IA agentique : pourquoi votre premier projet devrait être simple, mesurable et à faible risqu

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.