L’IA agentique suscite un fort engouement, portée par sa capacité à raisonner, planifier et agir de manière autonome au cœur des systèmes d’information. Pourtant, dans de nombreuses entreprises, les projets peinent encore à dépasser le stade de l’expérimentation. Silos applicatifs, gouvernance insuffisante et architectures inadaptées freinent le passage à l’échelle. Pour Tiago Azevedo, CIO chez OutSystems, la création de valeur passe désormais par une intégration profonde de l’IA agentique dans les processus, les applications et la gouvernance du SI, afin de la faire réellement entrer dans l’opérationnel.
Le potentiel de l’IA agentique n’a jamais été aussi clair. Dans un contexte où les entreprises cherchent à automatiser davantage et à accélérer leurs processus, ces systèmes autonomes capables de raisonner, planifier et agir promettent de transformer le quotidien des organisations. Pourtant, malgré l’engouement et les progrès rapides de la technologie, beaucoup de projets restent bloqués au stade de concept. Partout, les DSI butent sur les mêmes freins : une prolifération d’outils sans gouvernance, des données qui restent en silos, et des projets IA qui n’atterrissent pas en résultats concrets.
Les systèmes hérités, les données cloisonnées et les longs cycles de développement créent des frictions qui empêchent l’IA de passer du stade pilote à celui de la production. Pour libérer sa véritable valeur, les entreprises doivent cesser d’expérimenter l’IA de manière isolée et commencer à la mettre en œuvre. Cela signifie l’intégrer directement dans la structure même de leurs processus de conception, de déploiement et de gestion des logiciels.
Orchestrer l’IA plutôt que l’expérimenter
L’IA agentique n’est pas comme l’IA générative, cantonnée à produire du contenu ou du code. Elle peut agir de manière autonome: traiter des tickets de support, gérer des retards de stock ou collaborer avec les systèmes déjà en place. Mais cette autonomie, si elle n’est pas encadrée, peut vite devenir contre-productive. Pour être vraiment utile, l’IA doit s’intégrer sans friction aux applications, aux données et aux processus existants.
Les plateformes spécialisées offrent justement cette capacité, car elles permettent de concevoir, déployer, orchestrer et superviser des workflows multi-agents, tout en garantissant contrôle, sécurité et gouvernance. Pour que ces technologies puissent réellement passer à l’échelle, il reste cependant essentiel de disposer de bases solides : des architectures capables de gérer l’autonomie des agents de manière fiable et alignée avec les contraintes opérationnelles des entreprises.
Faire sortir l’IA agentique des silos pour l’ancrer dans l’opérationnel.
L’IA agentique déploie tout son potentiel lorsqu’elle peut interagir directement avec les systèmes existants, comme les plateformes de CRM, ERP, gestion des stocks, RH, etc. Dans la logistique, par exemple, un agent peut détecter un retard, évaluer ses conséquences, réorienter automatiquement les stocks et informer le client en temps réel. Mais pour que cela fonctionne, il faut une architecture capable de connecter les systèmes et les utilisateurs.
C’est là que le low-code joue un rôle clé. Il permet de relier les agents aux flux de travail sans avoir à créer d’intégrations spécifiques pour chaque scénario. L’IA devient partie intégrante du cycle de conception, de développement et de déploiement. Grâce à des connecteurs préconfigurés, des composants réutilisables et des outils d’orchestration visuelle, les développeurs peuvent créer des workflows complexes impliquant plusieurs systèmes tout en conservant un contrôle centralisé et sécurisé.
L’avenir semble plutôt se dessiner autour d’un modèle hybride. Les entreprises feront cohabiter des agents sur mesure, conçus pour répondre à des besoins spécifiques, avec des solutions d’agent-as-a-service. Le low-code devient alors le point de convergence qui permet de centraliser le développement et l’orchestration de tous ces agents.
Gouvernance, facteur humain et passage à l’opérationnel
Déployer l’IA ne se résume pas à empiler des briques technologiques. Pour les DSI, le véritable enjeu réside dans la garantie d’un usage éthique de la technologie, tout en assurant la conformité réglementaire et la fiabilité des données. La gouvernance ne peut pas être ajoutée après coup. Elle doit être pensée dès la conception et accompagnée tout au long du déploiement et de la supervision des systèmes, via des plateformes ou architectures unifiées qui assurent auditabilité, gestion des versions, explicabilité et conformité.
Jusqu’ici, l’IA agentique a surtout été un potentiel à explorer, avec de nombreux projets restés expérimentaux et éloignés des enjeux opérationnels. Aujourd’hui, l’enjeu n’est plus de « faire de l’IA », mais de la rendre utile. Cela suppose de l’ancrer dans l’architecture d’entreprise, au plus près des processus, avec des composants modulaires, sécurisés et capables d’évoluer. C’est là qu’elle trouve sa place dans les chantiers de transformation numérique et les approches low-code : des agents conçus comme des briques réutilisables, auditables, et suffisamment fiables pour soutenir les flux métier du quotidien.
