L’IA au service de la réduction des coûts : de l’automatisation à la transformation agentique15 avril 2025

Un enjeu concurrentiel et géopolitique 

L’automatisation des tâches grâce à l’IA offre aux entreprises une opportunité sans précédent d’améliorer leur efficacité et d’optimiser leurs opérations.
En automatisant des processus complexes ou répétitifs, y compris comportant des composants appelé traditionnellement « créatifs », d’ingénierie ou « à fort niveau d’expertise », les organisations deviennent plus agiles, renforcent leur avantage concurrentiel, redéfinissent leurs modes de production et se concentrent davantage sur des tâches à haute valeur ajoutée tout en améliorant la qualité et la rapidité des opérations.
Les enjeux sont une meilleure résilience à la pression tarifaire, l’amélioration des marges et une capacité à être moteur dans des logiques de M&A ou de mouvements de marché.

L’emploi n’est souvent pas le premier levier d’action 

Les exemples et nos projets à date montrent que de multiples avantages peuvent être recherchés et créent de la valeur sans pénaliser l’emploi :

L’enjeu essentiel est la compétitivité dans une course mondiale en cours 

Les États-Unis : leader en intégration et déploiement

Parmi les puissances mondiales, les États-Unis se distinguent par une avance significative dans le développement et l’adoption de ces technologies agentiques.

Cette supériorité repose sur un écosystème technologique unique, combinant des investissements privés massifs, R&D de pointe, un soutien gouvernemental fort, et une culture de l’innovation particulièrement propice à l’expérimentation.

Quelques exemples d’initiatives dans le cadre de ces plans :

 

La Chine : pionnière en innovation et expérimentation

La Chine s’impose comme un acteur majeur dans le développement de l’intelligence artificielle agentique, avec une approche très différente de celle des États-Unis. Fortement soutenue par l’État, l’innovation chinoise dans l’IA repose sur une stratégie centralisée, des investissements publics massifs.

Là où les États-Unis misent sur une dynamique privée et décentralisée, la Chine adopte une vision long terme, intégrant l’IA dans des projets nationaux structurants comme le « New Generation Artificial Intelligence Development Plan ». Le pays vise à devenir le leader mondial de l’IA d’ici 2030.

Quelques exemples d’initiatives dans le cadre de ces plans :

En conclusion, on constate que les différences entre ces deux approches reflètent leurs priorités respectives : les États-Unis misent sur une adoption rapide pour maintenir leur avantage compétitif, tandis que la Chine explore intensivement les capacités technologiques pour devenir un leader mondial à long terme autour d’enjeux sociétaux et géopolitiques.
Ces stratégies influencent non seulement leurs économies nationales mais aussi la dynamique concurrentielle mondiale autour de l’intelligence artificielle.
Si l’adoption mondiale de l’IA permet déjà de renforcer la compétitivité des entreprises, une nouvelle étape se profile : la transformation agentique.
L’enjeu dépasse désormais l’automatisation des tâches : il s’agit de déployer des agents autonomes capables d’agir, de collaborer et de décider pour optimiser la performance.

L’Agentic Business Redesign (ABR) : une nouvelle approche de la transformation des processus 

L’Agentic Business Redesign repose sur l’intégration d’agents d’IA capables d’assumer, de manière autonome ou semi-autonome, certaines fonctions au sein des processus métiers. Cette approche permet d’envisager autrement l’amélioration de la performance opérationnelle : plutôt que d’optimiser l’existant à la marge, il s’agit de repenser les processus à partir de ce que les agents peuvent désormais accomplir. Cela implique une infrastructure technologique solide, mais surtout une démarche structurée. Voici les grandes étapes généralement observées.

1. Diagnostic ciblé des processus

La première étape consiste à identifier les zones à fort potentiel de transformation. On s’intéresse en priorité aux processus :

Ce diagnostic peut s’appuyer sur des analyses de données internes ou sur des modèles d’IA exploratoires, permettant d’objectiver les priorités. Dans certains cas, il peut être mené en quelques semaines, là où des approches plus classiques (comme le BBZ ou les benchmarks métier) peuvent s’avérer plus longues et moins sensibles à la dynamique réelle des opérations.

2. Définition d’un plan de transformation orienté agents

Une fois les processus ciblés, on entre dans une phase de design : tâche par tâche, on examine les leviers d’automatisation, qu’ils soient liés à la répétitivité, à la complexité ou à la valeur stratégique des tâches. C’est ici qu’intervient l’apport spécifique des agents : ils peuvent prendre en charge des chaînes de décision, interagir avec les systèmes métiers, ou même assumer des fonctions jusqu’ici considérées comme « humaines » (création, analyse, coordination…).
Chaque solution envisagée fait l’objet d’un arbitrage : développement interne, usage de plateformes existantes, ou combinaison des deux. Le plan peut également intégrer des expérimentations ciblées pour évaluer rapidement la valeur générée.

3. Réallocation des ressources et valorisation des compétences *

La mise en œuvre de ces agents s’accompagne souvent d’un redéploiement du capital humain. Les équipes peuvent être réorientées vers des activités plus créatives, relationnelles ou stratégiques. L’objectif n’est pas de remplacer mais de repositionner, et de faire en sorte que le gain de productivité se traduise aussi par un gain d’engagement et de sens au travail.

4. Implémentation rapide et évolutive

Un des avantages de l’approche agentique est sa capacité à produire des résultats tangibles rapidement. Là où des projets de transformation classiques peuvent s’étendre sur 12 à 18 mois, les premières automatisations peuvent être lancées en 3 à 4 mois, avec des cycles d’amélioration courts. Cette agilité permet de tester, d’ajuster, et d’industrialiser progressivement, sans attendre des refontes globales.

Les enjeux et facteurs clés de succès de l’Agentic Business Redesign 

L’Agentic Business Redesign ouvre une nouvelle voie pour penser l’efficacité opérationnelle, en dépassant les approches traditionnelles de réduction des coûts. Là où les démarches classiques (comme le BBZ) s’attachaient à optimiser ou supprimer les tâches à faible valeur ajoutée, cette nouvelle approche invite à reconsidérer les processus à travers le prisme de ce qu’un agent d’IA pourrait assumer, seul ou en collaboration avec un humain. Pour que cette bascule tienne ses promesses, plusieurs conditions semblent déterminantes.

1. Concevoir une infrastructure agentique modulaire 

Le premier enjeu est technique, mais structurant. Pour éviter la prolifération d’agents développés de manière opportuniste ou isolée, il devient nécessaire de mettre en place une infrastructure cohérente. Cela passe par l’identification de fonctions élémentaires — compréhension de documents, interaction avec des systèmes métiers, prise de décision sous contrainte, etc. — et leur encapsulation sous forme de briques standardisées, réutilisables à l’échelle de l’organisation.
L’objectif n’est pas de tout centraliser, mais de fournir un socle commun : une bibliothèque de capacités agentiques maintenues, sécurisées, accessibles, et documentées. Cette approche permet de mutualiser les efforts, d’assurer la robustesse des agents et de poser les bases d’une gouvernance claire.

2. Permettre aux métiers de composer leurs propres agents

Un deuxième levier de succès tient à l’appropriation par les utilisateurs. Contrairement à des outils d’automatisation classiques, souvent portés par l’IT, les agents d’IA ont vocation à être utilisés, adaptés, voire configurés directement par les équipes métiers. À condition de leur en donner les moyens.
Cela suppose de repenser la répartition des rôles : la DSI devient un fournisseur de capacités agentiques, et les métiers des architectes de workflows intelligents, via des interfaces no-code ou low-code. Cette logique distribuée demande bien sûr un accompagnement : formation, acculturation, règles d’usage, mais elle est clé pour permettre une adoption à grande échelle sans engorger les canaux IT.

3. Gouverner les ressources agentiques comme un nouveau capital

Enfin, une fois les agents présents dans les processus, se pose la question de leur gestion. On ne parle plus seulement de scripts ou d’outils automatisés, mais de véritables « acteurs logiciels » aux capacités évolutives. Leur suivi, leur allocation, leur maintien en conditions opérationnelles deviennent des sujets à part entière.
Il peut alors être utile de penser en termes de “ressources agentiques”, et d’imaginer de nouveaux rôles pour en assurer la bonne gestion. À titre exploratoire, certaines entreprises envisagent la création d’un rôle d’Agentic Resource Officer, en miroir des fonctions RH : quelqu’un qui aurait la responsabilité de cartographier les agents en activité, suivre leur performance, garantir leur bon usage et encadrer leur évolution. Ce type de rôle, encore émergent, pourrait jouer un rôle de liant entre IT, métiers, conformité et innovation.

 

En conclusion, la mise en place de diagnostics « Agentic » est une transformation créatrice de valeur, et nécessaire compte tenu des mouvements des compétiteurs et autres acteurs. Ceux qui mène ce travail au plus tôt peuvent en extraire la valeur et ainsi améliorer leur compétitivité et leur agilité organisationnelle pour finalement être faiseur dans les mouvements de marché. En adoptant l’ABR, les entreprises peuvent non seulement réduire leurs coûts, mais aussi améliorer leur agilité et leur compétitivité sur le marché. Cette approche innovante transforme les défis en opportunités, positionnant l’organisation à l’avant-garde de la révolution numérique, l’emploi n’étant pas un risque à date : avec une approche centrée sur les agents IA, les entreprises peuvent transformer leurs opérations tout en offrant aux employés des opportunités plus enrichissantes.