La plupart de l’IA n’est pas de l’IA. Cela va bientôt avoir de l’importance.

Le lieu où l’IA n’a nulle part où se cacher

Un résultat d’examen de dépistage du cancer colorectal arrive dans une clinique par télécopie, où 88% des professionnels de la santé disent que les retards liés à la télécopie affectent négativement les soins aux patients. Il est marqué positif. Il vit à l’intérieur d’un PDF. Personne ne le voit à moins que quelqu’un n’ouvre manuellement le document, le lise et décide ce qu’il faut faire ensuite. Entre-temps, le patient attend. Le suivi ne se produit pas. L’écart de soins s’élargit.

Ceci n’est pas un échec technologique au sens classique. La télécopie a été reçue. Le document a été stocké. Selon la plupart des définitions, le système a fonctionné. Ce qui a échoué, c’est tout ce qui devait se passer ensuite, et aucun outil d’IA dans le flux de travail n’était responsable de le faire se produire.

J’ai passé plus d’une décennie dans le domaine de la santé, et c’est ce qui rend la santé le prisme le plus clair pour évaluer l’IA : chaque goulet d’étranglement a un coût humain, et ce coût est impossible à ignorer.

La santé est où la norme réelle pour l’IA est établie en premier. Et ce qui est visible ici va bientôt arriver dans toutes les industries.

D’ici 2027, les organisations qui auront bougé le plus rapidement seront celles qui exécuteront une architecture différente. Les gagnants seront ceux qui auront une véritable intégration, car Gartner prévoit que plus de 40% des projets d’IA agente pourraient être annulés en raison d’un manque de valeur réelle. Au lieu de superposer des solutions SaaS ponctuelles et de compter sur le personnel pour les relier, ils auront des couches autonomes situées directement au-dessus des systèmes d’enregistrement, exécutant les flux de travail de bout en bout sans intervention humaine à chaque étape. Les produits SaaS qui ne peuvent pas être absorbés dans ce modèle ou justifier leur place à côté de celui-ci risquent quelque chose de pire qu’une conversation de renouvellement difficile. Ils risquent l’obsolescence.

Tout « IA » n’est pas de l’IA

Le SaaS a passé deux ans à appeler trois choses très différentes par le même nom. Cette confusion a des conséquences. Alors que certains produits sont vraiment agents, d’autres ne sont que des couches d’IA sur de vieilles technologies, une distinction de plus en plus reconnue alors que les agents d’IA réorganisent les marchés SaaS.

La première catégorie est l’IA en nom seulement. Ce sont des produits SaaS existants avec une fine couche ajoutée : une fonction de résumé ici, un outil de classification là. La feuille de route n’a pas changé. Le produit n’a pas changé. La seule chose qui a changé, c’est ce qui est écrit sur le site Web. L’IA est un cadre marketing. La direction de développement n’a pas bougé.

La deuxième est l’IA en tant que terme générique. Les fournisseurs regroupent l’apprentissage automatique, la GenAI, les flux de travail et les capacités réellement agentes ensemble et appellent tout cela l’IA. La question qui vaut la peine d’être posée est de savoir si l’IA est à l’origine de la vision produit ou si elle sert principalement à encadrer la conversation de vente. Dans la plupart des cas, si l’on insiste suffisamment, c’est le dernier.

La troisième est l’IA réellement agente. Ces systèmes agissent de manière flexible dans les paramètres, interprètent les entrées et prennent des mesures sans attendre qu’une personne décide ce qui se passe ensuite. Ceci est la chose la plus proche de l’IA autonome disponible aujourd’hui, et cela représente un véritable saut de capacité. Mais la capacité n’est pas la même chose que l’achèvement. Même les meilleurs systèmes agents sur le marché s’arrêtent bien avant de posséder un flux de travail de bout en bout.

La courbe d’adoption des dernières années raconte la même histoire en boucle. 2022 a été dominé par la planification des vaccins et les portes numériques. 2024 a été dominé par la gestion du cycle de revenu (RCM) et l’automatisation de la codification. 2025 a apporté des scribes d’IA et des outils d’écoute ambiante. 2026 est l’année de la voix agente, lorsque les entreprises de santé présentent le ROI et les capacités agentes lors d’événements de l’industrie comme HIMSS. À chaque cycle, l’industrie trouve une nouvelle catégorie, la déclare transformatrice et passe à autre chose. Le problème sous-jacent reste exactement où il était : le travail dépend encore des personnes pour le faire progresser.

Appelons les choses par leur nom : la plupart des investissements dans l’IA ne changent pas la façon dont le travail est effectué. Les acheteurs finissent par choisir dans la mauvaise catégorie, convaincus qu’ils achètent une transformation alors qu’ils achètent une boîte de réception améliorée. L’adoption de l’IA d’entreprise s’est considérablement élargie, mais la plupart des systèmes n’ont toujours pas intégré l’IA dans les flux de travail opérationnels à grande échelle. Le problème vit dans la feuille de route. Le message ne fait que l’obscurcir.

Pour les acheteurs, mal lire la taxonomie a un coût spécifique. Cela verrouille les frais de coordination qui s’accumulent avec le temps. Les organisations qui investissent dans les deux premières catégories paient pour l’IA tout en maintenant le même fardeau opérationnel. Le nombre de personnes nécessaires pour maintenir le flux de travail ne diminue pas. Il devient simplement plus coûteux de le justifier.

Une bonne IA, mais une mauvaise définition de « terminé »

Prenez le flux de travail de la télécopie. C’est une illustration utile de l’endroit où se trouve la norme aujourd’hui et de la façon dont elle évolue rapidement.

Les pires systèmes analysent la télécopie, affichent le contenu et le laissent à la disposition du personnel pour agir. C’est une meilleure boîte de réception. Les bons systèmes vont plus loin : ils extraient les étapes suivantes et les exécutent, acheminant la référence, déclenchant la prise de contact avec le patient, planifiant le rendez-vous. C’est une véritable exécution de tâches, et il y a quelques années, cela aurait semblé un saut important.

La prochaine phase rend même cela incomplet. La norme qui émerge est de savoir si un système peut posséder tout le parcours en aval : suivre le patient, suivre le clinicien référent, persister jusqu’à ce que la visite se produise réellement, fermer la boucle, signaler les exceptions sans être invité. Pas de passes. Personne ne gère cela entre-temps.

La plupart des systèmes actuels, même les systèmes agents réellement, fonctionnent à la phase intermédiaire. Ils exécutent une tâche. Ils dépendent encore des humains pour coordonner entre les tâches. C’est la définition de « terminé » que le marché est sur le point de dépasser.

L’exécution de tâches individuelles où les personnes coordonnent entre elles ne sera plus la norme. La coordination autonome complète sur un flux de travail, de la première entrée à la sortie confirmée, est là où les attentes vont dans les prochaines années.

La sortie n’est pas l’exécution. L’exécution de tâches n’est pas la possession du flux de travail. L’industrie commence seulement à se rendre compte de la deuxième moitié de cette distinction.

Pour les constructeurs, c’est là que l’avantage concurrentiel commence déjà à se séparer. Les systèmes qui s’arrêtent aux sorties deviennent plus faciles à comparer, plus faciles à rendre génériques et plus difficiles à défendre lors du renouvellement. Les systèmes qui exécutent des tâches sans posséder le résultat complet ne sont qu’une phase en avant. La position défendable appartient aux systèmes qui peuvent exécuter un flux de travail de bout en bout, de manière autonome, à travers les systèmes, dans le temps.

À quoi ressemblera réellement la prochaine phase

Il y a quelques années, j’aurais décrit la catégorie d’IA agente et l’aurais appelée la destination. Ce n’est pas le cas. C’est un point de repère. La prochaine phase sera définie par les systèmes qui prennent la responsabilité de compléter le travail à travers les systèmes d’enregistrement. L’amélioration d’une étape dans un système est la barre ancienne.

L’ancien modèle est simple : le logiciel effectue une fonction, et les personnes relient les étapes. Un système extrait des informations. Une personne décide ce qu’il faut en faire. Un autre système planifie le rendez-vous. Une autre personne suit. Le fardeau de coordination vit avec le personnel. Il a toujours vécu avec le personnel. C’est le modèle sur lequel l’IA a été superposée, et non le modèle qu’elle remplace.

Le modèle émergent déplace cette responsabilité. Les systèmes font progresser le flux de travail. Les personnes interviennent lorsque quelque chose se brise, nécessite un jugement ou sort des limites de la politique. La coordination est intégrée au système, et non absorbée par l’équipe.

D’ici 2027, les systèmes qui comptent seront ceux connectés directement aux systèmes d’enregistrement de base, exécutant tout ce qui est nécessaire pour atteindre un résultat sans attendre l’intervention humaine à chaque étape. Posséder le résultat de bout en bout.

Construire à ce niveau a des exigences spécifiques : intégration à travers des systèmes fragmentés qui n’ont pas été conçus pour fonctionner ensemble, fiabilité dans les environnements de production où les cas de bordure sont constants, conformité avec les contraintes réglementaires qui varient selon le contexte et possession continue des résultats sur l’ensemble du flux de travail. La plupart des organisations ne sont pas structurées pour construire cela en interne. Les fournisseurs qui le peuvent définiront la prochaine ère du logiciel d’entreprise.

Les fournisseurs qui ne le peuvent pas se retrouveront dans la même position que les solutions SaaS ponctuelles qu’ils ont remplacées : utiles pendant un certain temps, puis sur le chemin.

Ce que cela signifie si vous construisez, achetez ou misez sur l’IA

Pour les constructeurs

La vérité inconfortable est que la plupart des systèmes d’IA sont conçus pour aider, et l’aide ne s’accumule pas. Elle ne s’étend pas. Elle ne devient pas plus difficile à déplacer avec le temps. L’exécution si.

La question qui vaut la peine de réorienter toute la feuille de route : les systèmes éliminent-ils le besoin de coordination humaine dans le flux de travail ? Le fait qu’ils soient qualifiés d’agente est une barre plus basse, et l’écart entre les deux est là où la plupart des constructeurs se trouvent actuellement.

Arriver à l’exécution nécessite de posséder l’intégration en premier lieu. Les constructeurs ne peuvent pas déclencher des actions en aval dans les systèmes dans lesquels ils ne sont pas intégrés. Afficher des recommandations dans un flux de travail est une capacité fondamentalement différente de celle d’opérer à l’intérieur. Les passes dans le produit, les moments où une personne doit prendre ce que le système a posé, sont le signal le plus clair de l’endroit où les constructeurs se trouvent sur cet axe. Vérifiez-les. Tout le monde est une responsabilité dans un marché qui se consolide autour des systèmes qui les éliminent.

Si la feuille de route d’un constructeur est toujours orientée vers le fait de rendre les sorties plus intelligentes, il optimise autour d’un problème qui le rattrapera. La fenêtre pour se réorienter vers l’exécution est ouverte maintenant. Elle ne restera pas ouverte indéfiniment.

Pour les acheteurs

Si les pilotes livrent de la valeur, continuez à les faire fonctionner. La question est de savoir s’ils mènent quelque part. Évaluez si le fournisseur peut aller au-delà de l’amélioration d’une seule étape.

Cela commence par la feuille de route. Demandez à chaque fournisseur où il va et appliquez la taxonomie à ce qui est entendu. Résolvent-ils des problèmes discrets avec l’IA ou construisent-ils vers l’exécution de bout en bout ? Un fournisseur toujours orienté vers les solutions ponctuelles continuera à vendre des solutions ponctuelles aux acheteurs. La feuille de route indique aux acheteurs quel type ils traitent avant que le contrat ne le fasse.

Une fois que les acheteurs savent où ils vont, ils doivent tester les métriques. Un fournisseur qui annonce des taux d’automatisation de 80 % ou des scores de contenu élevés fournira des données de sortie. Poussez au-delà : quels pourcentages de flux de travail se terminent sans intervention humaine de bout en bout ? Comment ce chiffre tient-il lors de l’augmentation du volume et de la complexité ? Faites les mathématiques sur ce que la réduction réelle de la coordination signifierait pour les coûts opérationnels.

Ensuite, assurez-vous que les contrats soient corrects avant de passer à l’échelle. Lorsque l’IA s’intègre dans la planification, la prise en charge, le suivi et les références, les coûts sont calculés différemment que les SaaS traditionnels. Modélisez le coût par interaction assistée par l’IA de la même manière que vous modéliseriez l’informatique en nuage. Négociez en conséquence, avec des plafonds de dépenses, des engagements échelonnés et des protections de prix intégrées. La façon dont les acheteurs négocient leurs dépenses Azure va commencer à ressembler à la façon dont ils négocient toutes leurs dépenses. Les organisations qui sautent cette étape lorsque les volumes sont faibles le regretteront lorsqu’ils ne le sont plus.

Pour les investisseurs et les analystes

La profondeur des fonctionnalités et la qualité de l’interface ne sont plus des proxies fiables pour la défensibilité. Les entreprises qui étendront leur empreinte opérationnelle seront celles qui prendront la responsabilité des résultats à travers les systèmes d’enregistrement. Les produits à couche d’assistance font face à une pression sur les marges et à un risque de consolidation à mesure que les acheteurs deviennent plus sophistiqués sur ce qu’ils achètent réellement. Lorsque vous évaluez les fournisseurs d’IA, demandez où sont les passes humaines. La réponse en dit plus sur la position concurrentielle à long terme que la démo ne le fera.

La norme est en train d’être établie maintenant

La santé montrera au reste du logiciel d’entreprise où ce changement va atterrir en premier. Les enjeux sont trop élevés et les inef ficacités trop coûteuses pour que l’écart entre la sortie et l’exécution reste invisible. Les organisations qui bougent maintenant auront construit ce que tout le monde d’autre essaie de rattraper. La prochaine phase appartient aux systèmes qui complètent le travail. Tout le reste est du surcoût.