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Logiciels d’entreprise et l’urgence d’adopter l’IA agente

En fournissant des outils en ligne via un modèle d’abonnement, le logiciel en tant que service (SaaS) a changé la façon dont les entreprises travaillent. Cependant, les capacités étaient limitées pour certaines, donc le SaaS vertical a ajouté des fonctionnalités spécifiques à l’industrie. Ensuite, l’intelligence artificielle (IA) et les avancées telles que l’automatisation des processus robotiques (RPA) sont arrivées, qui utiliseraient des bots virtuels pour reproduire les actions des humains et éliminer les tâches répétitives.
Maintenant, les logiciels d’entreprise entrent dans une nouvelle ère avec l’IA agente, alimentée par des agents autonomes qui ne reproduisent pas seulement les humains, mais analysent les données, prennent des décisions, exécutent des tâches et s’auto-organisent en temps réel. L’IA agente va bien au-delà du SaaS traditionnel ou de la RPA. Il s’agit d’un logiciel qui agit comme une force de travail dans le domaine numérique, qui peut être intégré à travers une pile technologique et produire des résultats commerciaux mesurables. Cela est rendu possible par des agents d’IA individuels qui tirent parti de grands modèles de langage pour effectuer un raisonnement de haut niveau.
Aucun prompt humain n’est requis et chaque agent peut être assigné à son propre objectif. L’un pourrait se concentrer sur les nouvelles ventes, un autre faciliter le service client, un troisième gérer les changements de fabrication en temps réel – les possibilités semblent infinies. Et contrairement aux modèles d’IA générative tels que ChatGPT, les agents agents ne rehashent pas et ne crachent pas simplement du contenu, ils peuvent même parcourir des bases de données et construire des flux de travail par eux-mêmes pour compléter une tâche donnée.
Selon Gartner, environ un tiers des applications logicielles dans l’entreprise intégreront l’IA agente d’ici 2028: Le chiffre était inférieur à un pour cent en 2024. Dans les résultats d’une enquête annoncés par Cloudera en mi-avril – basés sur un sondage de 1 484 dirigeants IT mondiaux – 83 % estimaient que les agents d’IA étaient critiques pour un avantage concurrentiel et environ 60 % craignaient de rester en arrière s’ils ne poursuivaient pas l’adoption cette année.
De plus, un effrayant 96 % ont déclaré qu’ils prévoyaient d’accroître leurs déploiements au cours des 12 prochains mois, la moitié ajoutant que ceux-ci pourraient être de grands déploiements dans toute leur organisation.
Combler le fossé
Le PDG de Salesforce, Marc Benioff a qualifié l’IA agente de « nouveau modèle de travail, nouveau modèle de productivité et nouveau modèle économique ». La participation à la force de travail américaine reste en deçà des chiffres d’avant la pandémie, et il y a plus d’emplois vacants aujourd’hui qu’il n’y a de candidats au chômage pour les occuper. Un objectif principal de l’IA est d’éliminer les tâches répétitives, cependant, en même temps, les employés doivent être en mesure de produire plus. À cet égard, la main-d’œuvre numérique devrait être utilisée pour améliorer la force de travail et accroître la productivité, la rendre plus efficace et permettre aux organisations de concurrencer.
L’IA agente peut combler le fossé entre le personnel et les produits de diverses manières. Par exemple, un directeur des ventes pourrait utiliser une solution de gestion de la relation client (CRM) pour contrôler un grand groupe de clients existants et potentiels et générer des ventes. Un agent d’IA pourrait communiquer avec cette base, identifier des opportunités, mettre à jour les dossiers, voire même compléter de petites ventes. Si vous avez cela qui fonctionne pour une équipe, jour et nuit, les heures de travail manuel économisées et la possibilité d’augmentation des ventes auraient un impact majeur.
La technologie connaît certains problèmes de croissance, en particulier lorsqu’il s’agit de tarification de l’IA agente. Les modèles « par siège » seront probablement remplacés par des modèles « par tâche » qui sont effectués. L’IA agente pourrait également devenir plus un modèle basé sur la valeur avec des agents d’IA « employés » pour accomplir une fonction et produire des résultats garantis. Salesforce a signalé il y a seulement quelques mois des accords de produits records pour Agentforce, sa plate-forme pour construire, personnaliser et déployer des agents autonomes, mais elle a récemment modifié son modèle de tarification pour un modèle basé sur la consommation qui relie les coûts directement aux résultats.
Responsabilité et responsabilité
Bien qu’il faille encore régler beaucoup de choses avec l’IA agente, ce qui est certain, c’est que la façon dont les fournisseurs de logiciels sont sélectionnés devra changer. L’évaluation traditionnelle s’est concentrée principalement sur les ensembles de fonctionnalités, mais avec l’IA agente, les entreprises doivent peser des choses telles que l’historique de fiabilité et de responsabilité d’un fournisseur et s’ils peuvent s’aligner sur les objectifs spécifiques d’une entreprise.
La responsabilité devrait être une préoccupation pour les décideurs car ils n’achètent plus seulement du logiciel. Au lieu de cela, ils donnent à l’intelligence numérique l’approbation de faire des choses en leur nom, et cela peut créer des problèmes juridiques et de conformité. Cela étant dit, les entreprises doivent considérer leur responsabilité, creuser profondément les risques, s’appuyer sur l’auditabilité et garder les lignes directrices réglementaires au premier plan. De plus, les organisations doivent identifier qui est réellement responsable si un agent d’IA devient incontrôlable, ainsi que les procédures pour le contenir ou le désactiver s’il se produit.
Étapes à suivre
Avec l’IA agente, beaucoup d’entre nous allons voir un changement majeur dans la façon dont nous faisons des affaires. Les étapes suivantes sont quelques actions que vous pouvez prendre immédiatement pour lancer le processus.
Tout d’abord, réexaminez votre pile technologique en vous concentrant sur ces fonctions basées sur des règles qu’un agent d’IA pourrait éliminer. Considérez quel logiciel pourrait avoir des problèmes d’interopérabilité ou nécessiter une nouvelle interface de programmation d’applications. Assurez-vous d’éviter la prise de décision cloisonnée – l’IA agente peut avoir un impact sur de nombreux aspects des entreprises, donc incluez des dirigeants de la direction juridique, des TI et des opérations. Il est également essentiel de créer des politiques d’employés pour une utilisation sûre et responsable des agents, également.
Vous devez comprendre la capacité de travail d’un agent d’IA, ainsi que la complexité qu’il peut éliminer. Cela signifie que vous devrez également reconsidérer les modèles de coûts logiciels et le retour sur investissement qu’ils peuvent offrir. Il s’agit de volume et d’efficacité, donc les coûts par siège, par licence et par abonnement ne sont plus les critères à utiliser.
L’IA agente aura un impact important sur le SaaS, mais ne le remplacera pas entièrement. Nous allons voir une collaboration de technologies, guidée par un objectif d’augmentation des forces de travail. Cependant, les entreprises devront fondamentalement changer leur façon de travailler avec les logiciels. L’IA agente est là, et plus vous comprenez ce qu’elle peut faire et la mettez en pratique, plus vous cimenterez votre position et votre succès futurs.












