Le défi n'est plus d'obtenir des résultats avec l'IA — c'est de maîtriser ce qui se passe ensuite. Retour sur les cas d'usage, les freins culturels et les perspectives partagés lors du Summit.
Six constats qui reviennent dans la quasi-totalité des projets agentiques aujourd'hui.
Quatre exemples présentés lors de la table ronde, dans des contextes métier différents.
Trois agents créés pour remplacer un "sachant" sur le départ : respect des quotas d'achat, anticipation de la demande stochastique, optimisation mensuelle des stocks auprès de 7 fournisseurs dans 7 pays, sur 40 gaz différents.
Quand un relationship manager raccroche, il reçoit automatiquement un email avec le résumé structuré de sa conversation. Toutes les réunions sont enregistrées et retranscrites.
Un agent passé du mode "assistant" au mode "autopilote" génère chaque soir un rapport et envoie un email — contrôlé par des règles de culture d'entreprise avant tout envoi.
Remplacement de 4 à 5 plateformes du stack enterprise par une seule, développée en 6 mois — en conciliant probabilisme de l'IA et exigences déterministes des soumissions réglementaires.
On est passé d'un problème de démarrage à un problème de maîtrise.
Si je dis "on va remplacer ton ordonnanceur", je sors dans les dix secondes. Si je dis "je vais t'aider à ordonnancer", je suis applaudi. Et pourtant ils ne trouvent pas d'ordonnanceur.
Le côté "le robot va travailler pendant que je bois un café" c'est raté. C'est lui qui fait de la musique pendant que moi je bosse. Maintenant je travaille trois jours de plus par semaine qu'avant.
L'IA est en train de passer d'un agent qui m'aide à une infrastructure dans laquelle j'habite. Si on n'a pas une bonne compréhension de comment l'utiliser pour nous amplifier, on a un risque qu'elle nous substitue.
Les résultats ne servent pas une augmentation de productivité brute, mais une capitalisation. C'est un effet composé, pas un gain linéaire — si les assets sont intégrés dans l'infrastructure intelligente, ils restent réutilisables.
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