IA : vos meilleurs développeurs sont déjà dans l'entreprise

L'IA agentique donne aux experts métiers les moyens de créer des applications sécurisées, pour réduire les frictions et accélérer les résultats de l'entreprise.

Les collaborateurs métiers, généralement extérieurs à la DSI, savent généralement décrire avec précision et assurance les outils et solutions dont ils aimeraient disposer : le responsable supply chain identifie en quelques secondes une source d’inefficacité ; l’analyste financier voit immédiatement comment accélérer la clôture ; la responsable RH a déjà imaginé dans sa tête un meilleur système de planification.

Puis quelqu’un demande quand la DSI pourrait s’en occuper, et l’enthousiasme retombe aussitôt.

C’est un grand classique, et l’un des plus anciens manques d’alignement qui existe dans l’univers du logiciel d’entreprise : ceux qui connaissent le mieux le travail à accomplir disposent rarement des moyens de créer les systèmes permettant de l’améliorer, tandis que ceux qui savent les développer ne sont pas immergés dans les processus quotidiens. Les experts métiers ouvrent donc un ticket auprès de la DSI… et ils attendent. Et plus l’idée est modeste, plus l’attente risque d’être longue, car les projets les plus modestes passent systématiquement après les grands lorsqu’il faut procéder à un arbitrage sur les priorités.

Les applications agentiques changent cette équation en réunissant la capacité à concevoir et les collaborateurs qui comprennent réellement le travail à accomplir, tout en maintenant ces développements au sein des systèmes, des politiques et des mécanismes de contrôle auxquels l’entreprise fait déjà confiance.

Ce fossé commence aujourd’hui à disparaître. Gartner prévoit désormais que 80 % des utilisateurs de plateformes low-code seront issus de fonctions autres que l’IT, contre 60 % en 2021. Ceux qui développent les logiciels d’entreprise sont donc de plus en plus souvent ceux-là mêmes qui les utilisent.

Pourquoi les bons projets d’IA restent bloqués

Augmenter le nombre de personnes capables de développer est facile à préconiser. Le faire de manière sécurisée est nettement plus difficile. La plupart des entreprises avec lesquelles j’échange ont de réelles ambitions dans ce domaine. Ce qui les freine est rarement leur ambition, et presque jamais le manque d’idées.

Le problème vient du fait que les outils d’IA sont souvent développés de manière isolée, en dehors des systèmes centraux au sein desquels l’activité de l’entreprise s’exécute réellement.

Chaque déploiement conçu de cette manière cache en réalité un second projet : ajouter a posteriori les mécanismes de contrôle indispensables à l’entreprise. Sécurité, autorisations, approbations, traçabilité : autant d’éléments qui doivent être greffés une fois que la solution fonctionne déjà.

Ce deuxième projet est généralement invisible dans le business case. Pourtant, c’est à cette étape qu’un grand nombre de projets pilotes prometteurs échouent…

Les applications agentiques fournissent de meilleurs résultats lorsque les données d’entreprise de confiance et le contexte métier, les règles de processus, la gouvernance et les contrôles d’accès font partie des fondations dès le départ, plutôt que d’être ajoutés après coup.

Derrière cette difficulté se cache une incompatibilité structurelle. L’IA évolue à une certaine vitesse, mais les modèles de développement centralisés ont été conçus pour fonctionner à un autre rythme. La solution ne consiste pas à demander aux équipes centrales d’aller toujours plus vite. Elle consiste à repenser qui peut développer, et dans quel environnement.

L’essor des créateurs d’applications et l’émergence d’une économie de builders

La demande visant à élargir le nombre de personnes capables de créer des applications progresse plus rapidement que les mécanismes de contrôle nécessaires pour le permettre.

C’est précisément cet écart qu’une nouvelle génération de technologies d’entreprise se doit de combler. Et c’est pourquoi nous assistons à l’émergence de ce que l’on pourrait appeler une "économie des builders" avec cet essor des créateurs d’applications : davantage de collaborateurs capables de créer des solutions pour l’entreprise, avec les garde-fous nécessaires pour le faire de manière sécurisée à grande échelle.

L’expérience de développement qu’offrent certaines solutions du marché permettant à chacun de créer ses propres agents IA, repose précisément sur cette idée : permettre aux utilisateurs métiers, aux développeurs et aux intégrateurs de systèmes de transformer directement leur expertise métier en automatisations basées sur l’IA et en applications agentiques, avec le contexte métier, la sécurité, la gouvernance et la traçabilité intégrés dès la conception.

L’essentiel est de permettre à chacun de travailler avec les outils qu’il maîtrise déjà. Ceux qui raisonnent en langage naturel peuvent décrire directement ce qu’ils souhaitent créer. Les responsables opérationnels qui connaissent parfaitement leurs processus n’ont plus besoin de faire traduire cette expertise par un intermédiaire. Les développeurs, quant à eux, peuvent continuer à utiliser leurs outils habituels sans sortir du cadre de gouvernance de l’entreprise.

La gouvernance dès le 1er jour, pas au 300ᵉ !

La question essentielle à laquelle toute organisation qui adopte l’IA doit répondre est la suivante : à quel moment la gouvernance intervient-elle dans le processus de développement ? Est-elle intégrée à la plateforme dès le départ ou bien ajoutée ultérieurement sous forme de couche supplémentaire ?

Il s’agit aujourd’hui de l’une des décisions architecturales les plus importantes en matière d’IA d’entreprise, et pourtant elle reste étonnamment peu abordée. Lorsque les collaborateurs développent directement dans l’environnement sur lequel repose déjà l’activité de l’entreprise, ils héritent par défaut de son modèle de sécurité, de ses autorisations, de ses circuits d’approbation et de sa traçabilité. Un agent créé par un responsable RH ne peut pas accéder à des données auxquelles ce responsable lui-même n’a pas accès. De la même manière, un agent peut être conçu pour agir uniquement dans le cadre des approbations et des politiques qui régissent le processus concerné.

C’est ce qui permet d’élargir le nombre de personnes capables de développer tout en conservant un modèle viable à l’échelle de l’entreprise. Il ne s’agit pas d’assouplir les contrôles, mais d’appliquer automatiquement les mêmes contrôles à une population beaucoup plus large de développeurs à travers toute l’entreprise.

Des systèmes d’enregistrement aux systèmes de résultats

Les applications agentiques représentent une nouvelle catégorie de logiciels d’entreprise : des applications organisées autour des résultats, reposant sur des équipes d’agents spécialisés capables de percevoir l’état de l’entreprise, de raisonner face à un problème, de se coordonner, de prendre des décisions, puis d’agir. C’est précisément ce qui les distingue des agents autonomes, des copilotes ou des outils d’automatisation déconnectés : elles fonctionnent directement dans les systèmes où le travail est déjà réalisé, avec le contexte métier et les garde-fous nécessaires pour faire progresser les activités.

Lorsque les experts métiers peuvent développer de cette manière, les systèmes d’enregistrement sur lesquels les entreprises s’appuient depuis des décennies commencent à se transformer en véritables systèmes de résultats : accélération des clôtures financières, réduction des escalades de service, optimisation de la planification des effectifs ou encore simplification de l’exécution de la supply chain. L’objectif est d’exploiter l’IA pour éliminer les frictions là où les collaborateurs consacrent aujourd’hui du temps à rassembler le contexte nécessaire, à coordonner les actions entre plusieurs systèmes et à assurer la continuité des processus.

Et parce que les agents, workflows et modèles sont réutilisables, l’avantage ne cesse de croître : chaque nouveau développement permet d’accélérer le suivant.

Les premiers résultats viennent conforter cette approche. Les organisations qui réussissent à faire passer l’IA du stade de projet pilote à des processus déployés à grande échelle enregistrent en moyenne un retour sur investissement de 1,7 fois, ainsi que des réductions de coûts comprises entre 26 et 31 % dans la supply chain, la finance et les opérations.

C’est ici que l’essor des créateurs d’applications rejoint l’idée selon laquelle "mieux vaut cent stagiaires qu’un seul projet pharaonique".

Quelles priorités pour les dirigeants ?

Si vous dirigez une fonction métier, la question n’est pas de savoir s’il faut permettre cette évolution. La véritable question est de savoir où se situent aujourd’hui les principales sources de friction et quels collaborateurs savent déjà précisément ce qu’il faudrait créer pour les éliminer. Il convient de les identifier. Ce sont souvent ceux qui, il y a plusieurs années déjà, avaient discrètement automatisé une tâche dans une feuille de calcul. Donnez-leur les bons outils, définissez clairement le cadre dans lequel ils peuvent agir, fixez-leur un indicateur significatif et donnez-leur le droit d’échouer à moindre coût.

La précédente ère du logiciel d’entreprise avait été définie par la vitesse à laquelle les organisations pouvaient adopter ce que les éditeurs développaient pour elles. La prochaine sera quant à elle déterminée par la vitesse à laquelle ces organisations seront capables de développer elles-mêmes leurs propres solutions, de manière sécurisée, au sein de plateformes où le contexte métier de confiance, la gouvernance, la sécurité et la traçabilité font déjà partie des fondations.

Et nul doute que l’écart se creusera entre les organisations qui placeront le développement d’applications agentiques entre les mains de plusieurs centaines de collaborateurs et celles qui continueront à le réserver à quelques dizaines de spécialistes.