La semaine dernière, j'ai assisté au sommet « Application Innovation & Business Solutions » organisé par Gartner à Las Vegas, en compagnie de l'équipe SnapLogic. Cet événement a réuni des architectes d'entreprise, des responsables d'applications, des équipes d'ingénieurs logiciels, des directeurs informatiques et des responsables technologiques issus de divers secteurs, tous confrontés à un défi commun : comment transformer les investissements dans l'IA en résultats commerciaux mesurables et en valeur commerciale durable.
SnapLogic a participé à la fois en tant que sponsor et intervenant. Lors de notre session intitulée « Des expériences d’IA aux résultats concrets : la couche d’exécution qui vous manque », Bhavin Patel a abordé un thème qui reviendra tout au long de la conférence : l’IA en soi n’est plus le facteur limitant. Le véritable défi réside dans la mise en œuvre. Comment les entreprises peuvent-elles intégrer l’IA à les workflows systèmes d’entreprise, à les workflows et à leurs cadres de gouvernance afin d’obtenir des résultats commerciaux concrets ?
Le débat sur l'IA a mûri
L'un des principaux enseignements que j'ai tirés de cette conférence, c'est à quel point le débat sur l'IA a évolué.
L'enthousiasme est toujours là. Mais les priorités ont changé.
Bon nombre des thèmes que nous avons abordés lors de l'AgentFest de SnapLogic en avril, notamment en matière d'exécution, de gouvernance et d'adoption de l'IA en entreprise, ont été réaffirmés tout au long de la conférence. Que ce soit lors des sessions d'analystes, des échanges avec les clients ou des démonstrations technologiques, les discussions ont systématiquement porté sur un nouveau défi : comment faire passer l'IA du stade expérimental à celui de résultats commerciaux mesurables.
Les entreprises ne se demandent plus si l'IA peut créer de la valeur. Elles se demandent comment la mettre en œuvre.
- Comment déterminer les workflows les plus adaptés ?
- Comment instaurer la confiance dans les résultats générés par l'IA ?
- Comment réguler les actions autonomes ?
- Comment intégrer l'IA aux systèmes, applications et données qui sous-tendent l'activité de l'entreprise ?
Et surtout, comment démontrez-vous le retour sur les investissements déjà réalisés ?
Le ton de la conversation était nettement plus pragmatique qu'il y a un an. Non pas parce que les entreprises sont moins optimistes à l'égard de l'IA, mais parce qu'elles comprennent désormais à quel point la mise en œuvre en entreprise peut s'avérer difficile.
Le plus difficile, c'est maintenant de passer à l'action
Tout au long de la conférence, un thème est revenu sans cesse : le défi ne consiste plus à produire des renseignements. Le défi consiste désormais à les mettre en pratique.
Les entreprises prennent conscience que l'IA ne crée de la valeur que lorsqu'elle est associée aux bons les workflows, qu'elle bénéficie de la confiance des bons utilisateurs, qu'elle est régie par les bons mécanismes de contrôle et qu'elle est intégrée aux systèmes où le travail s'effectue réellement.
Les discussions ont moins porté sur les capacités des modèles que sur la conception des flux de travail, la gouvernance, l'intégration et les résultats mesurables. Le débat est passé de ce que l'IA est capable de faire à la manière dont les organisations peuvent la déployer avec succès à l'échelle de l'entreprise.
Pour les leaders du secteur technologique, c'est un problème bien plus difficile à résoudre.
Le contexte est en train de devenir le goulot d'étranglement
Un mot est revenu sans cesse tout au long de la conférence : le contexte.
Les agents IA sont capables de raisonner, de résumer et de générer du contenu. Mais sans accès au contexte de l'entreprise, ils ne peuvent pas prendre de mesures pertinentes.
Ce contexte s'étend aux applications, aux API, cloud , aux entrepôts de données, aux documents et les workflows métier. Dans la plupart des entreprises, il est dispersé entre des années d'investissements technologiques et des silos organisationnels.
C'est pourquoi l'intégration revêt une importance stratégique croissante.
Il ne s'agit plus seulement d'infrastructure. C'est le fondement même qui détermine si l'IA est capable de comprendre l'activité, d'intervenir de manière transversale entre les systèmes et de produire des résultats mesurables.
Le protocole MCP (Model Context Protocol) a également été au cœur des discussions tout au long de l'événement. Les analystes de Gartner ont évoqué son rôle croissant dans la facilitation de l'interaction entre les agents et les outils et systèmes d'entreprise. Parallèlement, de nombreuses organisations se rendent compte que la simple mise à disposition d'un accès aux agents ne constitue qu'une partie du défi. La connectivité, l'exécution, la gouvernance, la sécurité et l'observabilité restent des exigences essentielles pour un déploiement en entreprise.
Les organisations qui réussiront seront celles qui intégreront l'IA aux systèmes où le savoir-faire métier est déjà présent.
La gouvernance occupe désormais une place centrale
Un autre thème majeur était celui de la gouvernance.
À mesure que l'IA passe de la création de contenu à l'exécution de tâches, la gouvernance devient essentielle.
Tout au long de la conférence, des questions ont été soulevées concernant la sécurité, l'application des politiques, la traçabilité, le contrôle d'accès, l'observabilité et la gestion des coûts. Les responsables technologiques s'attachent de plus en plus à garantir que l'IA puisse fonctionner de manière sûre, transparente et prévisible au sein des environnements d'entreprise.
L'un des thèmes qui est revenu à plusieurs reprises tout au long de la conférence était celui de la rentabilité de l'IA. À mesure que les organisations dépassent le stade des projets pilotes et commencent à déployer des agents à grande échelle, le débat s'éloigne de plus en plus de ce que l'IA est capable de faire pour se concentrer sur ce que coûte son exploitation, sa gouvernance et sa mise à l'échelle. La consommation de jetons, le choix des modèles et l'efficacité opérationnelle deviennent des facteurs importants à prendre en compte lorsque les entreprises évaluent la rentabilité à long terme de l'IA. Les dirigeants s'attachent de plus en plus à évaluer non seulement ce qu'une solution d'IA peut faire, mais aussi avec quelle efficacité elle peut produire des résultats sur la durée.
Plusieurs sessions organisées par Gartner ont souligné que la gouvernance devait être considérée comme un catalyseur de croissance plutôt que comme un simple exercice de mise en conformité. Les organisations qui instaurent dès le départ un climat de confiance, un contrôle efficace et une bonne visibilité sur les coûts seront mieux placées pour mettre l'IA en production.
Cela correspond tout à fait à ce que nous rapportent nos clients.
L'IA opérationnelle ne se limite pas à un modèle et à une instruction. Elle nécessite l'infrastructure opérationnelle indispensable pour gérer l'IA de manière responsable dans des environnements d'entreprise complexes.
À quoi ressemble l'IA appliquée à la production
Ce que j'ai particulièrement apprécié lors de cette conférence, c'est l'importance croissante accordée aux applications concrètes plutôt qu'aux possibilités théoriques.
La discussion a moins porté sur des modèles spécifiques que sur les conditions nécessaires à la mise en œuvre de l'IA dans les environnements d'entreprise. Les organisations s'intéressent de plus en plus à la manière dont les agents accèdent au contexte de l'entreprise, exécutent des tâches sur l'ensemble des systèmes et opèrent dans le cadre des structures de gouvernance établies.
Ces défis ne sont pas purement théoriques. Ce sont les mêmes défis auxquels sont confrontées les entreprises lorsqu’elles passent de projets pilotes d’IA à des déploiements en production.
Nous en avons fait l'expérience directe grâce à Jean-Paul, l'agent IA d'entreprise développé en interne par SnapLogic. Contrairement aux assistants IA traditionnels axés sur la recherche ou la productivité personnelle, Jean-Paul fonctionne comme un système agentique régulé qui relie les applications d'entreprise, les données et les workflows exécuter des tâches métier concrètes. En combinant le raisonnement IA avec la connectivité d'entreprise, les workflows réutilisables et des contrôles de gouvernance, il aide les équipes à automatiser leurs tâches et à accélérer la prise de décision tout en garantissant la visibilité, la sécurité et l'auditabilité.
De telles expériences viennent renforcer un enseignement plus général qui est ressorti à maintes reprises tout au long de la conférence : la valeur de l'IA ne réside pas dans le modèle lui-même, mais dans sa capacité à s'intégrer dans des processus métier concrets, avec un contexte, une mise en œuvre et une gouvernance adaptés.
Une phase d'adoption plus réfléchie
Un autre élément qui a retenu l'attention est le niveau de rigueur dont font preuve les entreprises dans leurs investissements dans l'IA.
De nombreuses entreprises réévaluent la complexité technologique accumulée au fil des ans alors qu'elles se préparent à la prochaine étape de l'adoption de l'IA. Plutôt que d'ajouter de nouveaux outils disparates, les dirigeants cherchent des moyens de simplifier l'architecture, de réduire les coûts d'exploitation et de créer une base plus solide pour les workflows pilotés par l'IA.
Cela est ressorti des discussions portant sur la modernisation des applications, l'intégration, les API, l'architecture des données, les workflows autonomes et plateforme .
L'accent est de plus en plus mis sur la mise en place d'un environnement capable de prendre en charge l'IA à grande échelle, plutôt que sur la simple mise en œuvre d'un nouveau projet pilote.
À bien des égards, cela semble être une évolution positive pour le secteur.
Le marché est en train de passer d'une IA considérée comme une expérience technologique à une IA considérée comme un atout commercial.
De l'ambition en matière d'IA à la valeur ajoutée pour l'entreprise
Ce que j'en retiens avant tout, c'est que le marché entre dans une phase plus mature d'adoption de l'IA.
La première phase a été marquée par l'expérimentation.
La prochaine étape sera marquée par la mise en œuvre, la gouvernance, les aspects économiques et la capacité à démontrer des résultats commerciaux mesurables.
C'est une évolution positive.
La prudence dont j'ai été témoin tout au long de la conférence n'était pas du scepticisme. C'était de la rigueur. Les responsables technologiques souhaitent prendre des décisions éclairées, choisir des architectures évolutives et s'assurer que leurs investissements dans l'IA produisent des résultats concrets.
Tout au long de la conférence, j'ai entendu à maintes reprises les trois conditions indispensables à la réussite de l'IA en entreprise, sous différentes formulations :
- Contexte : l'accès aux systèmes, aux applications, aux API et aux données qui contiennent les connaissances métier.
- Exécution : la capacité à exécuter des tâches en toute sécurité à travers les agents, les workflows, les applications et les collaborateurs.
- Gouvernance : la confiance, la sécurité, la transparence et le contrôle nécessaires à l'exploitation de l'IA en environnement de production.
Ces trois exigences reflètent fidèlement les discussions que nous menons avec nos clients, qui s'efforcent de mettre en relation le contexte de l'entreprise, de mettre en œuvre l'IA au sein de processus métier concrets et de mettre en place la gouvernance nécessaire au déploiement en production.
Pour les entreprises, la question n'est plus de savoir si l'IA est capable de fournir une réponse.
La question est de savoir si l'IA est capable d'effectuer des tâches en toute sécurité sur l'ensemble des systèmes, des données et les workflows sous-tendent l'activité de l'entreprise.
C'est là que l'IA passe de la phase d'expérimentation à celle de la mise en œuvre.
Et c'est là que commence la valeur ajoutée pour l'entreprise.
Il sera passionnant de voir comment les entreprises aborderont cette nouvelle phase d'adoption de l'IA au cours de l'année à venir. Je me réjouis de poursuivre le dialogue avec nos clients, nos partenaires, les analystes et mes homologues du secteur à mesure que le marché évolue.
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