IA générative et agentique : les industriels appelés à dépasser le buzz pour créer de la valeur réelle

« L’Europe perd du terrain », ce constat sur l’IA, le PDG de LightOn, Igor Carron, n’y croit pas. Il a alerté sur les dangers de cette croyance lors d’une table ronde organisée par l’European Trustworthy AI Association. Loin d’être vaine, l’adoption de l’IA générative est essentielle pour faire avancer le Vieux Continent dans la course et les industries ne doivent pas faire défaut à cette stratégie. Yves Nicolas, directeur du programme IA du groupe Sopra Steria, confirme cette nécessité d’adoption bien que « l’IA générative n’ait pas encore entraîné de transformation magique des modèles économiques ». Si la valeur commerciale des intelligences artificielles reste encore floue, les gains de temps, eux, sont bien visibles. « Le retour sur investissement est massif : une tâche qui prenait auparavant deux mois et cinq personnes peut désormais être réalisée en quinze jours par deux personnes », a vanté Igor Carron.

Chercher la valeur ajoutée

Chez Sopra Steria, « l’IA générative est d’une grande aide dans les cas où vous souhaitez vérifier votre conformité avec la réglementation », a expliqué Yves Nicolas. Elle est aussi largement adoptée par les développeurs et les consultants, qui, du fait de leur ancrage technique, ont eu pour réflexe de la mettre en place pour la gestion de connaissances et la documentation. La clé reste d’identifier les applications où l’IA peut avoir une valeur ajoutée. « Moins de 10 % des projets d’IA générative atteignent la production, a confié Yves Nicolas. Pour beaucoup de ces projets, le meilleur conseil est de les abandonner s’ils n’ont pas un “pourquoi” clair, s’ils ne résolvent pas un vrai problème, ou permettent de faire quelque chose d’inédit ou encore apportent une valeur évidente, comme l’augmentation de la capacité à pré-répondre aux e-mails clients. » Yves Nicolas conseille aussi d’appliquer ce critère aux IA agentiques : « Il est crucial de décoller le buzz autour de l’IA agentique pour identifier les cas où elle fonctionne réellement », a-t-il précisé. Celle-ci est vue comme la « prochaine étape » par des industriels comme Fabien Mangeant, directeur des données et de l’IA chez Air Liquide. « Elle est destinée à des cas d’usage ambitieux comme le support aux opérations industrielles », a-t-il conclu.