Une matinée consacrée à une question devenue centrale pour les organisations. Comment déployer une IA capable d’agir, de s’intégrer aux processus et de créer un impact mesurable.
Pendant trois heures et demie, la matinée a alterné retours d’expérience, échanges et prises de position claires. L’objectif. Mettre en lumière les conditions concrètes pour passer de l’IA conversationnelle à l’IA agentique.
Un fil rouge a traversé l’ensemble des discussions. L’IA entre dans une phase d’exécution.
Du copilote à l’agent
L’IA générative a marqué un tournant. Capable de dialoguer, traduire, résumer. Mais très vite, un constat s’impose. L’assistance ne suffit plus, c’est le passage du copilote à l’agent.
Un copilote attend une instruction. Un agent raisonne, planifie, agit et enchaine des décisions au sein d’un processus métier.
Ce basculement dépasse la technologie. Il modifie les modèles opérationnels, la répartition des rôles et la manière de piloter la performance.
La conviction portée par Silamir est constante. L’IA agentique crée de la valeur lorsqu’elle est encadrée par l’intelligence humaine et soutenue par des fondations solides.
Chez Oddo BHF, la trajectoire data ne débute pas avec l’IA générative.
Le groupe bancaire familial, fondé il y a 175 ans, compte aujourd’hui 3 200 collaborateurs et 160 milliards d’euros d’actifs sous gestion. Fin 2021, il lance le programme Data Now!. L’objectif est clair. Faire de la data et de l’IA un levier de différenciation business.
Quatre axes structurent la démarche :
- des projets data science orientés métiers,
- une modernisation progressive du socle technologique,
- un renforcement de la gouvernance data,
- le développement d’une culture data à tous les niveaux.
Trois enseignements ressortent après plusieurs années.
- La modernisation technologique est indispensable, mais insuffisante.
- Les compétences et les profils hybrides font la différence.
- La gouvernance reste le chantier le plus exigeant, souvent sous-estimé.
Le message est clair. Sans gouvernance, qualité de données et socle moderne, l’IA agentique ne passe pas à l’échelle. Un point a fait consensus tout au long de la matinée. L’adoption n’est pas un sujet périphérique
Chez Oddo BHF, elle passe par des actions très concrètes :
- l’implication du top management, avec des espaces de dialogue dédiés,
- la formation large des équipes, notamment via un partenariat avec Le Wagon for Business,
- des graduate programmes pour diffuser durablement les compétences data dans les métiers.
Lorsque les métiers s’approprient les outils, les usages décollent. Sans cette appropriation, les promesses restent théoriques.
Chez Bouygues Telecom, l’IA et l’agentique ne sont jamais traitées comme une fin en soi.
L’objectif reste constant : Améliorer l’expérience client et collaborateur, tout en maîtrisant les coûts.
L’approche est pragmatique :
- cibler les domaines où l’IA crée rapidement de la valeur,
- accepter de ne pas tout agentifier,
- orchestrer intelligemment automatisations, agents et humains.
Le message clé est : Le vrai changement ne vient pas des outils, mais de l’hybridation des compétences.
Table ronde : Les arbitrages qui comptent
Par où commencer ? La réponse est unanime. Par le processus, pas par la technologie.
Un processus est prêt pour l’agentique lorsque :
- la décision est critique pour le business,
- le temps humain mobilisé est élevé,
- les données existent et sont exploitables.
Sinon, l’agent ne fait qu’automatiser du chaos.
Automatisation ou agentique ?
- Automatisation. Chemin connu, règles, volume.
- Agentique. Objectif à atteindre, variabilité, exceptions.
Dans la plupart des cas, le meilleur ROI est hybride.
- Le standard est automatisé.
- Le complexe est confié aux agents.
- L’humain intervient sur les points critiques
Make or Buy : Ce n’est pas un débat technique. C’est un choix stratégique.
Acheter permet d’aller vite et de sécuriser. Construire permet de se différencier, en assumant le coût complet.
Dans la réalité, les deux coexistent. À condition de disposer d’une couche d’orchestration pour éviter l’empilement.
ROI et pilotage : Le ROI le plus tangible est souvent décisionnel avant d’être financier.
Des exemples concrets ont été partagés :
- analyses réduites de plusieurs heures à quelques dizaines de minutes,
- capacité accrue à explorer des scénarios,
- temps libéré pour la prise de décision.
La confiance repose sur l’explicabilité. Une réponse seule ne suffit pas. Le raisonnement doit être compréhensible et traçable.
Gouvernance et maîtrise : Accélérer sans cadre a un coût.
Un projet mal gouverné peut générer jusqu’à 35 % de surcoûts et de délais supplémentaires. La gouvernance IA doit rester orientée business.
Plusieurs leviers ont été évoqués :
- former les fonctions risque, juridique et sécurité,
- définir une identité claire pour chaque agent,
- assurer une traçabilité continue en production.
Ce qui se dessine
- L’IA agentique n’est plus une projection. Elle est déjà à l’œuvre dans les organisations.
- Le sujet n’est plus d’expérimenter. Le sujet est d’industrialiser.
- Le rôle des dirigeants évolue. Moins de gestion de tâches. Plus d’orchestration de décisions.
- La valeur ne vient pas de l’IA seule. Elle vient de la manière dont humains et agents collaborent.
FORWARD by Silamir a posé ce cadre : Concret. Exigeant. Orienté exécution.
Les prochaines éditions prolongeront cette dynamique.
