Dans les services clients, RPA, arbres de décision et chatbots ne suffisent plus à absorber les volumes, garantir la cohérence de l'expérience et maintenir la continuité de service et les entreprises se tournent vers des agents IA. Pour réussir cette transition, encore faut-il mettre en place une infrastructure conçue pour orchestrer, superviser et sécuriser ces agents en production : les plateformes agentiques.
L’automatisation classique atteint sa zone de saturation
En quinze ans, les organisations ont massivement investi dans l’automatisation : SVI, RPA, scripts, workflows, règles de routage. Ces outils ont permis d’optimiser certaines tâches, mais ils deviennent difficiles à maintenir dès que les processus évoluent ou que les cas d’usage deviennent plus variés. Le système ne casse pas, mais il se rigidifie. Les règles doivent constamment être ajustées, ce qui mobilise les équipes IT sur de la maintenance plutôt que sur l’évolution. Les outils spécialisés gèrent le simple, mais échouent sur les demandes hybrides, multilingues ou ambiguës. Les équipes support doivent alors reprendre la main et compenser les limites du système, ce qui annule une partie des gains.
La fragmentation complète l’équation. Chaque brique – CRM, ticketing, téléphonie, messagerie – possède sa logique, ses scripts, ses logs. Les DSI opèrent un ensemble qui fonctionne, mais sans cohérence globale. On optimise des silos, pas un processus de bout en bout. Les niveaux de service stagnent, les backlogs réapparaissent, et les coûts finissent par remonter. C’est dans ce contexte que les agents IA autonomes émergent : non pas comme un gadget conversationnel, mais comme une nouvelle capacité d’exécution transverse.
Une infrastructure spécifique
Un agent IA isolé est simple à expérimenter. Mais quand une organisation en opère dix, vingt ou plus – pour l’email, la voix, les relances, le support technique, la qualification d’appels – de nouveaux enjeux apparaissent. Il ne s’agit plus seulement d’IA, mais d’architecture, de gouvernance et d’observabilité. Pour garantir qualité et sécurité, les DSI doivent tracer chaque interaction, rejouer les scénarios, contrôler les permissions, gérer les versions et superviser la performance en continu. Le défi n’est pas de créer l’agent, mais de disposer d’une couche d’orchestration qui régule les actions, applique les règles métier et assure la cohérence entre agents.
Cette orchestration doit s’intégrer nativement au SI. Les entreprises ne reconstruiront pas leurs outils pour accueillir l’IA. Une plateforme doit donc se connecter aux CRM, aux outils de ticketing, aux API internes et à la téléphonie, sans ajouter de complexité. L’IA doit agir dans le système, pas autour du système. La souveraineté devient également un critère structurant. Les agents manipulent des données sensibles, opèrent des décisions et interagissent en temps réel avec les systèmes internes. Les entreprises recherchent des solutions conformes au RGPD et à l’IA Act, hébergées en Europe et capables d’offrir une traçabilité complète. L’orchestration ne peut pas être un point aveugle.
Une performance pilotée comme une opération IT
Les entreprises qui opèrent déjà des flottes d’agents IA constatent des gains difficiles à obtenir avec les approches traditionnelles. L’automatisation n’agit plus sur un segment, mais sur le flux complet. Les agents IA absorbent les demandes récurrentes, filtrent et trient automatiquement, mettent à jour les systèmes et assurent une continuité 24/7. De leurs côtés, les backlogs diminuent fortement, les équipes humaines sont recentrées sur les cas complexes et les pics deviennent plus simples à absorber. Les délais de réponse chutent et les SLA progressent mécaniquement. La maîtrise des coûts s’améliore également. L’entreprise réduit sa dépendance aux centres de contacts externalisés et retrouve une capacité d’arbitrage interne. L’IA n’est plus un outil complémentaire, mais un élément stabilisateur, capable de lisser l’activité et de renforcer la qualité de service.
Pour les DSI, cette approche rapproche l’IA d’un modèle d’exploitation classique : versioning, supervision, audit, gestion des incidents, montée en charge progressive. L’IA devient un composant d’infrastructure pilotable, mesurable et réversible. L’entreprise ne subit plus la complexité, elle la gouverne. En conséquence, les sociétés qui basculent de l’automatisation à l’agentique ne cherchent pas seulement une technologie plus « intelligente », mais surtout un modèle plus robuste. Elles veulent absorber les volumes, stabiliser leurs opérations et retrouver une cohérence entre leurs canaux. Les agents IA autonomes permettent cette transition, à condition d’être orchestrés depuis une plateforme souveraine, sécurisée et intégrée au SI.
Pour les DSI, c’est une évolution naturelle : l’IA n’est plus un PoC, mais une brique d’infrastructure.