L'IA dans l'entreprise ne consiste pas à passer de l'assistant à l'autonome ; il s'agit d'un éventail de capacités. C'est en comprenant ce spectre que les organisations passent de la curiosité à la confiance.
Rich Sonnenblick, Chief Data Scientist de Planview, et Razat Guarav, CEO de Planview, prennent le temps, dans cette vidéo éclairante, d'expliquer comment les agents d'IA transforment la gestion stratégique de portefeuille et la planification d'entreprise.
L'essor des agents de raisonnement
Pour la plupart des entreprises, le premier pas vers l'IA a commencé avec des copilotes capables de répondre à des questions ou de résumer des rapports complexes. C'était utile mais limité. "Nous avons tous utilisé un grand modèle linguistique pour, par exemple, résumer un document. Les agents poussent encore plus loin la puissance des grands modèles de langage en leur donnant la capacité de raisonner, puis d'agir", comme l'indique Rich.
Le raisonnement change tout. Lorsqu'une IA peut agir dans des limites définies, elle cesse d'être un assistant passif et devient un collaborateur actif. Un agent raisonneur n'attend pas d'être sollicité ; il surveille l'activité, détecte les écarts et propose des solutions de son propre chef.
L'importance des agents d'arrière-plan
L’activité en entreprise se fait rarement de manière ordonnée et programmée. Les priorités changent, les dépendances évoluent et les risques apparaissent entre les réunions. Les agents d'arrière-plan remplissent cet espace. "Nous nous dirigeons vers un avenir autonome où ces mêmes agents travailleront en arrière-plan, à l'adresse 24-7, pour s'assurer que les tâches à être terminées… sont effectuées pour vous et que les résultats vous sont communiqués de manière à ce que vous restiez dans la boucle des actions à entreprendre", explique M. Rich dans la vidéo.
Ils fonctionnent en continu, évaluant les calendriers, les coûts, les charges de travail et les patterns de livraison. Lorsqu'un problème apparaît, ils en informent la bonne personne au lieu d'ajouter une nouvelle alerte à un tableau de bord que personne ne consulte. L'agent devient un coéquipier infatigable, veillant à ce que les projets restent alignés même lorsque les humains ne les observent pas.
Les premiers cas d'utilisation en entreprise : De l'OKR Insights aux copilotes
"Nous avons aujourd'hui des agents qui génèrent des informations sur les OKR, la santé des projets et des portefeuilles, et nous avons des agents qui sous-tendent Planview Copilot [maintenant PlanviewAnviTM]".
Dr. Rich Sonnenblick
Ces premiers agents basés sur des tâches ont déjà un impact mesurable.
- Les agents OKR interviennent lorsque les objectifs et les résultats ne sont pas synchronisés.
- Les agents de santé du portefeuille détectent les variations de coût, de périmètre ou d'affectation de ressources.
- Les copilotes fournissent un contexte instantané, des résumés de projet, des mises à jour sur les parties prenantes et des conseils sur les bonnes pratiques.
Chacune d'entre elles développe la familiarité et la confiance, préparant la phase pour une plus grande autonomie par la suite.
Regardez notre webinaire : Combining the Power of VSM and OKRs to Optimize Flow and Accelerate Speed to Value
La surveillance humaine, une constante
La promesse d'autonomie ne remplace pas le jugement humain, elle le complète. Les agents peuvent effectuer les tâches répétitives, mais les personnes restent responsables de l'orientation et de la prise de décision. Ou, comme le dit Rich, "pour que vous soyez toujours au courant des actions à entreprendre".
C'est ce qui différencie l'IA d'entreprise de l'automatisation expérimentale. Chaque recommandation doit pouvoir être expliquée, gouvernée et réversible. La confiance ne s'acquiert pas en confiant le contrôle à des machines ; elle se gagne en gardant des humains impliqués de manière significative dans chaque boucle.
Où se situe probablement votre organisation aujourd'hui
La plupart des entreprises d'aujourd'hui opèrent carrément dans cette zone intermédiaire "basée sur les tâches" : des copilotes qui assistent, résument et informent. C'est une phase de maturité saine. "C'est là que les équipes apprennent à faire confiance aux livrables de l'IA, à valider le raisonnement et à renforcer leur base de données."
À partir de là, la préparation dépend de l'infrastructure, des données unifiées, de la gouvernance des autorisations et de la cohérence sémantique. Sans cela, l'autonomie n'est qu'une aspiration.
Ce que le prochain saut signifie pour l'état de préparation des entreprises
"L'évolution suivante combine le raisonnement et la simulation, avec des agents qui ne se contentent pas de répondre aux conditions, mais les modèle." "Ils associeront des algorithmes d'optimisation, des prévisions de Machine Learning et des analyses de scénarios pour produire des résultats déjà adaptés aux contraintes de l'entreprise."
"Les agents pourraient déclencher en arrière-plan un mélange d'optimisation, de prédictions de Machine Learning ou de technologies de simulation en conjonction avec les LLM pour fournir une réponse très réfléchie, intelligente, mais aussi extrêmement optimisée ou intelligente".
Razat Guarav
C'est la différence entre un rapport et un plan.
Pour les organisations qui se préparent à cet avenir, la priorité n'est pas la vitesse, mais la structure. Les agents de confiance ont besoin de données régies, d'une responsabilité claire et d'une collaboration entre les scientifiques des données et les responsables d'entreprise. Ces fondements garantissent qu'au fur et à mesure que l'IA devient plus autonome, elle reste alignée sur les intentions humaines.
Réflexion finale
L'IA agentique ne vise pas à remplacer l'expertise humaine. "Il s'agit de la mise à l'échelle, d'intégrer le raisonnement et l'action dans le flux d'activités afin que les décisions soient prises plus rapidement, que les risques apparaissent plus tôt et que les résultats restent alignés."
L'avenir de l'IA dans l'entreprise appartiendra à ceux qui construiront ce spectre.
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