Si le cap avait été fixé en septembre dernier lors de son Tech Day 2025 à Paris, Dataiku poursuit son offensive sur l’IA agentique en dévoilant trois outils spécifiques, selon nos confrères de SiliconAngle : Agent Management, Cobuild, et Reasoning Systems. L’objectif est de donner aux développeurs et aux datascientists de concevoir, contrôler et déployer des agents IA à grande échelle. « Notre voulons vous offrir une suite complète de développement et d'orchestration d’agents, s’assurer que les agents mais aussi les modèles et les analytiques soient intégrés dans l’ensemble des processus et métiers des entreprises, et donner un meilleur contrôle sur ce qu’un agent fait même sans avoir à écrire de code », expliquait lors de l’évènement parisien Clément Stenac, CTO et co-fondateur de Dataiku.
Plusieurs outils orientés IA agentique
Dans le détail, Agent Management est un outil de supervision des agents, qui vise à aider les entreprises à évaluer la valeur de chaque agent IA déployé. Proposé en tant que produit autonome à partir du mois d’avril, il sera capable de visualiser chaque agent présent dans les SI et de mesurer son impact métier. A partir d’indicateurs clés de performances définis, ils seront surveillés en continu pour alerter les sociétés en cas de problèmes tels que la dérive des modèles ou les dépassements de coûts.
Plus tard dans l’année, le fournisseur lancera l'outil Reasoning Systems pour unifier et orchestrer l'ensemble des données, des règles métiers, les modèles et les agents en fonction de verticaux métiers. Dans un premier temps, l'offre dédiée aux opérations industrielles sera disponible puis viendront celle liée à la supply chain et aux risques financiers. Enfin, Dataiku lancera en juin Colbuild, une interface où les utilisateurs pourront décrire leurs objectifs métier en langage naturel pour ensuite générer des agents IA avec l'ensemble des pipelines de données, modèles et applications nécessaires. Pour chaque agent, Cobuild générera un flux visuel structuré que les utilisateurs pourront examiner étape par étape afin de valider les hypothèses et la logique de prise de décision, et de les approuver avant leur déploiement en production.