De l'IA au ROI : des agents IA pour votre entreprise
Your organisation is facing a choice: continue adding narrow AI tools piecemeal or fundamentally rewire workflows around AI. McKinsey calls this the gen AI paradox: roughly 80% of companies report using generative AI, yet most see little to no impact on their bottom line. The culprit is that AI often remains bolted on: deployed in horizontal pilots or chatbots that generate diffuse benefits, instead of integrated into core processes. To turn AI from a novelty into value, you must embed AI deeply in business operations.
En pratique, cela signifie repenser les décisions, les flux de travail et la collaboration humain-IA, avec des agents IA intelligents servant de catalyseurs proactifs, et non de simples outils réactifs.
Cet article vous montrera comment mettre en œuvre l'IA efficacement, avec des agents IA servant de facilitateurs pratiques pour des résultats commerciaux mesurables.
Le paradoxe de l'IA générative : une adoption généralisée, un impact limité
Des enquêtes récentes révèlent un contraste saisissant : alors que 70-80% des grandes entreprises ont déployé l'IA générative, une proportion similaire ne rapporte aucun gain financier significatif. McKinsey attribue cela à un déséquilibre entre l'IA horizontale et les cas d'usage verticaux.
Many companies have adopted horizontal use cases like enterprise copilots and chatbots. Microsoft 365 Copilot is already used by nearly 70% of Fortune 500 companies. These are productivity boosters – they help employees save time on repetitive tasks and synthesise information. But the benefits are spread across the workforce and don’t show up in the top or bottom line.
Vertical use cases tell a different story. These are embedded in core business functions and processes and can deliver measurable economic impact. But scaling them has been hard: less than 10% of such initiatives make it past the pilot stage. Even when deployed they often only address a narrow step in a process and require human prompting rather than operating proactively or autonomously. So, their impact on overall business performance is far below what’s possible.
Alors pourquoi ce déséquilibre existe-t-il ?
Both horizontal and vertical AI require deliberate decisions and structured enablement. However, horizontal tools are typically easier to deploy at scale, while vertical use cases demand targeted redesigns of workflows and operating models. As a result, their adoption faces six major barriers:
Initiatives fragmentées
In many organisations, vertical use cases have emerged from a bottom-up approach within individual functions. Because fewer than one-third of CEOs actively sponsor their company’s AI agenda, this often results in a patchwork of disconnected micro-initiatives and dispersed investments. Without strong enterprise-level coordination, efforts remain fragmented and fail to generate transformative impact.
Disponibilité limitée des solutions packagées
Unlike horizontal applications such as copilots, which can be deployed largely off the shelf, vertical use cases often require deeper customisation and closer alignment with domain-specific workflows. Teams often need to stitch together multiple components and customise them heavily, effectively doing near-from-scratch development. While many organisations have data scientists capable of building models, what is often missing are the roles that bridge business requirements with technical execution – AI consultants, analytics translators, or AI product managers.
These specialists play a crucial part in connecting frontline workers, project sponsors, and AI engineers, ensuring that solutions are not only technically sound but also directly embedded in the realities of daily operations. Without this connective layer, even the best models risk remaining isolated experiments rather than becoming scalable business solutions.
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Contraintes technologiques des premiers LLM
Despite their remarkable capabilities, first-generation large language models (LLMs) carried limitations that restricted enterprise deployment. They could produce inaccurate outputs, undermining trust in precision-critical environments. They were also fundamentally passive: unable to act independently, drive workflows, or make decisions without prompts. Handling complex, multi-step workflows with branching logic proved difficult, as did maintaining context across extended interactions due to limited memory.
Un autre point faible des premiers LLM était la sécurité.
Sensitive data entered external systems could easily be exposed or misused, raising concerns around confidentiality, compliance, and regulatory risk. Moreover, the models themselves were vulnerable to prompt injection, data poisoning, or adversarial manipulation, creating potential vectors for misinformation or malicious outputs. Without robust access controls, auditability, and mechanisms to ensure data governance, organizations struggled to trust early LLMs in security-critical environments such as financial services, healthcare, or industrial operations.
Cette absence de sécurité intégrée a clairement montré que le déploiement de LLM à grande échelle nécessiterait de nouvelles architectures, des garde-fous renforcés et des principes de conception axés sur l'entreprise.
Équipes IA en silo
De nombreuses entreprises rencontrent des difficultés avec leurs initiatives d'IA parce qu'elles sont développées de manière isolée.
Too often, a central AI or R&D team spends months building a solution, only to present it to business users at the end with a “now use it” expectation. On production lines in automotive, for example, innovations are handed over from R&D but turn out to be disconnected from the realities of day-to-day operations, simply because frontline workers were never engaged in the design process.
Le même schéma se répète dans tous les secteurs : les modèles conçus sans la contribution des équipes IT, data ou métier peuvent fonctionner dans un prototype contrôlé, mais s'avérer fragiles, surdimensionnés ou inadaptés une fois testés en environnement réel.
Accessibilité des données
Les données structurées sont souvent dispersées across plusieurs systèmes sans gouvernance cohérente, tandis que les informations non structurées, telles que les documents, les e-mails, les journaux et les médias, restent largement non cataloguées et sous-utilisées.
The result is not only inefficiency, with teams spending time searching for usable inputs, but also a missed opportunity to turn data into a real business asset. The challenge is less about achieving real-time freshness everywhere and more about identifying and prioritising the data sources that truly fuel business value. In the past, companies often embarked on multi-year “big bang” initiatives, building vast data lakes first and hoping relevant use cases would follow.
Many of those efforts consumed significant resources but failed to deliver tangible results. Today, the approach has shifted: data platforms are built incrementally, with the focus on bringing in the data required for the most impactful use cases first, proving value, and then adding new sources over time.
Organisations that strategically define which data assets underpin their critical use cases, assign clear ownership, and invest in improving their quality build a foundation that scales. When sequenced well, early AI projects can improve the data assets that later use cases also depend on: accelerating deployment, reducing duplication of effort, and amplifying long-term impact.
Si vous avez besoin d'aide à ce sujet, n'hésitez pas à consulter nos services de données et de business intelligence.
Résistance culturelle et inertie organisationnelle
Même lorsque la technologie est mature, les personnes peuvent encore ralentir les progrès. Vous pouvez toutefois éviter cela avec la bonne approche.
Many AI deployments encounter quiet resistance from business teams and middle management, driven by concerns about disruption, uncertainty around job impact, or limited familiarity with the technology. This hesitation can delay adoption and make integration into daily operations more difficult, but it is not a dead end.
Anticipating these barriers early and recognising that organisational culture must evolve alongside technology is essential. The key is not only to ask how do we add AI? but also how should processes adapt when intelligent software can act?, a mindset shift that lays the groundwork for moving beyond prototypes toward scaled, meaningful impact.
Think of the shift that happened when spreadsheets arrived for accountants. Before, calculations were done manually on paper or with a calculator. Accurate but painfully slow. Spreadsheets didn’t just make the same work faster, they expanded what was possible: complex models, instant recalculations, and entirely new ways of analysing data.
If we treat it as just another tool to make existing processes a bit more efficient, we miss the point. The real opportunity lies in reimagining workflows, decisions, and roles around intelligent software, unlocking value that simply wasn’t possible before.
Agents IA pour les entreprises : des outils réactifs aux collaborateurs autonomes
Bouleverser les processus organisationnels peut nuire à votre organisation. Par conséquent, l'adoption de l'IA doit être équilibrée. L'un des moyens de la rendre durable et rentable consiste à envisager la mise en œuvre d'agents IA, qui sont un concept clé dans la mise à l'échelle de l'IA.
Un agent d'IA est une entité logicielle qui combine apprentissage, mémoire et prise de décision pour exécuter des tâches de bout en bout.
Unlike a simple chatbot or analytic model, an AI agent can plan, act autonomously across systems, and continuously improve. As IBM notes, unlike traditional or generative AI, AI agents possess the ability to make complex decisions autonomously, plan, and interact dynamically across systems.
Dans le monde des affaires, les agents peuvent littéralement changer le monde en automatisant des processus à plusieurs étapes et en agissant comme des collaborateurs proactifs. Ce sont des facilitateurs qui transforment l'IA en un collaborateur virtuel orienté vers des objectifs.
Dans les définitions de McKinsey, OpenAI, Microsoft, Anthropic et du monde académique, les caractéristiques essentielles sont :
- Autonomie (capacité à prendre des actions sans qu'un humain intervienne à chaque étape)
- Planification (capacité à séquencer des actions vers un objectif)
- Mémoire/état
- Intégration des outils et systèmes
- Prise de décision
By combining these, AI agents shift work from reactive responses to proactive assistance. For example, instead of a support agent waiting for a user’s query, an agent might automatically resolve recurring customer issues, alert teams to anomalies, or suggest strategic business moves. In short, agents become decision support engines that work with humans.
Comment l'IA est-elle utilisée en entreprise
Les histoires suivantes montrent ce qui peut être fait et comment différentes entreprises mettent en œuvre des agents IA au sein de leurs organisations. Voici des exemples de cas d'usage mis en œuvre par d'autres entreprises et par nous, Spyrosoft.
Étude de cas 1 : Transformer le service client avec un agent IA
Le problème : Our client, a global leader in the paints and coatings industry, needed a customer support solution that could scale across markets. Their HubSpot-based chatbot struggled to support multiple languages and websites, offered limited knowledge base automation and proved inefficient in handling growing customer query volumes.
La solution : We delivered an AI-driven chatbot designed for multilingual, multi-platform customer support. The solution scales smoothly across regions, automatically builds and updates the knowledge base, reduces manual effort and integrates with internal systems to ensure reliable data flow. By using advanced AI, the chatbot provides personalised, context-aware interactions that help customers find answers faster and support teams focus on higher-value tasks.
Le résultat :
- +150%
- Augmentation de l'automatisation par rapport au précédent chatbot HubSpot
- 2× moins d'escalades
- Vers des agents humains
- réduction par 3 des cas non résolus
- Améliorer la résolution au premier contact
Si l'automatisation du support client est une option que vous envisagez, assurez-vous de lire notre point de vue sursupport technique IA.
Étude de cas 2 : la souscription d'assurance à grande échelle
Le problème : Les souscripteurs d'assurance de Compensa étaient submergés par les demandes des courtiers, le traitement manuel des offres et les délais de traitement lents, ce qui limitait la productivité et la réactivité auprès des clients.
La solution : Spyrosoft, in cooperation with Compensa, created an AI underwriting solution to support underwriting by responding to broker requests, processing offers, and providing faster, more accurate responses. By embedding domain knowledge into the agents, the system replicated underwriter expertise across the team.
Le résultat :
- multiplication par 2 de l'efficacité de la souscription
- Temps de réponse 5× plus rapides sur les flux de travail de souscription
- 2× plus d'offres traitées à capacité opérationnelle identique
- Reconnu comme l'une des trois meilleures innovations mondiales au sein de l'organisation
- Contribution directe à la croissance du chiffre d'affaires
Étude de cas 3 : Réinventer les notes de risque de crédit dans le secteur bancaire
Le problème : Retail bank relationship managers were spending weeks drafting credit-risk memos to support lending decisions. Each memo required manually pulling data from at least ten different sources and weaving together complex reasoning across interdependent sections such as loans, revenue, and cash flow, slowing decision-making and frustrating both staff and customers.
La solution : The bank collaborated with credit-risk experts to build a proof of concept powered by AI agents. These agents extracted data, drafted memo sections, assigned confidence scores to highlight areas for review, and suggested follow-up questions. Instead of manually compiling documents, relationship managers shifted into roles of strategic oversight and exception handling.
Le résultat :
- Augmentation de 20 à 60 % de la productivité sur l'ensemble du processus d'approbation de crédit
- Réduction de près de 30 % du délai d'approbation
- Des décisions plus rapides et plus précises avec moins d'erreurs manuelles
- Une plus grande place accordée au jugement humain à valeur ajoutée
Étude de cas 4 : Améliorer la qualité des données dans les études de marché
Le problème : A market intelligence firm employed over 500 analysts to clean, structure, and codify massive amounts of data. Despite this investment, errors persisted – 80 percent of mistakes were still being spotted by clients. The process was costly, resource-intensive, and left little time for analysts to focus on generating deeper insights.
La solution : The company piloted a multi-agent system designed to autonomously detect anomalies, explain shifts in sales or market share, and identify drivers of change. The agents cross-referenced internal data such as taxonomy updates with external signals like product recalls or weather events. They then synthesised and ranked the most influential factors, providing ready-to-use insights for decision-makers.
Le résultat :
- Plus de 60 % de gain de productivité potentiel identifié
- Plus de 3 M$ d'économies annuelles attendues
- Analystes redirigés vers un travail stratégique à plus forte valeur
- Précision et profondeur améliorées dans le traitement des données grâce aux agents d'IA
Étude de cas 5 : Automatiser les opérations de back-office dans les services financiers
Le problème : Les banques mondiales font face à des coûts croissants et à des inefficacités dans leurs opérations de back-office, de la souscription aux contrôles de conformité. Les processus manuels sont lents, sujets aux erreurs et consomment des ressources considérables.
La solution : Un grand assureur, AIG, s'est associé à Palantir pour déployer 78 agents d'IA dédiés à la souscription.
Le résultat : En savoir plus.
- Temps de traitement réduit de deux jours à trois heures
- Une prise de décision plus rapide et plus précise
- Agents IA permettant de nouveaux modèles opérationnels évolutifs au-delà de la réduction des coûts
Étude de cas 7 : Réinventer la logistique et les opérations de la chaîne d'approvisionnement
Le problème : Une société de fret américaine était submergée par la paperasse. Les ordres d'enlèvement, les connaissements et les mises à jour d'expédition étaient traités manuellement, entraînant des erreurs, des retards et des expéditions manquées.
La solution : Des agents IA ont été introduits pour numériser les commandes, traiter les connaissements et mettre à jour automatiquement les statuts d'expédition. En éliminant le goulot d'étranglement humain, le système a créé un processus de traitement documentaire disponible en permanence et sans erreur.
Le résultat :
- Précision de 98 à 99 % atteinte sur le traitement des commandes
- Temps de réponse considérablement réduits
- Élimination quasi totale des commandes manquées
- Transition de la paperasse manuelle vers un système évolutif et toujours disponible
- Personnel libéré pour se concentrer sur les exceptions et le service client
Étude de cas 8 : Modernisation des systèmes bancaires hérités
Le problème : A global bank faced the daunting task of modernising its legacy core platform, made up of more than 400 separate applications. The project carried a $600 million budget and was slowed by siloed teams working through repetitive, manual tasks. Documentation was slow, error-prone, and difficult to coordinate, leaving the transformation effort stuck in complexity.
La solution : The bank adopted an agentic approach, where squads of AI agents collaborated under human supervision. Each agent was responsible for a defined stage, documenting existing applications, generating and reviewg code, integrating features, and testing outputs. Human experts guided the process, ensuring quality and strategic alignment while offloading repetitive coding and documentation tasks to the AI.
Le résultat :
- Plus de 50 % de réduction du temps et des efforts de développement pour les équipes pionnières
- Travail manuel automatisé, les personnes évoluant vers des rôles de supervision
- Des cycles de modernisation et une livraison de fonctionnalités plus rapides avec moins de sprints
Élaborer une feuille de route pour l'adoption de l'IA
Répliquer ces succès peut être plus facile avec une feuille de route claire. L'adoption de l'IA à grande échelle n'est pas seulement une mise à niveau technique. C'est une transformation business.
En vous appuyant sur les meilleures pratiques du secteur, vous devriez envisager des étapes telles que les suivantes :
1. Se concentrer sur les cas d'usage à forte valeur
AI only delivers lasting impact when it is tied to real business outcomes. Start by aligning initiatives with strategic priorities and measurable goals, whether that’s reducing call resolution times, improving throughput, or cutting error rates. Prioritise quick wins that demonstrate value early, while designing solutions with scalability in mind.
2. Bâtir des fondations technologiques évolutives et sécurisées
A strong data and technology backbone is critical for adoption at scale. Invest in a modular, extensible architecture, a shared ecosystem where reusable AI agents can plug into common platforms, APIs, and governance layers. Ensure seamless integration with existing systems, supported by reliable data pipelines and secure, observable infrastructure that users can trust.
3. Responsabiliser les personnes et la culture
Technology succeeds only when people adopt it. Promote AI literacy across the organisation, equip teams with the skills to work effectively with AI agents, and create cross-functional squads that blend IT, operations, and business expertise. Involve end users early, identify AI champions, and openly communicate goals to build trust and readiness for change.
4. Établir une gouvernance responsable et une évolution continue
Trust and accountability must be built in from the start. Define clear policies, ethical guardrails, and oversight mechanisms for how AI agents operate, make decisions, and use data. Set up monitoring to track agent performance, collect feedback, and adapt over time. Treat every deployment as a learning lab, refining workflows, retraining models, and scaling what works.
Transformer le potentiel de l'IA en réalité
The era of AI has arrived at boardroom agendas, but the winners will be those who go beyond plugging in the latest tools. Leading organisations are not just adding AI as a sidekick but also redesigning themselves around it. The era of agentic enterprises is here.
Vous devez envisager de modifier vos processus dans un environnement où le logiciel peut agir. Cela nécessite de repenser les flux de travail depuis le début, en plaçant les agents d'IA au cœur de la création de valeur.
In practical terms, success depends on strong intent: define clear outcomes, embed AI (and AI agents for business) deeply into core processes, and realign teams and metrics accordingly. When done right, the payoff can be dramatic. For example, X-genie lets underwriters process twice more offers and deliver them five times faster. Similarly, firms that built centralised AI platforms achieved faster adoption and lower costs per use case.
La voie à suivre allie ambition et rigueur. Investissez dans des plateformes modulaires et des équipes transversales, mettez en place des programmes de gouvernance et de compétences, et utilisez les agents d'IA comme des instruments de transformation de l'entreprise, et non comme de simples fonctionnalités agréables à avoir.
By thoughtfully integrating AI, and especially by leveraging AI agents within core processes, you can move from isolated pilots to enterprise-wide impact. In doing so, you will turn the promise of AI into a competitive advantage, transforming not just tasks but entire business models.
Mettre en œuvre l'IA avec Spyrosoft
Chez Spyrosoft, nous élaborons quotidiennement des stratégies et des solutions d'IA pour les industries. Nous pouvons vous conseiller sur une stratégie d'IA qui dynamisera vos opérations, en façonnant des feuilles de route et en définissant la voie à suivre.
Que vous développiez des agents IA, modernisiez des applications métier ou intégriez des analyses avancées dans vos opérations, notre équipe fournit des solutions de bout en bout, de la stratégie et du prototype au déploiement et à la mise à l'échelle.
si vous souhaitez devenir une entreprise agentique, nous serons ravis de vous aider.
FAQ
L'IA dans le support technique désigne l'utilisation de l'intelligence artificielle et des technologies d'apprentissage automatique pour automatiser ou améliorer les opérations de service client et le support technique. Cela inclut l'utilisation d'outils tels que les chatbots, les assistants virtuels, les bases de connaissances, l'analyse prédictive, ainsi que les agents et copilotes IA.
L'IA est utilisée pour automatiser les réponses, catégoriser et prioriser les tickets, assister les agents humains, fournir un support 24/7 et analyser le comportement des clients afin d'améliorer la prestation du support. Elle aide à gérer les demandes des clients, à fournir des réponses instantanées, à proposer des recommandations personnalisées et même à prédire les problèmes futurs sur la base des données historiques – améliorant considérablement les temps de réponse et l'expérience client globale.
Les principaux avantages de l'utilisation de l'IA dans le support technique comprennent des temps de réponse plus rapides, une disponibilité 24h/24 et 7j/7, ainsi que la capacité de traiter de grands volumes de requêtes répétitives sans fatigue humaine. Les systèmes pilotés par l'IA peuvent également réduire la charge opérationnelle en automatisant les tâches routinières et améliorer la précision de la résolution des problèmes grâce à des informations fondées sur les données. Cela conduit à une expérience client plus cohérente et plus évolutive, tout en libérant les agents humains pour qu'ils se concentrent sur des problèmes plus complexes et stratégiquement importants.
L'IA peut améliorer tous les niveaux du support technique en automatisant et en optimisant différentes tâches selon leur complexité. Dans le support L1, les chatbots et assistants virtuels alimentés par l'IA peuvent traiter les requêtes courantes, réinitialiser les mots de passe et fournir un dépannage de base. Pour le L2, les outils d'IA peuvent assister les agents humains en analysant les journaux, en suggérant des solutions et en automatisant les diagnostics. Dans le support L3, l'IA peut soutenir les ingénieurs en identifiant des schémas dans de grands ensembles de données, en accélérant l'analyse des causes profondes et même en prédisant les problèmes système récurrents avant qu'ils ne s'aggravent.
Discutons de la manière dont nous pouvons soutenir vos projets d'IA
Tomasz Smolarczyk
Directrice de l'Intelligence Artificielle
