Agents intelligents : la recette Microsoft pour repenser l'entreprise
Le Microsoft AI Tour de Milan a délivré un message clair au marché italien : le temps de l'expérimentation des agents intelligents est révolu. L’IA, et l’IA agentique en particulier, entre désormais dans sa phase la plus cruciale : non plus une adoption tout court mais une utilisation stratégique de l’automatisation intelligente avec une intégration généralisée dans les processus, les flux de travail et les systèmes d’entreprise. Microsoft appelle ce changement de rythme Frontier Transformation.
Mais comment le concept se traduit-il concrètement dans le fonctionnement d’une entreprise ? Et surtout, qui est capable d’accompagner les organisations sur ce chemin ?
De la transformation des frontières aux opérations quotidiennes
Alterna, intégrateur de systèmes du groupe Altea Federation et partenaire Microsoft de référence pour de nombreuses PME et entreprises italiennes, fait partie des acteurs qui répondent à ces questions en « mettant la main à la pâte » dans les processus opérationnels, aux côtés des clients. Francesco De Simone, directeur technologique de l'entreprise, propose une boussole pour s'orienter avec la clarté de ceux qui travaillent chaque jour entre la promesse technologique des agents intelligents et les contraintes des processus encore trop souvent fragmentés et inadéquats des systèmes d'entreprise.
Un modèle à trois niveaux : du Copilot aux agents intelligents avancés
Le point de départ est la carte évolutive de l'IA qu'Alterna a illustrée aux nombreux visiteurs qui ont rempli l'espace d'exposition aménagé lors de l'étape milanaise du Microsoft AI Tour. Trois niveaux de maturité des organisations, trois étapes d'un chemin incrémental dans l'adoption d'agents intelligents qui part de l'efficacité opérationnelle et arrive à la transformation des processus centraux.
«Le premier niveau concerne la productivité individuelle – explique le manager -. Grâce aux outils Copilot disponibles dans Microsoft 365, il est possible de déléguer à l'IA des tâches telles que le débriefing d'une réunion, la rédaction d'e-mails et d'offres commerciales. Le nouveau Copilot Cowork, disponible à la fin du mois, automatise et planifie des tâches encore plus complexes comme la réorganisation du calendrier et des priorités de la semaine ou le tri du courrier entrant. »
Le deuxième niveau déplace l’attention de l’efficacité de l’individu vers des processus et des flux qui impliquent plusieurs personnes, avec des portes de contrôle et des étapes structurées. «C'est là qu'entre en jeu Copilot Studio, la plateforme Microsoft permettant de créer rapidement des agents pour des processus tels que l'intégration des employés, les flux d'approbation ou les pipelines commerciaux».
Le troisième niveau est celui des agents intelligents développés avec une approche pro-code traditionnelle sur Azure AI Foundry. «Il s'agit de solutions conçues pour l'automatisation de processus commerciaux très complexes tels que les rapprochements bancaires, l'enregistrement des factures ou l'analyse structurée des opportunités commerciales, dans lesquels la composante d'intégration avec les systèmes existants devient aussi cruciale, sinon plus, que celle de l'intelligence artificielle proprement dite».
La méthode Alterna : d’abord le besoin, ensuite la technologie
Le risque, souvent, est de partir de la réponse technologique avant même d'avoir bien compris la question, le besoin. «Au cours des trois dernières années, ce qui s'est passé a été un peu le contraire de ce qui devrait arriver – prévient-il -. Il existe une IA générative et la direction ou la propriété vous demande de faire quelque chose, donc vous faites n'importe quoi tant que cela contient une référence à l'IA générative. » Le résultat ? preuve de concept et peu de projets en production.
L'approche d'Alterna inverse cette logique. «Nous partons toujours des besoins du client. Quels sont les goulots d’étranglement dans le processus ? Où perdez-vous du temps ? Où la valeur est-elle réellement créée ? Et nous arrivons à la technologie seulement comme une conséquence logique. La solution conçue peut avoir une composante d'IA générative qui parfois ne dépasse pas 50 %, car il y a une toute autre partie de l'intégration qui est tout aussi importante, voire fondamentale, pour répondre aux besoins du client ».
L'adoption : pas un parcours, mais un chemin
A travers des ateliers de Design Thinking, sont identifiés les processus dans lesquels les agents intelligents peuvent apporter très rapidement des bénéfices concrets à l’entreprise. «Nous partons du besoin, des processus, de la connaissance que nous avons du monde ERP et du fonctionnement de l'entreprise», assure De Simone. Ce n’est qu’une fois le besoin précisément cartographié que les outils les plus adaptés pour y répondre sont identifiés : Copilot Studio pour les besoins et prototypes les plus simples, AI Foundry pour les implémentations les plus complexes.
Une fois la phase de mise en œuvre réalisée, Alterna accompagne ses clients en garantissant un accompagnement concret pour favoriser l'adoption généralisée de ces outils auprès de l'ensemble de la population cible : formations d'une durée maximale de deux ou trois mois comprenant des formations verticales, identification des ambassadeur Et champion internes – qui représentent le point de référence pour les autres membres de l’organisation.
Les domaines d'utilisation des agents intelligents
Trois ans de travail sur le terrain de l'intelligence artificielle ont permis à Alterna de développer une vision claire des domaines les plus aptes à garantir des résultats tangibles dans des délais très courts grâce à l'utilisation d'agents intelligents spécialisés.
«Le domaine des finances, de l'administration et du contrôle est en tête de liste – observe le directeur -. Il s’agit de départements avec des volumes de travail élevés, des processus assez standardisés et une forte composante de vérification, de contrôle et d’appariement qui se prête bien à l’automatisation. Les achats constituent un autre domaine à fort potentiel. De nombreux processus de bout en bout partent de données non structurées telles que des offres, des contrats ou des e-mails, et des agents intelligents peuvent contribuer de manière significative à la collecte, à la vérification et à l'analyse de ces informations. Un autre domaine est celui de l'avant-vente et de la qualification des leads, avec des agents spécialisés capables d'agréger des informations provenant de différentes sources et de renvoyer des profils synthétiques, de déclencher des suggestions et des actions à mettre en œuvre pour transformer ces données en insights exploitables en peu de temps.
Les RH sont un domaine sur lequel De Simone se concentre. «Les bénéfices existent et se manifestent notamment dans les phases de collecte et de sélection initiale des candidats, mais la gouvernance doit être particulièrement solide car aucun d'entre nous n'accepterait, par exemple, d'être évalué par un algorithme». D’où la nécessité d’une supervision et d’un contrôle par les humains. Un principe généralisé en IA agentique, mais qui devient incontournable en RH.
Quatre agents en cascade pour qualifier un prospect en quelques secondes
Lors du Microsoft AI Tour, à sa station Alterna il a montré le fonctionnement d'un système multi-agent pour B2B développé sur AI Foundry qui illustre bien la logique du troisième niveau.
Le point de départ est une piste commerciale sans réserve, le point d'arrivée est une évaluation précise de la propension à convertir obtenue en quelques secondes, en faisant travailler en séquence quatre agents intelligents spécialisés.
«Le premier concerne le lead scoring – explique De Simone –, attribuant un score synthétique basé sur la disponibilité budgétaire, l'urgence de l'achat, le calendrier et la capacité de décision de la personne de contact. La seconde collecte des données de renseignement sur l'entreprise cible, en s'appuyant sur des sources publiques et des bases de données commerciales pour restituer un profil précis axé sur la solidité, la taille et le contexte concurrentiel du prospect. Le troisième agent accompagne le commercial dans la communication, rédige des emails de suivi, propose l'envoi de messages LinkedIn, prépare du matériel personnalisé. Le quatrième analyse le pipeline CRM pour comprendre où se situe le nouveau prospect par rapport aux opportunités en cours.
Le résultat est un briefing automatisé que le vendeur peut utiliser comme point de départ pour accélérer le cycle de vente.
Un exemple concret de la manière dont des agents intelligents spécialisés, nourris et entraînés avec les données de l’entreprise, permettent d’obtenir très rapidement des résultats opérationnels pertinents.
Entreprise agentique : technologiquement proche, culturellement éloignée
L'un des thèmes centraux du Microsoft AI Tour était l'évolution en cours de la stratégie d'intelligence artificielle de l'entreprise. L'objectif à viser, selon les dirigeants de la maison de Redmond, est celui de la société agence : une organisation dans laquelle des équipes hybrides, composées de personnes et d'agents, collaborent sur des processus, y compris les principaux, avec des humains, qui conservent le leadership et la responsabilité des décisions.
De Simone partage la vision de Microsoft, mais introduit une distinction importante entre les possibilités technologiques et la préparation organisationnelle. «D'un point de vue technologique, un scénario de ce type serait pratiquement réalisable en un mois. Mais là où je vois que nous sommes un peu plus en retard, c'est d'un point de vue organisationnel. »
Il y a deux lacunes à combler, toutes deux importantes selon lui.
Le fossé humain : le saut culturel impossible à réaliser
Le premier est humain. Les gens ne sont pas encore prêts à travailler avec des outils qui, de par leur nature, peuvent commettre des erreurs. «La critique que j'entends le plus souvent est : « Mais l'IA a fait une erreur ». Comme si nous, les humains, n'avions pas tort. Ce qui manque, c'est le clic mental qui garantit que nous arrêtons de comparer l'IA à des logiciels déterministes, qui fonctionnent ou ne fonctionnent pas, et que nous commençons à la traiter comme un collaborateur qui doit être guidé, contrôlé et qui opère avec une précision qui s'améliore avec le temps ». Ce saut nécessite de la formation, il nécessite du temps et, en partie, aussi un changement de génération dans la main-d'œuvre.
Le fossé technologique : la dette qui retient
La deuxième lacune est technologique. La dette accumulée par de nombreuses entreprises italiennes en termes d'infrastructure, de qualité des données et d'intégration des systèmes à la maison représente un obstacle concret. « Le travail le plus dur, dans de nombreux projets, n'est pas de construire l'agent intelligent mais de s'assurer que l'agent a accès à des données fiables, mises à jour et bien structurées. Cela signifie travailler sur les fondations avant même de créer les applications. Il nous faudra quelques années pour parvenir à ce type de scénario d'entreprise, mais la voie est désormais libre », conclut De Simone.
La gouvernance comme condition et non comme option
Un dernier élément transversal à la vision des agents intelligents est la gouvernance. La sécurité, l'observabilité, le contrôle d'accès, la gestion centralisée des agents ne sont pas des fonctionnalités agréable d'avoir mais des conditions préalables essentielles pour tout projet qui souhaite réellement entrer en production dans de grandes entreprises. «C'est précisément la valeur distinctive de la plateforme Microsoft – conclut De Simone – et la raison principale pour laquelle elle s'affirme comme l'un des choix les plus solides dans le secteur des entreprises»
Article créé en collaboration avec Alterna
