Quand l’IA devient un collègue, le travail change de nature
Les agents IA ne se contentent plus d’assister les collaborateurs. Ils peuvent désormais exécuter des tâches, orchestrer des processus et proposer des solutions. Mais encore faut-il leur donner le bon contexte.
Comment tirer de la valeur commerciale de l’intelligence artificielle? C’est la question que se posent désormais toutes les entreprises. Avec un paradoxe: elles disposent d’une technologie extrêmement puissante, mais celle-ci ne sait pas nécessairement comment fonctionne leur activité.
L’image utilisée par Alexander Finger, CTO de SAP Suisse, est parlante: l’IA peut être comparée à «une puissante voiture de course parachutée dans un village médiéval». Sans routes, sans carte et sans connaître les règles locales, difficile d’aller très loin.
Alexander Fleischer, Chief Growth Officer et membre de la direction de SAP.SAP
Alexander Fleischer, Chief Growth Officer et membre de la direction de SAP.SAP
C’est précisément là que les agents IA changent la donne. L’automatisation n’est pas nouvelle, rappelle Alexander Finger. Ce qui l’est davantage, c’est la capacité des agents à trouver eux-mêmes des solutions et à enchaîner plusieurs étapes pour atteindre un objectif.
La conséquence pourrait être une nouvelle répartition du travail. «L’humain dirige le processus, à partir de la mélodie qu’il a dans sa tête. L’IA peut ensuite exécuter et orchestrer», résume le CTO.
La différence est notamment visible dans les tâches qui nécessitaient jusqu’ici de traduire une intention en instructions techniques. «Je n’ai plus besoin de programmer, il suffit de dire à l’IA dans son propre langage ce dont on a besoin et quel est l’objectif en termes de business», explique Alexander Finger. L’agent se charge ensuite de traduire cette intention en actions.
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Le même principe peut s’appliquer à des tâches beaucoup plus quotidiennes: écouter une séance, en prendre les notes, puis proposer des solutions concrètes. L’enjeu n’est donc pas seulement de remplacer certaines tâches, mais de déplacer le travail humain vers la définition des objectifs, l’arbitrage et les activités qui nécessitent davantage de jugement.
Le problème du contexte
Pour qu’un agent soit réellement utile, il doit cependant connaître l’entreprise dans laquelle il évolue. Une IA qui ne dispose que d’informations générales peut produire une réponse convaincante sans comprendre les contraintes réelles d’un métier.
C’est pourquoi la qualité des données et leur contextualisation deviennent centrales. SAP cherche notamment à connecter les différents systèmes de l’entreprise afin que ses agents puissent accéder aux informations nécessaires pour effectuer une tâche.
«Joule est un peu la pointe de l’iceberg», estime Alexander Finger. L’interface conversationnelle de SAP permet d’interagir avec l’IA, mais derrière elle se trouvent plusieurs systèmes connectés. L’enjeu est notamment de conserver les connexions aux données et aux processus de l’entreprise, même lorsque les modèles d’IA utilisés évoluent.
Commencer petit
Pour Alexander Fleischer, Chief Growth Officer et membre de la direction de SAP Suisse, cette transformation ne doit pas commencer par une vaste révolution technologique. «Il faut être orienté sur la valeur», explique-t-il.
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Alexander Fleischer, Chief Growth Officer et membre de la direction de SAP Suisse.SAP
Alexander Fleischer, Chief Growth Officer et membre de la direction de SAP Suisse.SAP
Son conseil aux PME: commencer par des cas d’usage clairement identifiés, susceptibles d’apporter un bénéfice concret. Cela peut être aussi simple que l’automatisation de la rédaction d’une description de poste, avant d’étendre progressivement l’usage de l’IA à d’autres étapes d’un processus.
SAP revendique aujourd’hui plus de 400 agents IA dans son portefeuille, capables de prendre en charge différentes parties de processus. Pris séparément, ils automatisent une tâche. Mis ensemble, ils peuvent constituer un assistant capable d’enchaîner plusieurs opérations.
Une évolution particulièrement intéressante pour les PME, confrontées à un marché du travail où certains profils sont difficiles à recruter. Selon Alexander Fleischer, beaucoup d’entre elles expérimentent déjà l’IA, mais les taux d’échec restent élevés: il cite des recherches de SAP selon lesquelles ils atteignent environ 76%.
Les PME disposent toutefois d’un avantage: leur taille leur permet souvent d’expérimenter plus rapidement. Reste à savoir si elles sauront identifier les bons processus à déléguer à la machine.
Car le véritable changement n’est peut-être pas que l’IA sache faire davantage de choses. C’est que l’entreprise apprenne à lui donner une direction.
William Türler s’intéresse à tout ce qui façonne le monde des affaires. Après avoir collaboré avec plusieurs médias romands, il écrit aujourd’hui pour PME, où il couvre la tech, l’innovation et les grandes tendances économiques. Il aime raconter les histoires derrière les projets et les idées.
William Türler s’intéresse à tout ce qui façonne le monde des affaires. Après avoir collaboré avec plusieurs médias romands, il écrit aujourd’hui pour PME, où il couvre la tech, l’innovation et les grandes tendances économiques. Il aime raconter les histoires derrière les projets et les idées.