4 raisons méconnues à l’origine de l’échec des projets d’IA pilotes et mesures à prendre par les dirigeants pour faire évoluer ces projets rapidement dans toute l’entreprise

Le principal défi d’aujourd’hui en matière d’IA : passer rapidement d’un projet pilote à une démarche à fort impact, dans toute l’entreprise

Les dirigeants exigent des résultats tangibles de leurs investissements dans l’IA et les équipes ressentent une pression toujours plus forte. Face aux marchés, réglementations, concurrents et technologies en constante évolution, les conseils d’administration et les comités exécutifs exigent un RSI important et des résultats concrets immédiats.

Et pourtant, malgré cette pression exercée pour obtenir des résultats concrets, deux tiers des projets d’IA ne vont pas plus loin que la phase pilote, selon le cabinet McKinsey.

Le problème essentiel ne réside pas dans les capacités de l’IA : il tient plutôt au fait que la majorité des projets pilotes sont conçus comme des expérimentations isolées. Ils ne sont pas perçus comme des systèmes d’entreprise capables de générer des résultats dans toutes les fonctions métier. Les entreprises consacrent du temps à prouver que l’IA peut fonctionner, mais pas assez à définir leurs besoins ni la manière d’étendre cet impact à l’ensemble des systèmes, des équipes et des processus.

Les entreprises ont besoin de rapidité, mais la rapidité à grande échelle est difficile à atteindre

C’est dans la rapidité que les projets d’IA trouvent une grande partie de leur valeur. Nous voyons des clients comme Jemena qui a réduit le temps de traitement des factures de huit jours à un seul jour, KeyBank qui traite 40 000 documents de manière autonome, SoftBank qui a réduit les heures de recrutement de 85 % et Masin qui a raccourci les révisions juridiques de plusieurs semaines à quelques minutes.

Mais la véritable urgence n’est pas dans la rapidité d’exécution des tâches ; elle est dans la rapidité organisationnelle : selon Accenture, 90 % des cadres dirigeants déclarent que le rythme du changement dans les entreprises s’est accéléré cette année et 84 % d’entre eux s’attendent à une poursuite de cette accélération. Et pourtant, 42 % seulement se sentent prêts à réagir.

Les entreprises ont besoin de la rapidité de l’IA à grande échelle ; elles doivent pouvoir passer d’un projet d’IA pilote performant à l’orchestration des résultats dans l’ensemble de l’entreprise. Et c’est là que la majorité des projets d’IA pilotes décrochent. Voici quatre raisons qui expliquent ce blocage :

1. Capacités et ressources insuffisantes

Les entreprises sont confrontées à un choix : créer une IA personnalisée, faire appel à des consultants coûteux ou attendre que les fournisseurs ajoutent des capacités. Tout cela demande du temps et des ressources.

Les approches traditionnelles nécessitent la création d’automatisations ponctuelles ou de fonctionnalités d’IA limitées, qui ne sont pas évolutives et ne suivent pas le rythme de l’évolution des besoins de l’entreprise. Par ailleurs, l’IA progresse à une vitesse fulgurante et les entreprises ne sont pas en mesure de reconstruire en continu.

2. Gouvernance nécessaire à l’atténuation des risques

Les entreprises ne doivent pas négliger la gouvernance et la confiance, en particulier lorsque l’IA concerne des processus stratégiques. L’explicabilité, l’auditabilité, la sécurité, les contrôles et la conformité sont des enjeux de taille.

La mise en place manuelle de la gouvernance (avec intégration de garde-fous pour l’IA, de contrôles d’accès et d’un masquage des données, et application de politiques) rallonge les délais de déploiement de plusieurs mois. Au fur et à mesure que les certifications (SOC 2 Type II ou ISO 27001, par exemple) et d’autres exigences réglementaires ou sectorielles se renforcent, la gouvernance n’est plus un facteur de confiance, mais se transforme plutôt en un goulot d’étranglement pour l’évolutivité.

3. Infrastructure technique nécessaire au fonctionnement

Lorsque c’est un collaborateur humain qui passe d’un écran ou d’une application à l’autre, les différentes intégrations avec les systèmes existants de l’entreprise semblent simples. En revanche, la création d’intégrations personnalisées entre l’IA et les systèmes essentiels augmente la dette technique, ralentit les déploiements, limite la réutilisation, bloque l’évolutivité et ajoute des frais de maintenance.

À moins que l’entreprise ne construise une pile complète de connecteurs, avec gestion du contexte et une logique d’orchestration, les projets d’IA pilotes s’effondrent, car ils ne résolvent qu’une petite partie d’un processus et ne parviennent pas à couvrir l’ensemble du flux opérationnel.

4. Collaboration pour des processus complets

Pour garantir l’évolutivité de l’entreprise, il est essentiel que les collaborateurs humains puissent travailler avec les Agents IA. Et cette collaboration est totalement efficace lorsque les humains peuvent fournir un contexte, un jugement et une supervision.

Pourtant, les projets d’IA pilotes se concentrent souvent sur des tâches spécifiques au lieu de flux de travail complets qui intègrent la gestion des exceptions humaines, les boucles de rétroaction et l’optimisation itérative. Sans un système qui favorise l’apprentissage continu et la collaboration entre agents, l’évolutivité devient impossible.

Le chaînon manquant : la façon dont l’IA agentique permet l’évolutivité à l’échelle de l’entreprise

La plupart des projets pilotes échouent, car ils sont déployés comme des initiatives isolées visant à réaliser un essai des fonctionnalités d’IA. Les Agents IA proposent une meilleure approche, car ils fonctionnent de manière autonome dans les différents systèmes. Ils agissent comme des outils collaboratifs pour répondre aux besoins métier complexes et peuvent être déployés facilement dans toute l’entreprise.

L’IA agentique transforme radicalement le modèle opérationnel en partant d’un objectif, en utilisant le raisonnement pour déterminer la meilleure action à entreprendre, et en interagissant avec les systèmes ERP, CRM et ITSM, les applications personnalisées et les autres plateformes, à l’image d’un collaborateur expérimenté. Les agents extraient les données des sources appropriées, collaborent en temps réel avec les humains et exécutent les processus de bout en bout.

La collaboration orchestrée entre agent et humain transforme l’IA : d’un ensemble d’automatisations isolées, elle permet d’obtenir des systèmes agentiques axés sur les résultats, réutilisables et déployables dans toute l’entreprise. En partant de l’objectif métier, les agents sont assemblés et orchestrés afin d’atteindre cet objectif et d’accélérer le passage du projet pilote à la production.

Questions essentielles à se poser sur la gouvernance, les intégrations et la collaboration

Pour faciliter l’adoption de solutions d’IA agentique, voici trois questions essentielles que les responsables des initiatives en IA doivent se poser :

Comment allez-vous assurer une gouvernance de qualité ? La société de conseil Gartner indique que les services informatiques ne développent que 35 % des capacités de l’IA. Cela signifie que la plupart des projets d’IA ne sont pas intégrés dans les infrastructures de gouvernance établies. Les plateformes agentiques intègrent des fonctionnalités de gouvernance, de sécurité et de conformité qui accélèrent le passage des projets pilotes à la production.

Comment allez-vous créer et maintenir des intégrations personnalisées avec les anciens systèmes ERP, CRM et autres ? Posez ensuite des questions concernant les tâches qu’impliquent la complexité de la pile, les infrastructures multiclouds, les modalités de travail hybrides, les équipes à distance et les systèmes dispersés. Les plateformes agentiques intègrent des bibliothèques prédéfinies de connecteurs pour l’entreprise qui accélèrent les intégrations avec des applications métier, courantes ou spécialisées.

Comment allez-vous faciliter des systèmes de collaboration entre humains et agents qui valorisent et renforcent les compétences des collaborateurs ? 
Alors que 70 % des collaborateurs se déclarent prêts à travailler avec des agents, la société de conseil Accenture indique que 27 % seulement des organisations intègrent activement des agents dans l’ensemble de leurs fonctions. Les plateformes agentiques facilitent l’orchestration entre humains et agents, et permettent aux collaborateurs de se concentrer sur la prise de décisions, la stratégie, les interactions avec les clients et d’autres activités à forte valeur ajoutée.

S’il est difficile de répondre à ces questions ou si ces questions en soulèvent d’autres, c’est le signe que l’automatisation traditionnelle et les projets d’IA pilotes isolés sont insuffisants. En revanche, les solutions agentiques seraient probablement plus pertinentes. En associant des Agents IA orientés objectifs, l’automatisation et les applications existantes et l’expertise humaine pour gérer dans leur intégralité des processus complexes et multiétapes, les entreprises peuvent déployer des solutions à fort impact en quelques jours au lieu de plusieurs mois. Par ailleurs, les entreprises conservent le contrôle grâce à une gouvernance intégrée, des garde-fous, une surveillance active et un processus d’apprentissage et d’amélioration continus.

Dans un contexte de marges serrées et de pressions opérationnelles croissantes, les solutions agentiques optimisent la prise de décision, réduisent les erreurs et les retards, et renforcent la capacité des équipes à accélérer la croissance de l’entreprise.

Accélérer l’ampleur et l’impact de l’IA grâce aux solutions agentiques d’Automation Anywhere

Pour que les organisations puissent transformer les investissements en IA en valeur commerciale mesurable, les fonctionnalités d’IA sont insuffisantes : il leur faut des systèmes agentiques évolutifs, qui peuvent être déployés dans toute l’entreprise.

C’est exactement ce que proposent les solutions agentiques d’Automation Anywhere. Elles reposent sur le système d’automatisation agentique des processus (APA), leader du secteur, et sont alimentées par le moteur de raisonnement des processus (PRE). Elles transforment des processus fragmentés et isolés en flux de travail coordonnés et axés sur les résultats, qui orchestrent de bout en bout la collaboration entre Agents IA, humains et systèmes.

Pour accélérer les déploiements, il est possible de mettre en œuvre les schémas directeurs de solutions agentiques en quelques jours à peine pour des processus dans la finance, les achats, l’assistance client et d’autres domaines stratégiques. Ces schémas sont conçus pour les opérateurs non-développeurs : l’expérience est sans code et les connecteurs natifs permettent des intégrations fluides avec les systèmes ERP, CRM et ITSM.

Et étant donné que l’APA a été conçue pour les environnements d’entreprise, la gouvernance et la sécurité, qui sont fondamentales, ne sont pas ajoutées ultérieurement, mais sont intégrées dès la première phase. Les garde-fous IA natifs, les contrôles d’accès, le masquage des données, les pistes d’audit et les évaluations continues des modèles garantissent que chaque agent fonctionne de manière responsable et transparente.
 

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