équipement arrive en fin de vie, on le remplace. Ce fonctionnement peut donner l’impression d’un environnement maîtrisé parce que l’organisation continue d’avancer.

Ce qui est beaucoup moins visible, c’est l’ampleur des coûts associés à cette posture. Une gestion réactive ne provoque pas nécessairement une panne spectaculaire. Elle entraîne plutôt une accumulation de pertes de productivité, de décisions prises sous pression, de correctifs appliqués tardivement et d’investissements technologiques réalisés sans vision d’ensemble.

L’entreprise ne s’arrête pas, mais elle avance sans cadre structuré, sans indicateurs formalisés et sans planification proactive. C’est dans cet écart entre perception de stabilité et maîtrise réelle que se cache le vrai coût.

Quand l’urgence guide les priorités

Aucune entreprise ne gérerait ses finances uniquement en réaction. On ne produit pas les états financiers seulement lorsqu’un problème survient. On ne planifie pas la trésorerie après un déficit. On ne révise pas les marges uniquement lorsqu’un client conteste une facture. Les finances sont suivies, analysées et projetées parce qu’elles sont stratégiques.

La gestion des TI devrait être abordée avec le même niveau de rigueur.

Lorsqu’un environnement technologique est piloté par l’urgence, l’organisation intervient après coup. Un incident déclenche une action. Une panne déclenche une décision d’investissement. Une tentative d’intrusion déclenche une révision de sécurité. Ce modèle peut sembler efficace parce qu’il apporte des solutions rapides, mais il maintient l’entreprise dans une posture défensive.

À l’inverse, une approche structurée repose sur la prévision. Les correctifs sont planifiés. Les risques sont évalués avant qu’ils ne se matérialisent. Les investissements technologiques sont alignés sur les objectifs de croissance. La différence ne se voit pas toujours dans le quotidien, mais elle se révèle dans la stabilité, la capacité d’évolution et la maîtrise des risques.

On accepte rarement de gérer les finances dans l’improvisation. Pourtant, plusieurs organisations acceptent encore que leurs TI fonctionnent de cette manière.

Réactivité versus proactivité : deux modèles, deux impacts

La distinction entre une gestion TI réactive et une infogérance structurée ne repose pas sur les outils utilisés, mais sur la méthode et la discipline appliquées au quotidien. Voici concrètement ce que cela signifie pour une organisation.

Dimension	Gestion TI en mode réactif	Infogérance structurée et proactive
Gestion des incidents	Intervention après la panne ou la plainte	Surveillance continue et prévention des incidents
Mises à jour et correctifs	Appliqués selon les urgences	Planifiés, automatisés et suivis
Cybersécurité	Mesures en place mais rarement testées systématiquement	Révision régulière des accès, tests de sauvegarde, suivi documenté
Productivité	Interruptions tolérées comme normales	Stabilité recherchée et optimisée
Documentation	Fragmentée ou dépendante d’une personne clé	Centralisée, à jour et accessible
Planification budgétaire	Dépenses imprévues liées aux urgences	Investissements planifiés et prévisibles
Vision stratégique	Décisions prises sous pression	Alignement technologique avec les objectifs d’affaires
Continuité des opérations	Plan implicite ou non testé	Plan de reprise formel et validé

Ce que l’infogérance change pour la direction

L’infogérance ne consiste pas uniquement à déléguer le support ou à transférer des responsabilités opérationnelles. Elle introduit un cadre de gestion structuré qui transforme la façon dont la technologie est pilotée dans l’entreprise.

Pour la direction, cela signifie d’abord une meilleure visibilité. L’état réel de l’infrastructure, les risques prioritaires, les investissements à prévoir et les dépendances critiques sont documentés et suivis. Les décisions ne sont plus prises uniquement en réaction à un incident, mais à partir d’indicateurs clairs et d’une lecture globale de l’environnement technologique.

Cela signifie également une meilleure prévisibilité. Les budgets ne fluctuent plus au rythme des urgences. Les remplacements d’équipements sont planifiés. Les mises à jour sont intégrées dans une cadence définie. La technologie cesse d’être une source d’imprévus et devient un élément intégré à la planification stratégique. Enfin, cela réduit la dépendance à des personnes clés. Lorsque l’information est centralisée, que les processus sont documentés et que la surveillance est continue, l’entreprise n’est plus vulnérable au départ d’une ressource interne ou à l’absence d’un fournisseur.

Votre équipe mérite mieux que l’urgence

Si cette réflexion vous amène à vous questionner sur la posture réelle de votre organisation face à ses TI, c’est probablement le bon moment pour évaluer votre cadre de gestion. Non pas parce qu’une crise est imminente, mais parce qu’une entreprise qui vise la performance durable ne peut pas se permettre de fonctionner uniquement en réaction.

Passer à une infogérance structurée ne signifie pas perdre le contrôle. Cela signifie instaurer une méthode, une discipline et une visibilité qui permettent à la direction de piloter son environnement technologique avec la même rigueur que ses finances ou ses opérations.

Chez Kezber, nos services TI gérés sont conçus pour accompagner les directions qui veulent passer d’un modèle réactif à une gestion proactive, documentée et alignée sur leurs objectifs d’affaires.

Découvrez comment notre offre de services TI gérés peut structurer votre environnement technologique et soutenir votre croissance.

Les comptes payables ne sont pas un sujet stratégique sur papier. Pourtant, dans bien des PME, c’est l’un des processus administratifs qui génère le plus de pertes invisibles. Factures reçues dans tous les formats, saisie manuelle, validations par courriel, approbations qui traînent, erreurs de codification, paiements en retard. Tout fonctionne, mais au prix d’une friction constante et d’une visibilité financière toujours en retard sur la réalité.

C’est aussi l’un des processus où l’automatisation peut livrer des résultats rapides et mesurables, à condition de ne pas l’aborder comme un simple projet technologique. « Les comptes payables sont souvent le premier endroit où on voit réellement la valeur d’une automatisation bien faite, parce que c’est un processus fréquent, critique pour la trésorerie et encore très manuel dans beaucoup de PME », explique Louis-David Robillard, directeur du développement logiciel.

Le vrai problème n’est pas le volume de factures

Dans la majorité des organisations, le problème ne vient pas de la charge de travail, mais de la façon dont les factures circulent. Une facture arrive dans une boîte courriel générique, elle est téléchargée, renommée, envoyée pour validation, parfois imprimée, puis ressaisie dans le système comptable. Chaque étape semble anodine, mais ensemble, elles forment un processus lent, fragile et difficile à suivre.

Ce type de fonctionnement crée des délais inutiles, multiplie les risques d’erreur et oblige les équipes à travailler en mode réaction. « Ce n’est jamais une seule grosse erreur, mais une accumulation de petites frictions qui finissent par coûter très cher en temps, en énergie et en crédibilité », résume Louis-David Robillard.

Ce que change réellement une automatisation bien conçue

Automatiser les comptes payables ne consiste pas à remplacer la saisie manuelle par un robot. Une automatisation efficace repense le flux de bout en bout, depuis la réception de la facture jusqu’à son intégration comptable et son paiement.

Les factures sont centralisées dans un point d’entrée unique, peu importe leur format. L’intelligence artificielle lit automatiquement les documents et extrait les informations clés. Ces données sont ensuite soumises à validation plutôt que ressaisies. Les règles d’approbation orientent les factures vers les bons gestionnaires, les validations sont tracées et les délais deviennent visibles.

Résultat, moins de courriels, moins de suivis manuels et une vision beaucoup plus claire des dépenses en cours.

L’automatisation et l’IA comme duo complémentaire

Dans les comptes payables, l’automatisation et l’intelligence artificielle jouent des rôles distincts. L’automatisation structure le processus, gère les règles, les validations et l’intégration avec les systèmes comptables. L’IA s’attaque à la lecture de documents non structurés, comme les factures fournisseurs aux formats variables.

Cette combinaison permet de réduire significativement les exceptions et d’améliorer la qualité des données dès l’entrée du processus. Là où des règles rigides atteignent rapidement leurs limites, l’IA apporte une capacité d’adaptation essentielle dans un contexte PME.

L’IA n’est pas une solution magique

Même dans un processus comme les comptes payables, l’intelligence artificielle ne compense pas un processus mal défini. Sans règles claires et pratiques cohérentes, automatiser revient à accélérer le désordre existant.

Les projets qui réussissent commencent presque toujours par une clarification des règles internes. Qui valide quoi. À quel moment. Selon quels critères. Une fois cette base établie, la technologie devient un levier puissant plutôt qu’une source de frustration.

Des gains rapides, concrets et mesurables

Lorsqu’elle est bien pensée, l’automatisation des comptes payables permet de réduire drastiquement les délais de traitement, de diminuer les erreurs de saisie et d’améliorer la visibilité financière. Les équipes comptables sortent du mode urgence et peuvent absorber un plus grand volume sans augmenter la charge de travail.

Les fournisseurs sont payés à temps. Les gestionnaires savent où en sont réellement les dépenses. La direction dispose enfin d’une information plus fiable pour piloter les opérations.

Pourquoi les comptes payables sont souvent le bon point de départ

Les comptes payables réunissent plusieurs conditions idéales pour amorcer une démarche d’automatisation. Le processus est fréquent, bien délimité et encore très manuel dans plusieurs PME. Les irritants sont visibles et les gains rapidement mesurables.

C’est un premier projet qui permet de démontrer la valeur de l’automatisation sans transformer toute l’organisation et qui crée une base solide pour structurer d’autres processus par la suite. « Si une PME veut un premier projet qui donne confiance et qui livre des résultats concrets rapidement, les comptes payables sont souvent le bon point de départ », conclut Louis-David Robillard.

Vous reconnaissez-vous dans cette réalité

Dans beaucoup de PME, les comptes payables fonctionnent, mais au prix de frictions constantes et d’un manque de visibilité qui complique la gestion au quotidien. Avant de parler d’outils ou de technologie, la première étape consiste à analyser le processus tel qu’il existe réellement aujourd’hui. Où le temps se perd. Où les validations bloquent. Où les erreurs se répètent.

Chez Kezber, l’approche commence par une analyse concrète des comptes payables, des règles internes et des systèmes en place. L’objectif n’est pas d’automatiser pour automatiser, mais de déterminer si ce processus est un bon point de départ et quels gains peuvent être obtenus de façon réaliste.

Si vous vous demandez si l’automatisation des comptes payables est pertinente dans votre organisation, une discussion exploratoire suffit souvent à clarifier les choses.

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