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L'IA s'intègre aux applications, aux DSI de s'adapter

Le travail humain va évoluer vers des tâches de gouvernance des agents. (Photo : Pixabay)

Le SaaS n'est pas plus voué à disparaître que les logiciels sur site, mais les responsables IT font face à d'importants défis pour gérer les différentes formes d'IA qui s'intègrent progressivement de plus en plus profondément dans les systèmes.

PublicitéLa sortie discrète, en janvier, de plugins par Anthropic a déclenché une vente massive d'actions d'éditeurs de logiciels en SaaS. Au cours des deux semaines suivantes, les marchés financiers ont vu s'évaporer 300 Md$ de valorisation d'entreprises du secteur. Claude Cowork d'Anthropic offre en effet aux entreprises une version plus simple de Claude Code, sa solution logicielle destinée aux développeurs. Les travailleurs de la connaissance peuvent ainsi utiliser un agent IA pour organiser des fichiers, créer des documents, etc. Les plugins de Cowork regroupent des compétences, des connecteurs et des sous-agents destinés à des rôles spécifiques, dans le but d'automatiser les tâches réalisées par ces travailleurs de la connaissance qui génèrent aujourd'hui des milliards de dollars de revenus récurrents pour les éditeurs de solutions SaaS.

Les entreprises qui ont testés ces agents ont rapidement conclu que le SaaS était en difficulté, et que la « SaaSpocalypse » était proche. Mais la panique s'est apaisée, le marché s'est calmé et le bon sens a repris le dessus. Le SaaS n'est ni mort, ni mourant. Pour autant, ces événements ont fait ressurgir des questions sur l'avenir des logiciels à mesure que les organisations adoptent de plus en plus les agents d'IA et les outils d'IA générative pour automatiser leurs processus métier.

L'IA remanie les workflows

À mesure qu'ils intègrent davantage l'IA, les DSI modifient tous les aspects de leur activité, depuis les workflows et l'expérience utilisateur jusqu'aux modèles opérationnels. Sous la direction de son chief digital and technology officer Greg Meyers, le labo pharmaceutique américain Bristol Myers Squibb a, par exemple, utilisé l'IA pour remanier un système de prévisions de chiffre d'affaires, qui convertit les prix des médicaments en revenus en intégrant les prix mondiaux, les réglementations et les règles de marché à l'international. Plutôt que d'optimiser la solution en place, reposant largement sur des tableurs et des systèmes existants, l'équipe de Greg Meyers a misé sur la rapidité et les capacités de l'IA pour reconstruire le logiciel. La solution obtenue réduit de moitié les erreurs de prévision. L'IA offre aux organisations l'opportunité d'aborder bon nombre de « processus métier fondamentaux en repartant de zéro », souligne ainsi Greg Meyers.

Le numéro un mondial de la pharmacie, Johnson & Johnson, utilise quant à lui l'IA pour repenser les workflows, en conservant un humain dans la boucle, ce qui change la donne, selon son DSI, Jim Swanson. L'entreprise utilise GitHub Copilot pour accompagner le développement, depuis la définition des scénarios utilisateurs jusqu'aux tests et à la validation. Un point essentiel dans un secteur réglementé comme la pharmacie, souligne le DSI. L'IT automatise également avec de l'IA des fonctions telles que la résolution des problèmes au service client, ou travaille à réduire considérablement le nombre d'écrans auxquels les employés accèdent pour exécuter leurs tâches.

PublicitéD'importants freins à l'agentique

Aujourd'hui encore, les employés peinent à passer d'une interface à l'autre et d'une application à l'autre. À terme, la façon dont ils interagissent avec les systèmes logiciels intégrant l'IA va évoluer, affirme Arnal Dayaratna, VP de la R&D logiciel chez IDC. À mesure que les agents s'intègrent davantage aux logiciels et aux workflows, les bots prendront en charge une part croissante de ces tâches, notamment la création de bons de commande, de tickets d'assistance, etc. Les agents communiqueront via des API, comme le font aujourd'hui les applications. Les opérateurs superviseront l'exécution des agents via des tableaux de bord de commande et de contrôle. Lorsque les IA ne parviendront pas à rester concentrées sur leur tâche, ils les corrigeront via une interface de chat semblables à celles de la GenAI, voire via des interfaces vocales à mesure que les interactions avec l'IA deviennent multimodales, prédit Arnal Dayaratna.

Il existe une multitude de raisons de freiner l'autonomie de l'IA. La technologie agentique reste fragile, ce qui pose des problèmes de précision et de fiabilité. Les responsables IT en sont bien conscients et rejettent l'idée d'une autonomie totale des agents au sein de leurs organisations, du moins dans un avenir proche. Ils hésitent, par exemple, à appuyer sur un bouton pour déclencher un logiciel qui résout proactivement les problèmes des PC, constate Faisal Masud, président monde digital and lifecycle services de HP. « Pourquoi un DSI autoriserait-il des milliers d'agents à prendre des décisions et à les rediriger vers d'autres agents, sans aucune gouvernance ?, lance-t-il. Les responsables IT refusent d'exposer les systèmes critiques à un tel degré d'autonomie. »

Mieux orchestrer les agents

Jim Swanson (Johnson & Johnson) confirme : « je ne vais pas laisser 10 000 agents fonctionner dans notre SI sans savoir ce qu'ils font. Aucune entreprise ne peut accepter cela. » Faisal Masud ajoute que, même s'il est de moins en moins probable que les humains passent leurs journées les yeux rivés sur les écrans, les employés devront continuer de passer en revue les livrables et en contrôler la qualité. En bref, le travail des humains évolue de tâches tactiques et techniques vers des missions de gouvernance.

Par ailleurs, Arnal Dayaratna (IDC) souligne que le secteur IT doit significativement améliorer la visibilité, l'orchestration et la collaboration entre les agents. « Comment un agent sait-il quand le travail d'un autre agent est terminé ?, s'interroge-t-il. Comment la personne en charge des tests sait-elle que le code peut être testé ? » Les réponses à ces questions clés détermineront à quel moment les agents seront prêts à être déployés à grande échelle au sein de l'entreprise.