Bien intégrer l’IA au cœur des processus métiers

Pendant plusieurs années, l’IA a surtout été abordée sous l’angle de l’expérimentation. Les organisations cherchaient à comprendre son potentiel, testaient ses limites et développaient des prototypes pour évaluer les opportunités pour leurs activités.

« L’année dernière, nous avons assisté à un tournant, pour entrer dans une nouvelle phase d’adoption de la technologie, commente Audric Lhoas. Les entreprises ont identifié des cas d’usage pertinents et souhaitent désormais passer à l’étape suivante : industrialiser ces initiatives et les intégrer dans leurs processus opérationnels. »

L’IA est ainsi appelée à s’inscrire au sein de l’architecture IT des organisations afin de contribuer à l’amélioration de l’efficacité opérationnelle, de la prise de décision et de l’expérience client.

L’infrastructure, un enjeu stratégique

Cette montée en puissance de l’IA soulève toutefois plusieurs questions, notamment en matière de confidentialité des données et de résilience. Comment s’assurer que l’on reste maître de l’information tout en évitant une dépendance excessive à des fournisseurs tiers ?

« Répondre à cette question implique de considérer un élément fondamental : l’infrastructure technologique sur laquelle s’appuient les solutions d’intelligence artificielle », souligne Gregory Gruber.

De nombreuses solutions reposent aujourd’hui sur des plateformes cloud, souvent proposées par des acteurs américains. « Ces solutions offrent une grande facilité d’accès et un écosystème d’innovation très dynamique. Mais elles soulèvent également certaines questions pour les entreprises, notamment en matière de dépendance technologique, de contrôle des coûts ou de protection des données sensibles », précise-t-il.

Dans ce contexte, la souveraineté technologique devient un enjeu majeur, en particulier dans les secteurs fortement régulés. Proximus NXT s’est notamment associé à Mistral AI afin de faciliter le déploiement de solutions d’intelligence artificielle européennes à grande échelle. « L’émergence d’acteurs européens constitue une alternative de plus en plus étudiée. Des modèles comme ceux développés par Mistral AI permettent d’envisager des déploiements plus souverains, notamment en environnement local, offrant davantage de maîtrise sur les données et l’infrastructure », ajoute Gregory Gruber.

Se doter des environnements adaptés

Cependant, la transformation des entreprises ne repose pas uniquement sur le choix d’un modèle d’IA. « Aujourd’hui, de nombreux modèles sont disponibles et continuent d’évoluer rapidement, explique Audric Lhoas. Le véritable enjeu réside dans la capacité à intégrer ces technologies dans les systèmes d’information existants et à les connecter aux données de l’entreprise. »

Les organisations doivent donc orchestrer plusieurs cas d’usage et les intégrer dans leurs workflows métiers. Cela suppose de déployer des environnements dédiés, à l’instar de Mistral AI Studio, permettant de créer, tester et orchestrer des agents d’intelligence artificielle connectés aux différentes sources de données de l’entreprise. « L’objectif n’est pas de disposer d’un modèle unique capable de tout faire, mais de construire une architecture capable de répondre à des besoins métiers variés », souligne Audric Lhoas.

Quand les agents travaillent en équipe

Plutôt que de s’appuyer sur un seul modèle généraliste, les entreprises s’orientent vers une approche reposant sur plusieurs agents spécialisés, chacun dédié à une tâche précise. « Un agent peut analyser des documents, un autre traiter des données structurées et un troisième générer des recommandations. Les résultats produits par l’un deviennent les données d’entrée de l’autre, créant ainsi des chaînes de traitement automatisées », décrit Gregory Gruber.

L’enjeu est également de connecter ces systèmes aux différentes sources de données de l’entreprise – bases documentaires, CRM, data warehouses ou systèmes opérationnels –  afin de les alimenter et de les enrichir. « L’utilisation de technologies comme les knowledge graphs permet d’organiser ces informations et d’améliorer les capacités d’analyse de l’IA », ajoute Audric Lhoas.

Identifier les bons cas d’usage

La réussite d’un projet d’IA repose toutefois avant tout sur la méthode.

« La première étape consiste à définir les objectifs stratégiques de l’entreprise : améliorer la satisfaction client, optimiser l’efficacité opérationnelle ou renforcer l’expérience collaborateur, explique Audric Lhoas. À partir de ces objectifs, les équipes peuvent identifier différents cas d’usage potentiels et sélectionner ceux offrant le meilleur équilibre entre valeur métier et complexité technique. »

Dans la pratique, de nombreuses organisations choisissent de démarrer avec un premier cas d’usage simple et visible afin de démontrer rapidement la valeur de l’IA. Certaines privilégient un « iconic use case », un projet transversal capable de créer une dynamique autour de l’IA au sein de l’organisation.

Pouvoir évaluer les gains

« Le passage de l’expérimentation à la production suppose également de démontrer la rentabilité des projets », souligne Gregory Gruber.

L’adoption de l’intelligence artificielle représente en effet un investissement : infrastructure, intégration technologique, accompagnement des équipes et évolution des processus. Il est donc essentiel de pouvoir mesurer les gains obtenus.

Ces bénéfices peuvent se traduire par une amélioration de la productivité, une accélération des traitements ou encore une meilleure qualité des analyses. L’enjeu est de définir des indicateurs permettant d’évaluer les résultats dans la durée.

2026, l’année de l’IA opérationnelle

Après la phase d’expérimentation, l’intelligence artificielle entre dans une nouvelle étape : celle de son intégration réelle dans les organisations.

Les équipes de Proximus NXT accompagnent les entreprises dans ce mouvement : mise en place d’une gouvernance robuste, prise en compte des exigences réglementaires, déploiement des solutions techniques et suivi dans la durée.

« Les entreprises qui réussiront cette transformation seront celles capables de combiner plusieurs dimensions : une gouvernance solide, une architecture technologique ouverte, une stratégie claire de gestion des données et une approche pragmatique des cas d’usage », conclut Gregory Gruber.