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De l'automatisation à l'autonomie : les agents AI comme système nerveux de l'entreprise.

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24 septembre, 2025
9 minutes de lecture

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Rahul Mahajan

Global CTO à Nagarro, Rahul Mahajan est un inventeur qui façonne l'avenir de la transformation des entreprises. Fort d'une expertise approfondie en IA et de plusieurs brevets technologiques, il accompagne les leaders du classement Fortune 1000 dans la création d'entreprises intelligentes, autonomes et prêtes pour le futur.

 

 

Passer de l'automatisation à l'autonomie

Presque toutes les entreprises technologiques mondiales ont inscrit "l'adoption de l'IA" sur leur feuille de route 2025, les conseils d'administration en discutent et la mettent en avant dans leurs présentations aux investisseurs. Mais, à y regarder de plus près, la plupart peinent à passer de l’automatisation à l’autonomie, où la véritable transformation commence. 70 % restent ancrées dans l’automatisation de base : des chatbots répondant aux FAQ, des bots RPA traitant les factures, et des tableaux de bord qui se font passer pour de la stratégie mais ne sont essentiellement que du reporting amélioré. Ce ne sont pas de réelles avancées.

La vérité est que l’avantage compétitif ne viendra pas de la simple multiplication d’automatisations dans les workflows. Toutes les entreprises peuvent acquérir ces mêmes outils. La vraie différenciation viendra de la capacité à orchestrer des agents IA pour entreprises, des systèmes autonomes et interopérables qui peuvent :

 

Prendre des décisions contextuelles en temps réel
Collaborer entre les fonctions aussi efficacement que votre meilleure équipe interdisciplinaire.
Tirer des enseignements de leurs résultats pour s'améliorer en permanence.
Anticiper les perturbations avant qu'elles ne soient visibles pour l'homme.
Si l'automatisation est source d'efficacité, l'autonomie offre de réelles possibilités. Elle transforme les entreprises, les faisant passer de réactives à prédictives et de simples adoptantes numériques à véritables créatrices digitales. C’est le saut de l’automatisation à l’autonomie qui redessine le fonctionnement des entreprises.

La montée en maturité de l'IA

La maturité de l'IA peut se visualiser comme une échelle en quatre étapes : 

Analytique appliquée : tableaux de bord descriptifs et insights prédictifs

Orchestration mono-domaine : agents IA opérant au sein d'une seule fonction ou d'un seul silo, comme la planification de la demande ou le support client

Orchestration inter-domaines : données et agents travaillant dans plusieurs fonctions, reliant logistique, achats et marketing.

Les écosystèmes multi-agents ambiants : un maillage interconnecté d'agents, s'étendant au-delà de l'entreprise vers les fournisseurs, régulateurs et même concurrents.


Sur le papier, il semble s'agir d'une progression régulière que n'importe quelle organisation pourrait réaliser en quelques années. Mais dans la pratique, le chemin est beaucoup moins linéaire. Les entreprises ne passent pas simplement du “mono-domaine” à l’“inter-domaines” Au contraire, elles sont confrontées à trois obstacles majeurs : les modèles réflexifs, la complexité de l'orchestration et l'autonomie ambiante, détaillées dans la suite de l’article.

 

 

La maturité de l'IA en pratique :

Modèle réflexif-AI

Niveau 1 :
Modèles réflexifs







La plupart des entreprises sont encore bloquées dans l’automatisation réflexive : scripts et déclencheurs basés sur des règles. Dans les chaînes d’approvisionnement, par exemple, si la vitesse de vente dépasse X et que les commandes ouvertes tombent sous Y, un réapprovisionnement est déclenché. Cela fonctionne, mais c’est fragile, réactif et aveugle face à la volatilité. Trop d’agents IA restent de simples déclencheurs améliorés.

Complexité de l'orchestration de l'IA

Niveau 2 : Complexité de l'orchestration IA



Une véritable orchestration inter-domaines exige une harmonisation des données en temps réel, une découverte dynamique des agents et des protocoles sécurisés. Cela permet aux agents de planification de la demande d'intégrer la logistique, l'approvisionnement et le marketing de manière transparente. Ce qui limite cette possibilité, c'est la prévalence des anciens ERP, des données cloisonnées et des intégrations fragiles dans la plupart des entreprises. Combler cet écart est l'étape clé pour passer de l'automatisation à l'autonomie.

AI- autonomie ambiante

Niveau 3 :
autonomie ambiante



À la pointe se trouve l’autonomie ambiante : un maillage d’agents où les agents de l’entreprise interagissent de manière fluide avec fournisseurs, partenaires, régulateurs et concurrents. Cela dépasse les murs de l’entreprise pour créer un écosystème auto-régulé, toujours actif, où les perturbations sont anticipées et les décisions prises quasi instantanément. L’adoption reste rare, mais la tendance s’accélère : Gartner prévoit que 40 % des applications d’entreprise fonctionneront avec des agents IA spécialisés d’ici 2026, contre moins de 5 % en 2025 (BusinessWorld). Le saut des silos vers des économies interconnectées et intelligentes est plus proche qu’il n’y paraît.

Les véritables obstacles.

Les obstacles les plus difficiles à surmonter ne sont pas techniques, mais culturels et organisationnels.

De nombreux dirigeants hésitent à confier la prise de décision à des systèmes autonomes. Au lieu de prendre des mesures audacieuses, ils se contentent de changements incrémentaux, manquant la refonte profonde nécessaire pour adopter une mentalité “IA-first”.
Dans les secteurs où la conformité est importante, l’absence de cadres de gouvernance-as-code ralentit l’adoption sécurisée.
Dans de nombreuses directions, l’IA est encore considérée comme une expérimentation plutôt que comme un système de référence central pour les opérations.

 

Le passage de l’automatisation à l’autonomie n’est donc pas un simple “élément de feuille de route” : c’est une transformation à l’échelle de l’entreprise.

La gouvernance : plus que du papier, une architecture

Trop souvent, la "gouvernance IA" est réduite à la bureaucratie : check-lists de conformité, audits, rapports de risques. Nécessaire, oui. Suffisant, non. La gouvernance doit être pensée comme un principe architectural, intégré au cœur des systèmes d’entreprise.

Une vraie gouvernance ne freine pas l’innovation, elle rend l’autonomie sécurisée à grande échelle. Elle assure que les agents IA peuvent fonctionner dans des environnements complexes et à enjeux élevés sans éroder la confiance. Cela implique trois éléments non négociables :

Identité et traçabilité des agents

Chaque action d'un agent doit être entièrement attribuable. La provenance est plus qu'un simple enregistrement ; c'est une chaîne cryptographique de responsabilité montrant qui a fait quoi, quand et pourquoi. Sans cette traçabilité, la confiance s'érode à l'intérieur et à l'extérieur de l'entreprise, ce qui affaiblit le fondement même de l'autonomie.

Séparation des responsabilités dans le code

De même que les contrôles financiers préviennent la fraude par une double approbation, les systèmes autonomes ont besoin de garde-fous pour empêcher les agents de s'entendre ou de contourner les mesures de protection. La gouvernance doit aller plus loin, ancrée dans l'ontologie d'entreprise et l'ingénierie des connaissances. Au-delà des données brutes, elle doit capturer les processus, les règles et le savoir-faire institutionnel afin que les agents agissent en fonction du contexte, de la responsabilité et de la confiance.

Protocoles d'arrêt d'urgence

Des sécurités doivent permettre de contenir instantanément un agent déviant ou compromis, sans interrompre les opérations. Mais les garde-fous statiques ne suffisent pas. La gouvernance doit fonctionner comme un système vivant, capable de s'adapter à une sémantique changeante, de fournir des explications à la demande et de maintenir une observabilité continue grâce à des cadres d'évaluation spécifiques à l'IA.

Exemple concret : JPMorgan Chase a intégré la gouvernance IA dans la détection des fraudes, réduisant les faux positifs de 15 à 20 %, économisant des centaines de millions de dollars chaque année tout en renforçant la confiance des clients. Il s'agit là d'une gouvernance en tant qu'architecture, et non d'une paperasserie.

Les entreprises qui intègrent la gouvernance dans leur architecture dès le départ avancent plus vite, s'alignent plus rapidement sur les régulateurs et conservent la confiance des parties prenantes - celles qui l'intègrent plus tard se heurtent à des blocages, des échecs et des remaniements coûteux.

Pourquoi les entreprises ont besoin de MosaicAI : la plateforme Agentic AI pour l'autonomie

Les entreprises qui passent de l'automatisation à l'autonomie ne réussiront pas à mettre en place des systèmes monolithiques sans faille. Elles gagneront en construisant des architectures en mosaïque : des réseaux flexibles d'agents d'IA modulaires, ancrés dans la connaissance métier, connectés par des API et capables de partager l'intelligence en temps réel.

C'est le fondement de MosaicAI, la plateforme d’IA agentique de Nagarro, conçue pour répondre aux besoins uniques des grandes organisations. MosaicAI permet :

  • Une décision contextuelle multi-modale des agents.
  • La création de vecteurs métiers liés à l'ontologie de l'entreprise.
  • Des modèles sémantiques dynamiques qui s'adaptent aux changements.
  • Des pipelines de connaissances et de mémoire intégrés pour un apprentissage continu.
  • L'intégration à une infrastructure d'évaluation en temps réel pour garantir la sécurité, la confiance et la scalabilité.

 

Avec MosaicAI, les entreprises peuvent concevoir des systèmes agentiques autonomes, responsables et résilients, transformant l'autonomie d'une vision en une réalité opérationnelle.

En savoir plus.

Mais qu'est-ce un agent IA ?

Un agent d'IA n'est pas un outil d'automatisation des tâches. C’est un système orienté objectif qui interprète le contexte, raisonne sur ses objectifs, mémorise les interactions passées et agit de manière autonome au sein des systèmes d’entreprise. Pour les agents IA, cela signifie un logiciel qui s’adapte en temps réel, apprend des résultats et collabore avec d’autres, bien au-delà des limites des règles statiques.

Si l'automatisation est un script, un agent est un collègue : il comprend l'intention, évalue les compromis et exécute les décisions. Ensemble, les agents forment le système nerveux de l'entreprise, un réseau qui reconnaît, décide et agit plus rapidement que les workflows humains.

AI De l'automatisation à l'autonomie

Les agents d'IA sont les neurones du système nerveux de l'entreprise : individuellement intelligents mais limités. Lorsqu'ils sont orchestrés, ils créent la réactivité, la prévoyance et l'intelligence collective qui permettent aux entreprises de passer de l'automatisation à l'autonomie. Voici comment les agents IA d'entreprises débloquent l'autonomie à grande échelle.

Rahul Mahajan, Nagarro

 

L'anatomie d'un agent IA

Pour comprendre pourquoi l'orchestration est réellement transformatrice, nous devons aller au-delà des mots à la mode et examiner l'anatomie réelle d'un agent IA. À grande échelle, il ne s'agit pas de "chatbots plus intelligents", mais d'agents IA conçus pour l'entreprise, bâtis sur quatre capacités fondamentales qui leur permettent d'agir avec intelligence, coordination et autonomie.

Le noyau cognitif

 

Alimenté par de grands modèles de langage ou un NLP avancé, c'est là que les objectifs, les données et le contexte sont interprétés. Sans une inférence fine des intentions, l'orchestration s'effondre car l’IA ne fait pas qu’échouer : elle propage les erreurs à vitesse machine.

Noyau cognitif de l'IA
Le stratège

 

Une fois que les objectifs sont clairs, cette couche les décompose en étapes concrètes, évalue les compromis et s'adapte en fonction de l'évolution des conditions. C'est ici que l'intelligence brute devient une action structurée. Sur des marchés volatils, le raisonnement est la frontière entre l'automatisation réflexe et la prise de décision adaptative.

Planificateur et raisonneur d'IA
La couche de continuité

Les agents sans mémoire ont tendance à répéter leurs erreurs ; les agents avec mémoire ont tendance à évoluer. La mémoire à court terme gère les tâches actives, tandis que la mémoire à long terme tire des enseignements des résultats, des performances des fournisseurs et du comportement des utilisateurs. La mémoire transforme l'orchestration d'une efficacité mécanique en un avantage cumulatif.

Mémoire de l'IA
La couche d'exécution

 

Les API, connexions ERP, bases de données et intégrations sont les mains et les pieds de l'agent. C'est ici que la stratégie devient opération : en envoyant des alertes, en mettant à jour des enregistrements, en déclenchant des workflows, voire en exécutant du code. Sans outils, un agent reste une intelligence théorique, pas un acteur.

 
 
 
Action et outillage en matière d'IA

Des réflexes à l'intelligence fluide orientée objectifs

L’objectif doit être d’élever le jeu, en passant de l’automatisation des processus à l’autonomie guidée par une intelligence fluide.
Dans les chaînes d’approvisionnement, par exemple, un agent réflexe fonctionne comme un réflexe musculaire qui réapprovisionne automatiquement lorsque le stock passe sous un seuil.
Un agent orienté objectif, en revanche, pense comme un stratège au sein du système nerveux de l’entreprise.  
Anticipe les écarts en analysant les prévisions de la demande.
Evalue les compromis, par exemple, en équilibrant le coût d'un transport express avec le risque financier de ventes perdues.
Tient compte de la volatilité, qu'il s'agisse de perturbations météo, de retards fournisseurs, ou des variations de prix des concurrents susceptibles de faire grimper la demande.
Coordonne ses activités transversalement en suspendant les promotions lorsque les stocks sont faibles ou en signalant à la logistique de prioriser un envoi critique.
Apprend des résultats en renforçant les décisions qui ont préservé la valeur et recalibrer ceux qui ne l'ont pas fait.

Au fil du temps, le système ne se contente pas d'automatiser les tâches, il optimise les décisions dans la poursuite des objectifs de l'entreprise. C'est l'essence même du passage de l'automatisation à l'autonomie dans les chaînes de valeur du monde réel.

Siemens a démontré la puissance de l’orchestration à grande échelle.
En déployant des agents de maintenance prédictive sur l’ensemble de ses opérations industrielles, l’entreprise a réduit les arrêts non planifiés de 50 % et économisé 180 millions de dollars.
C’est ainsi que les entreprises dépassent les déclencheurs réflexes pour atteindre une orchestration proactive. C’est la preuve de la manière dont les agents IA d’entreprise permettent cette transformation.

Sans contexte, le ROI n'est qu'un mirage.

Les déclarations du type « 8 $ économisés pour chaque dollar investi » font de beaux titres, mais elles constituent aussi l’une des plus grandes illusions de l’IA en entreprise.
Prises au pied de la lettre, elles simplifient à l’excès la complexité du passage à l’autonomie, donnant une impression trompeuse de progrès.
Ce que ces chiffres flatteurs omettent souvent, ce sont les coûts cachés qui érodent silencieusement la valeur.

Intégration
Freins à l'intégration
L’intégration de l’orchestration dans des systèmes ERP vieux de plusieurs décennies, des mainframes et des bases de données fragiles crée des frictions. C’est là que des mois sont perdus et que les budgets explosent.
Coûts
Coûts cachés
 Le turnover des talents et la résistance culturelle apparaissent lorsque les employés perçoivent l’automatisation comme un remplacement plutôt qu’une augmentation de capacité. La culture, et non le code, détermine souvent la courbe d’adoption.
Dérive du modèle
Dérive du modèle
Le fardeau constant de reformation, surveillance et validation des agents à travers les domaines. La dérive ne réduit pas seulement la précision, elle multiplie le risque à grande échelle.

Les entreprises qui surperforment vraiment sont celles qui mesurent la vitesse d’apprentissage :

  • À quelle vitesse les agents s'adaptent-ils aux nouvelles perturbations ?
  • À quelle vitesse l'orchestration peut-elle être reconfigurée lorsque les conditions changent ?
  • Avec quelle résilience l'entreprise peut-elle pivoter sans briser la confiance, la conformité ou la culture ?


Sur des marchés volatils, le retour sur investissement est éphémère, tandis que l'adaptabilité perdure. Les entreprises qui adoptent le passage de l’automatisation à l’autonomie comme principe de conception fondamental, et non comme un simple KPI de projet, bâtissent des systèmes qui apprennent, s’adaptent et surpassent leurs concurrents — créant ainsi un avantage durable.

L'impératif du CTO : concevoir pour l'autonomie

Franchir la frontière de l’autonomie ne consiste pas à lancer davantage de pilotes ou à miser sur une nouvelle plateforme d’IA.
C’est repenser l’architecture même de l’entreprise, en faisant des agents IA le fondement de l’autonomie.

 

Pour ce faire, quatre mesures décisives s'imposent :

Architecturer pour favoriser le contexte et l'interopérabilité

Les organisations gagnantes ne seront pas celles qui cherchent des systèmes parfaits, mais celles qui construisent des architectures “mosaïques” : des agents modulaires, ancrés dans la connaissance métier, connectés par des API et une intelligence partagée.
Les empilements monolithiques paraissent ordonnés sur un slide, mais ils ne peuvent pas suivre le rythme des marchés.

Intégrer la gouvernance dans le code d'exécution

Une gouvernance confinée dans des PDF échoue à l’échelle.
Les politiques doivent être appliquées à l’exécution : chaque action d’agent authentifiée, chaque flux de travail conforme par conception, évalué en continu par des infrastructures “AI evals”.
Chaque garde-fou doit être encodé dans le runtime.
La confiance ne peut pas être une réflexion a posteriori : elle doit être ingénierée.

Développer la collaboration homme-IA

L'amélioration de la compétitivité ne vient pas du remplacement des personnes mais de la réinvention des rôles. Les agents IA doivent être des coéquipiers, augmentant le jugement, élargissant la capacité et absorbant les tâches répétitives.
Cette collaboration doit être intégrée aux flux de travail, aux modèles de performance et à la culture.

Penser écosystème d'abord

La prochaine perturbation ne s'arrêtera pas aux frontières de l'entreprise. Les avantages apparaîtront lorsque les agents effectueront des transactions en toute transparence avec les fournisseurs, les distributeurs, les régulateurs et même les concurrents. L'orchestration de l'écosystème redessinera les frontières de l'industrie et créera de nouveaux centres de pouvoir.

Tel est l'impératif du CTO : concevoir pour l'autonomie, et non pour l'automatisation. Ceux qui agissent avec vision ne moderniseront pas seulement leur entreprise, ils définiront les standards que leur industrie suivra.

Découvrez également en avant-première l'audacieuse avancée de Meta vers l'AGI avec le Superintelligence Lab.

De l'adoption à la différenciation

Il y a dix ans, l'automatisation constituait un avantage concurrentiel. Aujourd'hui, c'est un prérequis. Chaque entreprise peut acheter les mêmes bots, déployer les mêmes tableaux de bord et réaliser les mêmes gains d'efficacité. Mais le véritable avantage réside dans la mise à l’échelle de systèmes autonomes orchestrés, capables non seulement d’exécuter, mais d’optimiser les résultats.

 

Adoption de l'IA

Les entreprises qui franchissent ce seuil ne se contenteront pas de réduire leurs coûts.
Elles pourront :

  • Reconfigurer leurs chaînes de valeur pour plus de résilience, de rapidité et d'adaptabilité.
  • Redéfinir l'engagement clients avec des expériences personnalisées, prédictives et proactives. (Voici comment booster votre stratégie d’entreprise grâce aux Playbooks d’IA générative, activés par des interfaces multimodales : lire ici.)
  • Façonner leurs écosystèmes si puissamment que fournisseurs, partenaires et même concurrents devront s’y connecter pour survivre.

C'est le nouveau champ de bataille. La question décisive n'est plus "À quelle vitesse pouvez-vous adopter l'IA ?" mais "À quelle vitesse pouvez-vous passer de l'automatisation à l'autonomie et lui faire confiance pour piloter votre entreprise à grande échelle ?"

La chaîne d’approvisionnement d’Amazon en donne un aperçu : ses agents d’orchestration intègrent en continu la météo, les actions concurrentes et les signaux logistiques en temps réel pour rééquilibrer dynamiquement les stocks.
Associés à des robots d’entrepôt multi-tâches, Amazon montre comment l’autonomie ne reconfigure pas seulement les opérations, mais tout un écosystème.


Les leaders tech qui façonnent l'avenir n'adoptent pas simplement l'IA, ils font confiance à l'autonomie. Et vous ?


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