Recâbler l'entreprise avec l'IA agentique : réussir intelligemment

La pile d'entreprise n'est pas seulement cassée, elle est obsolète et ralentira votre entreprise.

Au cours des deux dernières décennies, l'architecture d'entreprise est devenue de plus en plus complexe, tout en stagnant étrangement. À la base : lacs de données, entrepôts de données, feuilles de calcul. Au milieu : applications, plateformes, tableaux de bord. Au sommet : processus et personnes qui les assemblent. Cette hiérarchie a été conçue pour un monde plus lent et plus déterministe, où les informations pouvaient attendre, où les décisions suivaient les réunions et où les cycles de reporting mensuels suffisaient.

Ce monde a disparu.

Aujourd'hui, les entreprises croulent sous les données, mais manquent cruellement d'intelligence. On attend d'elles qu'elles réagissent en temps réel à l'évolution des attentes des clients, aux turbulences du marché et aux perturbations opérationnelles. Les tableaux de bord statiques, les workflows fragiles et les processus déclenchés manuellement ne suffisent plus.

Ce qui émerge à sa place n'est pas seulement un ensemble d'outils plus intelligents, mais une couche fondamentalement différente : une couche d'intelligence . Au cœur de cette couche se trouve l'IA agentique .

Figure 1 : Pile d'entreprise traditionnelle vs. couche d'intelligence émergente. Des tableaux de bord aux décisions, cette nouvelle couche pilote l'action et la coordination en temps réel.

De l'automatisation à l'agence : ce qui fait la différence

Soyons clairs : l'automatisation n'est pas nouvelle. Les entreprises utilisent des macros, des scripts, des robots et des déclencheurs depuis des années. Même la RPA promettait de « tout automatiser ». Mais ces approches reposaient sur des instructions rigides et précodées.

L’IA agentique est différente.

L'IA agentique désigne des entités logicielles autonomes (« agents ») qui ne se contentent pas de suivre des instructions : elles comprennent les objectifs, observent les systèmes, analysent les données, planifient les actions et s'adaptent en fonction des résultats. Il ne s'agit pas de scripts statiques, mais de solutions dynamiques qui déterminent proactivement la marche à suivre.

Ce qui est révolutionnaire, ce n'est pas qu'ils font gagner du temps, mais qu'ils modifient la structure même du travail.

L'urgence derrière le changement et ce que fait réellement la couche de renseignement

Mais comprendre ce qui distingue Agentic AI n'est qu'une partie de l'équation. Ce qui alimente son urgence aujourd'hui est un ensemble de forces convergentes qui remodèlent les exigences des entreprises.

Les systèmes d'entreprise traditionnels n'ont pas été conçus pour la vitesse, l'évolutivité et la complexité d'aujourd'hui. Les workflows qui fonctionnaient autrefois bien dans des environnements plus lents et cloisonnés peinent désormais à répondre aux exigences modernes. Parallèlement, l'infrastructure d'IA a gagné en maturité : les LLM et les modèles multimodaux prennent désormais en charge le raisonnement, la planification et l'exécution des décisions en temps réel.

L'IA agentique répond à cette situation, non pas en automatisant davantage, mais en devenant l'intelligence connective de l'entreprise. Ces agents intelligents s'intègrent aux systèmes, interprètent les objectifs et coordonnent l'exécution. Ils conservent un contexte partagé, s'adaptent en permanence et opèrent à l'échelle de l'entreprise.

Le résultat : une couche d’intelligence omniprésente, distribuée, intégrée et en apprentissage permanent, qui permet à l’entreprise d’agir, et pas seulement d’analyser.

Ce nouveau niveau de capacité nécessite non seulement des outils plus intelligents, mais aussi une conception plus intelligente. Explorons comment le construire, en commençant par l'architecture qui sous-tend les agents intelligents.

Architecture de la couche d'intelligence : concevoir avec intention

L'IA agentique exige une approche intentionnelle et systémique. Il ne s'agit pas simplement d'ajouter un outil supplémentaire, mais d'intégrer l'intelligence de manière profonde et cohérente à l'architecture de votre entreprise.

Cela commence par définir le fonctionnement des agents : comment ils perçoivent les données, interprètent les objectifs, exécutent les plans et s’adaptent en fonction des résultats, tout en adhérant aux normes de sécurité, de conformité et de gouvernance de niveau entreprise.

Mais l'architecture seule ne suffit pas. Les organisations doivent provisionner l'infrastructure de support adéquate : environnements de calcul, frameworks d'orchestration, outils d'observabilité et mécanismes de gouvernance. Ces composants en coulisses sont essentiels pour une évolutivité fiable et éviter une fragilité coûteuse.

Pour fonctionner efficacement, cette couche doit :

• Interface avec des systèmes hétérogènes

• Conserver le contexte dans tous les flux de travail

• Soutenir la planification et l'exécution dynamiques

• Être observable, gouvernable et tolérant aux pannes par conception

Pour exploiter ces fonctionnalités, les organisations déploient souvent des agents à l'aide de microservices conteneurisés, coordonnés par des plateformes événementielles comme AWS Step Functions ou Temporal. Les agents peuvent être hébergés dans des environnements sans serveur (par exemple, AWS Fargate) ou des clusters Kubernetes (par exemple, EKS), selon la complexité de la charge de travail et les besoins d'évolutivité.

Ces composants constituent la base d’agents modulaires qui peuvent fonctionner de manière indépendante ou en collaboration avec d’autres.

Sans cette base architecturale, Agentic AI risque de devenir une autre couche d'automatisation fragile, plutôt que l'intelligence connective qu'elle est censée être.

Voyons maintenant ce qui rend ce niveau d’intégration possible.

Modèles d'intégration : intégrez l'intelligence à votre pile

Les systèmes agentiques prospèrent lorsqu'ils sont intégrés à votre architecture, et non ajoutés. Les principaux modèles sont les suivants :

• Architectures pilotées par événements : utilisez des services comme Amazon EventBridge ou Kafka pour déclencher des agents en fonction de signaux en temps réel : modifications des données, actions des utilisateurs ou événements système.

• Couches d'abstraction : introduisez des API GraphQL, Amazon API Gateway ou un middleware pour protéger les agents de la complexité des systèmes hérités.

• Mémoire contextuelle : conservez l'état partagé et la mémoire à long terme à l'aide d'Amazon Neptune (base de données graphique), DynamoDB ou de magasins vectoriels pour le rappel basé sur l'intégration

Meilleure pratique : déployez des agents en tant que services conteneurisés sur AWS Fargate ou EKS, orchestrés avec des fonctions d'étape ou des flux de travail temporels pour la résilience, l'évolutivité et la modularité.

Gérer les réalités : les défis d'intégration à ne pas ignorer

La création d’une couche d’intelligence introduit de nouvelles considérations de conception, mais avec les bonnes bases, celles-ci sont entièrement gérables.

L'IA agentique adaptée à l'entreprise nécessite une intégration réfléchie des données, des systèmes et des contrôles. Anticiper ces dimensions en amont garantit un comportement fiable, sécurisé et conforme aux objectifs de l'entreprise.

Voici à quoi vous attendre et comment garder une longueur d’avance :

Lorsqu'elle est conçue intentionnellement, la couche d'intelligence n'introduit pas de fragilité : elle renforce la résilience, la transparence et le contrôle dans la prise de décision de l'entreprise.

Une fois l'architecture et l'intégration fondamentales en place, la prochaine étape est l'évolutivité, où l'intelligence prête à l'emploi devient possible. Voyons comment cela se passe dans la section suivante.

Marchés d'agents : une nouvelle frontière pour l'intelligence d'entreprise

Tout comme les boutiques d'applications ont démocratisé l'accès aux logiciels, les plateformes d'agents s'imposent comme la prochaine grande avancée. Ces plateformes proposent un catalogue croissant d'agents intelligents et spécifiques à chaque tâche, chacun étant conçu pour gérer des flux de travail spécifiques avec autonomie, précision et adaptabilité.

Au lieu de développer des capacités d'IA de toutes pièces, les entreprises exploitent désormais des agents préconfigurés et prêts à l'emploi qui s'intègrent directement aux systèmes et couches de données existants. Qu'il s'agisse d'un processeur de documents qui numérise automatiquement les formulaires, d'un validateur de paiements qui vérifie les détails des transactions ou d'un routeur de dossiers qui attribue intelligemment les charges de travail, ces agents dédiés réduisent considérablement les efforts de développement tout en accélérant la rentabilisation.

Au cœur de ce modèle se trouve l'architecture d'IA agentique, une conception en couches qui intègre l'intelligence nativement à l'entreprise. Elle s'étend sur trois niveaux interconnectés :

• Écosystème d'entreprise : la surface opérationnelle où la valeur est délivrée : systèmes ERP, plates-formes héritées, outils informatiques et systèmes de support.

• Place de marché des agents IA : une couche modulaire de plusieurs agents intelligents, chacun conçu pour résoudre des tâches spécifiques, mais conçu pour collaborer de manière fluide entre les flux de travail.

• Couche de fondation de données : l’épine dorsale de l’architecture, fournissant la connectivité, l’accès fédéré, les contrôles de gouvernance et les produits de données réutilisables, garantissant que chaque agent fonctionne avec contexte, conformité et confiance.

Figure 2 : Illustration de l'architecture du marché des agents

Ensemble, ces couches forment une structure intelligente unifiée, où les agents ne se contentent pas de se connecter aux systèmes, ils les comprennent. Et lorsqu'ils sont conçus pour fonctionner en harmonie, ils ne se contentent pas d'agir, ils collaborent.

Concevoir pour la synergie : quand la coordination devient intelligence

Le déploiement d'agents n'est qu'un début. La véritable puissance de l'IA agentique se révèle lorsque ces agents fonctionnent comme un réseau intelligent : ils partagent le contexte, s'appuient sur les résultats des autres et produisent des résultats coordonnés qui vont bien au-delà de ce que l'automatisation individuelle peut offrir.

Considérez cet exemple :

• L'agent de messagerie détecte les mises à jour de prix à partir de la correspondance entrante et transmet les données pertinentes aux agents en aval.

• L'agent de réconciliation utilise cette entrée pour valider les informations par rapport aux systèmes internes, enrichissant ainsi le contexte.

• Insight Agent, informé par les deux agents précédents, résume les écarts et informe les bonnes parties prenantes, complétant ainsi le flux de travail sans orchestration humaine.

Figure 3 : Comment plusieurs agents collaborent en temps réel pour stimuler l’action

Cette synergie n’est pas seulement une automatisation : c’est un système vivant et évolutif de collaboration entre spécialistes du numérique.

Même dans les secteurs hautement réglementés, cette tendance se maintient. Une société de services financiers du Fortune 100 a transformé un flux de traitement des primes en 17 étapes en déployant des agents IA pour la validation des documents, la vérification des paiements, le suivi de la conformité et le routage intelligent des dossiers. Cela a entraîné une réduction de 60 % du temps de traitement, de 80 % des erreurs manuelles et de près de 40 % des frais généraux opérationnels, prouvant ainsi que la coordination des agents génère de réels résultats opérationnels.

Avec la couche de renseignement en place, les entreprises ne se contentent pas de transformer leurs opérations : elles posent les bases d’une nouvelle ère de collaboration homme-agent.

Pourquoi ce n’est pas du battage médiatique, mais un changement stratégique

L'IA agentique représente une refonte fondamentale des opérations de l'entreprise : pas seulement une évolution technique, mais une nouvelle façon de travailler. Il ne s'agit pas d'un simple ajout, mais d'une refonte de la prise de décision et de l'exécution du travail.

Selon IDC, d'ici 2026, plus de 55 % des flux de travail des entreprises impliqueront des agents autonomes intégrés directement aux opérations. Gartner ajoute que les organisations adoptant des architectures agentiques ont déjà constaté une amélioration de 35 % des délais de décision dès la première année, ce qui témoigne non seulement du potentiel futur, mais aussi de l'impact actuel. Cette évolution est déjà en cours. Les entreprises qui agissent dès maintenant gagneront en efficacité et en avantage décisionnel.

Transformation des données d'entreprise : découvrez Avrio, la plateforme basée sur l'IA qui révolutionne les parcours des données vers l'IA

Si les agents intelligents pilotent l'action, la base de toute couche d'intelligence réside dans les données sur lesquelles ils s'appuient. C'est là qu'intervient Avrio, la solution révolutionnaire de Trianz qui révolutionne la façon dont les entreprises interagissent avec leurs données.

Avrio génère des analyses, des insights, des opportunités, des risques et des recommandations en temps réel à partir de toutes vos données, grâce à des conversations intuitives ou à une série d'invites. C'est comme si vous aviez un data scientist qui parle votre langue, littéralement. Cette plateforme de données sans code, optimisée par l'IA, unifie l'ensemble de votre parcours data-to-IA, rendant les analyses de données complexes aussi simples qu'une conversation.

Principales caractéristiques qui distinguent Avrio

• Connectivité universelle des données : se connecte de manière transparente à plus de 50 sources de données (sur site, dans le cloud et SaaS), éliminant ainsi ces silos de données frustrants qui ont tourmenté les organisations pendant des années.

• Place de marché de données d'entreprise : créez des produits de données en quelques minutes et publiez-les sur une place de marché de données d'entreprise à partir de laquelle les utilisateurs peuvent les consommer.

• Gen BI/Analytics sans migration : Permet des analyses et des informations en temps réel sans migrations coûteuses ni pipelines ETL complexes. Vos données restent là où elles sont, mais deviennent infiniment plus accessibles. Gen BI est disponible nativement dans Avrio et se connecte également à des outils tels que Quicksight, Tableau ou Power BI.

• Vues unifiées et analyses à partir de données structurées et non structurées : l'IA d'Avrio peut générer et combiner des analyses à partir de données structurées et non structurées telles que des e-mails, des chats, des fichiers PDF, etc. pour générer des informations holistiques.

• Intelligence conversationnelle : les utilisateurs peuvent interagir avec leurs données en anglais simple grâce à l'IA conversationnelle, démocratisant ainsi l'accès aux données entre les équipes et les niveaux de compétence.

• Places de marché d'agents : exploitez une place de marché prête à l'emploi d'agents d'IA, chacun conçu pour effectuer de manière autonome des tâches telles que la réconciliation, l'enrichissement et la prise de décision, adaptées au comportement des utilisateurs et aux besoins de l'entreprise.

• Gouvernance intégrée : la gouvernance intégrée, la fédération de données sans déplacement et les produits de données en libre-service garantissent que vos données restent sécurisées et conformes tout en étant accessibles.

L'impact dans le monde réel

L'approche de productisation des données d'Avrio révolutionne votre accès aux données et leur utilisation, créant une expérience similaire à celle d'Amazon Prime Video* ou de Netflix* pour les données d'entreprise. Imaginez une place de marché bien organisée où toutes vos données d'entreprise et tierces sont facilement accessibles sous forme de produits, accessibles aux utilisateurs autorisés via une expérience simple et intuitive.

Les résultats parlent d'eux-mêmes : l'interface unifiée d'Avrio remplace les chaînes d'outils fragmentées, réduit les coûts, garantit la conformité et maintient la qualité des données, tout en permettant aux équipes de transformer les données brutes en informations exploitables en quelques semaines plutôt qu'en quelques mois.

Mais Avrio est bien plus qu'une simple plateforme de données : c'est la base intelligente qui alimente Agentic AI. En unifiant l'accès aux données et le contexte, elle permet aux agents intelligents non seulement d'analyser les données, mais aussi de planifier, de raisonner et d'agir en temps réel.

Pour les organisations prêtes à aller au-delà de l’analyse de données traditionnelle et à adopter l’avenir des plateformes de données intelligentes, Avrio marque un changement fondamental vers des expériences de données véritablement démocratisées et alimentées par l’IA.

Placez l'intelligence au cœur de votre entreprise

La couche d'intelligence n'est plus facultative : elle est fondamentale. L'IA agentique produit déjà des résultats tangibles dans les entreprises de tous les secteurs, allant des rapprochements plus rapides à la réduction du travail manuel.

Vous voulez voir comment cela fonctionne en pratique ?

Réservez une démonstration en direct d'AVRIO pour découvrir comment Agentic AI peut remodeler vos opérations, sans remplacer vos systèmes existants.

*La marque déposée Netflix appartient à Netflix®, Inc. et Trianz et ses services ne sont ni affiliés ni approuvés par Netflix®, Inc.
*La marque Prime appartient à Prime Video®, Inc. et Trianz et ses services ne sont ni affiliés ni approuvés par Prime Video®, Inc.