La montée de l’IA agentique et ses implications pour les entreprises de l’ANZ
Alors que nous ne voulons souvent pas y penser, une grande partie de notre temps peut être consacrée à des tâches répétitives et ennuyeuses qui nous empêchent de nous concentrer sur un travail véritablement stratégique. Cependant, l’IA agentique change la donne. Des recherches montrent que cette technologie prend rapidement de l’ampleur en Australie et en Nouvelle-Zélande.
Selon une étude de YouGov et Salesforce, 69 % des dirigeants c-suite de l’ANZ qui priorisent l’IA se concentrent sur la mise en œuvre de l’IA agentique dans l’année à venir, et 38 % affirment qu’ils mettent déjà cette technologie en œuvre.
Qu’est-ce que l’IA agentique ? Clarifions les choses
Qu’est-ce qu’un agent IA ? Microsoft le définit comme une application qui automatise et exécute des processus commerciaux, agissant comme un collègue numérique pour aider ou même effectuer des tâches au nom des utilisateurs ou des équipes. Salesforce, quant à lui, le considère comme un type d’intelligence artificielle qui peut fonctionner de manière autonome, prenant des décisions et effectuant des tâches sans intervention humaine. IBM le décrit comme un système d’intelligence artificielle capable d’accomplir un objectif spécifique avec une supervision limitée.
Bien que ces définitions ne soient pas parfaitement identiques, le concept central reste constant : un agent IA est un système d’IA qui peut agir de manière intelligente et autonome, sans sollicitation directe ou continue d’un humain. C’est cette autonomie et cette puissance de raisonnement avancé qui les distinguent véritablement des assistants IA comme ChatGPT ou Microsoft 365 Copilot.
Pensez-y de cette manière : un assistant vous aide à écrire, tandis qu’un agent rédige le rapport pour vous. Cela ouvre un monde de possibilités : conseils experts aux clients, travail administratif automatisé pour les départements financiers ou RH, ou même exécution d’analyses de données complexes.
Pourquoi une gouvernance des données plus forte rend de meilleurs agents IA
L’IA agentique présente des avantages uniques, mais aussi des risques. À mesure que de plus en plus d’organisations adoptent l’IA agentique, elles découvrent que la gouvernance des données robuste est essentielle pour garantir que ces systèmes fonctionnent de manière sécurisée et efficace. Selon une étude récente de l’Université Drexel, 71 % des organisations disposent d’un programme de gouvernance des données, contre 60 % en 2023.
Une gouvernance efficace est en hausse car elle aide à résoudre des problèmes critiques de sécurité et de productivité liés à l’IA, comme la prévention des violations de données et la réduction des erreurs liées à l’IA. Sans mesures de gouvernance des données solides, les agents peuvent exposer involontairement des informations sensibles ou prendre des décisions autonomes erronées.
Les éléments clés de cette approche incluent :
- Sécuriser les données sans intervention humaine : Les agents s’appuient sur les données qu’ils consomment et n’ont souvent pas d’humain en intermédiaire pour garantir que les données sont utilisées et diffusées correctement.
- Prévenir les erreurs et les violations : Des cadres de gouvernance robustes aident les agents à éviter les « hallucinations », c’est-à-dire des cas où l’IA génère des informations incorrectes, et à protéger le contenu sensible contre l’exposition accidentelle.
Pour faire face à ces défis liés à l’IA, Gartner recommande désormais aux organisations d’appliquer ses cadres AI TRiSM (trust, risk, and security management) à leurs environnements de données. La gouvernance des données et des informations fait partie intégrante de ce cadre, aux côtés de la gouvernance de l’IA et des technologies d’inspection et d’application des environnements d’exécution de l’IA.
Sécuriser l’avenir avec l’IA
Le futur du travail est là, propulsé par l’IA agentique. Bien que l’adoption soit clairement en forte hausse à travers l’ANZ, les organisations doivent prioriser la sécurité des données et la gouvernance. Il ne s’agit pas seulement de gérer le risque, mais d’optimiser les données qui alimentent ces puissants outils, garantissant qu’ils fonctionnent de manière efficace et sécurisée. Les organisations ne peuvent se permettre d’être laissées pour compte, il est donc essentiel de s’assurer que les risques sont gérés et que ces outils puissants seront efficaces.
