Self AI : comment donner des super pouvoirs aux collaborateurs
Et si on cherchait les réels gains de productivité de l’IA là où ils se trouvent réellement. C’est-à-dire auprès des utilisateurs. Dans notre quotidien professionnel, nous effectuons, devant l’écran, des tâches routinières et sans valeur ajoutée qui pourraient être avantageusement confiées à un collègue virtuel. Toutes ces séries de clics qui permettent chaque jour de faire sa revue de presse ou tous les mois de remplir le même fichier Excel à des fins de reporting.
Baptisée Self AI, cette approche vise à libérer les énergies en permettant à chaque collaborateur de créer ses propres agents, partant du principe que celui-ci est le mieux à même de savoir comment gagner en productivité ou en créativité. A l’image de ce qui s’est passé, la décennie précédente, dans le décisionnel avec la Self BI (Business intelligence), il s’agit de démocratiser le recours à l’IA.
"LIA générative doit devenir une commodité, un outil accessible à l'ensemble des collaborateurs indépendamment de leur niveau de compétence technique, estime Wafaâ Amal, CEO de de Prisme.ai, une start-up française qui édite une plateforme dédiée à la Self AI. Les experts métiers, maîtrisant leurs processus sur les bouts des doigts, sont les mieux placés pour les automatiser".
La Self AI a pour ambition de tenir les promesses d’automatisation que la RPA (pour robotic process automation) et le low code – no code ont en partie atteintes. Elle constitue surtout une nouvelle étape dans l’adoption de l’IA par les entreprises. Depuis le lancement il y a trois ans de ChatGPT, les organisations ont, pour la plupart, déployé un chatbot conversationnel interne, privatisé et sécurisé, qu’elles ont mis à disposition de leurs employés. Cette IA maison répond à des cas génériques comme analyser, résumer ou traduire un document ou générer de nouveaux contenus textuels ou visuels. Ce que font déjà les collaborateurs dans la sphère privée.
40% de gains de productivité chez Bank of New York
Le Self AI consiste à décentraliser les ressources IA, jusqu’alors concentrées au niveau de la DSI ou de l’IA factory, afin de rendre les opérationnels autonomes. Cette décentralisation suppose d’avoir au préalable fait évoluer, d’après AI Builders, son data office d’un modèle centralisé à un modèle fédéré, embarquant les directions métiers.
Ce changement de paradigme porte déjà ses fruits. Pionnière de la Self AI, Bank of New York estime avoir gagné 40 % de productivité dans ses opérations de back-office. La plus ancienne banque en activité aux États-Unis a déployé Eliza, sa plateforme d’IA qui permet à l’ensemble de ses salariés de créer des agents. Plus de cent employés virtuels viennent corriger le code ou accélérer le traitement des chèques.
"Notre approche d’IA responsable à l’échelle de l’entreprise repose sur des cadres de gouvernance autour de l’utilisation des données, de la transparence, de l’équité, de la conformité, de la formation des employés et des garde-fous techniques, ainsi que d’une supervision continue", précise Bank of New York dans un billet.
De fait, le déploiement de la Self AI répond moins à des enjeux techniques que de gouvernance. Alors que l’approche est encore émergente, les plateformes dédiées se multiplient sur le marché. AI Buiders en a recensé 19 dans son étude dont les spécialistes français Prism.AI et Konverso et des acteurs du low-code comme Mindflow et n8n. Cet été, Google a dévoilé son propre outil de développement d'applications IA sans code, baptisé Opal.
Surveiller les agents comme le lait sur le feu
Pour opérer ce mouvement de bascule, la DSI doit tout d’abord être "Agentic AI ready". L'IA agentique n'est pas qu'une simple évolution de l'IA générative. Déployer des agents autonomes en entreprise nécessite de relever des défis complexes en termes de sécurisation et d'orchestration.
"En amont, la DSI doit déterminer quelles applications internes ou solutions en mode SaaS seront ouvertes aux agents autonomes, avance Stéphane Roder, président d’AI Builders. Se pose ensuite la question de la gestion des droits d’accès. Qui a le droit de voir les salaires ou d’accéder à la trésorerie de l’entreprise ?" Chez Bouygues Telecom, les agents IA héritent des droits des collaborateurs tels que définis par sa politique SSO.
Prêchant pour sa paroisse, Wafaâ Amal rappelle que sa plateforme, utilisée entre autres par EDF, Air Liquide ou Crédit Agricole, peut être hébergée on-premise ou dans le cloud du choix de l’entreprise. Celle-ci peut également sélectionner les modèles d’IA en fonction du niveau de criticité des données manipulées et de la nature sensible des sujets traités, avec la possibilité d’en changer à tout moment.
Une fois les agents en production, il convient, de les surveiller comme le lait sur le feu. Prism.ai propose pour cela une couche d’observabilité en temps réel. "Il s’agit de savoir à tout instant, quel agent fait quoi, à quel moment et avec quelles données", explique sa dirigeante. Auditable en permanence, la plateforme permet, par ailleurs, de respecter le cadre réglementaire, à commencer par le RGPD et l’AI Act. Enfin, elle remonte des alertes lorsqu'un agent adopte un comportement inattendu.
Un App Store pour recenser les agents mutualisés
Au-delà de ces considérations techniques, la Self AI suppose, selon Stéphane Roder, un changement de mode de gouvernance. "A la différence de l’approche traditionnelle qui consiste à poser la question de la valeur du cas d’usage avant de se lancer, les collaborateurs proposent leurs projets qui sont validés fonctionnellement par le métier."
Ayant cette vue globale, le métier veillera à éviter que plusieurs collaborateurs créent des agents similaires pour la même tâche. Inversement, un agent peut, avec l’accord de son créateur, être mutualisé au niveau de son équipe, d’un service voire à l’ensemble de l’organisation. Chez Bouygues Telecom, un comité de pilotage s’assure au préalable de la pertinence de l’agent, qu’il n’existe déjà pas et qu’il respecte bien toutes les consignes de sécurité et d’éthique.
Une sorte d’App Store d’entreprise peut ensuite recenser les agents partagés, les éventuelles restrictions d’utilisation et leur documentation. Une fois mis à la disposition des collaborateurs, l’agent doit rester pertinent dans le temps. Stéphane Roder introduit la notion de "maintien en conditions intelligentes" des agents. "Si un résultat semble erroné, le collaborateur peut le signaler, ce qui déclenche une révision de l’agent. La fréquence de ces vérifications dépend de la stabilité de l’environnement. Un univers volatile exigera des contrôles plus fréquents."
Cette gestion du cycle de vie d’un agent conduit à évaluer quel est le taux d’erreur acceptable et quel est le coût de cette erreur. Il convient, par ailleurs, de veiller à une homogénéité dans l’automatisation processus métiers pour ne pas arriver à des résultats divergents.
Bouygues Telecom ouvre l’IA agentique à ses 11 000 collaborateurs
Mettre l'IA entre les mains de tous ses collaborateurs, c’est la voie prise par Bouygues Télécom. Après avoir fait tester cet été son Studio IA par quelque 200 utilisateurs avertis, l’opérateur a ouvert sa plateforme, le 15 septembre, à l'ensemble de ses 11 000 collaborateurs. Deux mois après, environ 5 000 employés utilisent le studio IA et plus de 800 agents ont été créés dont une quarantaine mis en partage. Le lancement s’est accompagné de formations via le programme interne Cap IA. Bouygues Telecom a également mis en place, après les "bars à prompts", des "bars à agents". Lors de ses sessions hebdomadaires, les collaborateurs peuvent interroger des experts sur la création d'agents.
"Les agents créés couvrent une large palette de cas d’usage, note Stéphane Allaire, directeur de l’innovation et responsable du programme IA générative chez Bouygues Telecom. Il existe des agents dédiés aux négociations commerciales, d'autres qui assistent les codeurs ou relisent les contenus destinés à être postés en ligne en respectant la charte et le ton du groupe". Autre exemple : un agent répond à toutes les questions relatives à l’AI Act. Un collaborateur l’a pour cela alimenté de documents relatifs au règlement émanant de la Cnil ou de la Commission européenne.
L’étape suivante, c’est l'orchestration d'agents, soit la possibilité que des agents spécialisés se coordonnent entre eux pour réaliser un ensemble de tâches. "Par exemple, un agent capable de rédiger un courrier électronique peut collaborer avec un autre agent qui vérifie que la charte de communication a bien été respectée", illustre Stéphane Allaire.
Bouygues Telecom a fait le choix de la plateforme d’IA agentique de Prism.ai. "Bien que d'autres plateformes soient extrêmement puissantes, beaucoup d'entre elles sont conçues pour les développeurs et nécessitent une connaissance technique avancée, poursuit Stéphane Allaire. Prism.ai est accessible à tous les collaborateurs, du néophyte à l’utilisateur avancé qui viendra modifier et enrichir les modèles."
La plateforme offre un large choix des modèles de langage dont GPT-4, GPT5 et différents LLM de Google Gemini (2.5 flash, 2.5 flash lite, 2.5 pro). Bouygues Telecom a mis en place des indicateurs permettant de mesurer l'usage de ces IA et leur consommation en termes de coûts et d’impact environnemental. Si les collaborateurs apprennent à manier différents modèles en fonction de leurs besoins, le modèle proposé par défaut est le plus rapide et le plus économe en ressources informatiques.