Ce que l'IA agentique apporte avec les bonnes bases
Concevoir une IA agentique pour obtenir des résultats
15 avr., 2026
Pourquoi le ROI de l'IA agentique nécessite une stratégie différente
La plupart des organisations ont exploré les agents d' IA à un niveau superficiel. Des projets pilotes prometteurs. Des démonstrations qui ont impressionné l'équipe dirigeante. Des agents qu 'elles envisagent d'utiliser.
Ce que la plupart des organisations n' ont pas fait, c'est élaborer une stratégie de conception. Cette distinction coûte plus cher qu'elles ne le pensent.
Les organisations traitent l'IA agentique comme une décision technologique alors qu'il s'agit en réalité d'une discipline stratégique et conceptuelle.
Concevoir pour les retours
Je travaille dans le domaine des données depuis plus de dix ans et je constate la même chose : les organisations traitent l'IA agentique comme une décision technologique alors qu'il s'agit en fait d'une discipline stratégique et conceptuelle.
Cela nécessite une approche plus réfléchie : examiner attentivement vos plateformes technologiques, vos données, vos processus et votre organisation, et élaborer un véritable plan pour que tous ces éléments soient prêts à soutenir l'action autonome. C ' est ce travail qui détermine si un agent est à la hauteur.
L'étude de Forrester sur l'impact économique total des solutions d'IA agentique de Microsoft a révélé que les organisations déployant l'IA agentique sur une base correctement construite ont réalisé 44,5 millions de dollars d'avantages sur trois ans contre 20,2 millions de dollars de coûts, produisant un retour sur investissement d'environ 120 %.¹ Voilà ce qui est possible lorsque les dirigeants traitent l'IA agentique comme une discipline de conception dès le premier jour.
La plupart des organisations font l'impasse sur ce travail et se demandent ensuite pourquoi les résultats ne sont pas au rendez-vous. La recherche vous explique exactement pourquoi.
L'IA agentique, dès sa conception
Découvrez l'art de l'accélération. 85% des organisations ont augmenté leurs investissements dans l'IA l'année dernière. Seules 6 % ont vu un retour sur investissement (Deloitte, 2025). La différence ne réside pas dans la technologie. C'est la conception. HSO transforme le potentiel de l'IA agentique en résultats mesurables pour l'entreprise, plus rapidement, avec moins de risques, et avec des résultats qui parlent d'eux-mêmes.
Commencer par le résultat
L'erreur la plus fréquente que je constate dans les mises en œuvre de l'IA agentique est étonnamment simple.
Les clients viennent nous voir et nous disent : " Voici comment je procède aujourd'hui, étape par étape. Veuillez l'automatiser exactement de la même manière. Cette façon de penser produit des agents qui reproduisent les flux de travail existants. Elle ne produit pas de résultats.
C'est là que la réflexion sur la conception entre en jeu. Vous passez de l' idée initiale à une représentation visuelle de celle-ci, vous la mettez immédiatement en présence d'utilisateurs réels , vous recueillez des commentaires, vous l'affinez pour en faire un prototype, vous le validez à nouveau et vous arrivez à une version 1 de la conception. L'ensemble du cycle peut se dérouler en quelques jours. Il ne s'agit pas d'une version plus rapide de l'ancien processus, mais d'un processus repensé en fonction des résultats dont vous avez réellement besoin.
Résultats dans l'ensemble des secteurs d'activité
15,000
heures économisées chaque année
Distribution au détail
98%
réduction du traitement manuel
L'hospitalité
40,000
demandes traitées au cours de la première semaine
Finserv
8 semaines
du coup d'envoi au lancement
Secteur public
Fouiller dans les données
La raison la plus fréquente pour laquelle les initiatives en matière d'IA échouent n'est pas la technologie. Il s'agit des données.
Les grands modèles linguistiques prêts à l'emploi sont formés à partir de données générales. La qualité, la disponibilité et la structure de vos données déterminent presque tout ce qui suit. Les organisations qui ont déjà mis en place une solide gestion des données, généralement dans des secteurs fortement réglementés et habitués à des directives plus strictes, avancent plus vite et obtiennent de meilleurs résultats que les autres.
Si vos données ne sont pas prêtes, vos agents ne le seront pas non plus.
Trois éléments qui déterminent si votre investissement est rentable
Concevoir pour le résultat, pas pour le processus. La plupart des organisations viennent nous voir pour automatiser exactement ce qu'elles font aujourd'hui. Celles qui obtiennent des résultats concrets travaillent avec nous pour définir ce que sera le succès à la fin, puis conçoivent leur projet à rebours à partir de là. C'est ce que l'on appelle le "design thinking" dans la pratique.
Mettez de l'ordre dans vos données : plus vos données sont bonnes en termes de qualité, de disponibilité et de structure, plus vos agents seront performants. C'est la base sur laquelle repose tout le reste. C'est aussi l' erreur que la plupart des organisations découvrent trop tard.
L'IA n'est pas déterministe , ce qui signifie qu'elle ne produit pas le même résultat à chaque fois, comme le font les logiciels traditionnels. C'est là tout l'intérêt. Mais cela signifie que les garde-fous et la gouvernance doivent être conçus dès le départ, et non ajoutés après coup. Ne faites pas de promesses excessives . Instaurer progressivement la confiance. Laissez parler les résultats.
Les organisations qui combleront le fossé du retour sur investissement au cours des 12 à 18 prochains mois l' auront fait en s'engageant dans une véritable stratégie, en concevant des résultats dès le départ, en posant les bonnes bases et en travaillant avec un partenaire qui sait comment passer de l'idée à la réalité opérationnelle.
Lorsque la conception est bonne, les résultats suivent. C'est ainsi que l'on accélère.
Sources :
Forrester Consulting. L'impact économique total des solutions d'IA agentique de Microsoft. Commandé par Microsoft. Entretiens avec des représentants de six organisations, enquête auprès de 420 répondants.
Alex Zweekhorst
HSO Global Service Line Technology Lead, Data Practice
Alex Zweekhorst est directeur des données et de l'IA chez HSO International et Global Data Practice Lead, aidant les entreprises des secteurs de la fabrication, de la vente au détail, de la distribution et des services professionnels à construire les bases de données et les stratégies d'IA qui permettent d'obtenir des résultats mesurables.
Concevez vos résultats
Prêt à passer du potentiel de l'IA agentique à la rentabilité réelle, concevons ensemble votre parcours.