Comment déployer l’IA agentique en entreprise ?

A retenir :

• Les agents IA créent de la valeur pour l’entreprise lorsqu’ils sont rattachés à des cas d’usage spécifiques comme la recherche documentaire, la production de tâches administratives, le traitement de données et l’automatisation de processus métiers.
• Le premier travail consiste à préparer vos données. En identifiant les sources utiles et en supprimant les informations obsolètes, l’entreprise doit classifier les contenus sensibles et réviser les droits d’accès.
• Le déploiement doit commencer par des étapes d’intégration simples et maîtrisées. L’objectif est de mesurer les gains obtenus. La mise en production d’un agent IA doit se faire sur la base de tests. Pour pouvoir être validés, la qualité des réponses, le respect du périmètre fonctionnel et des règles d’accès doivent être conformes au cahier des charges initial.
• Avec Angèle, Rcarré propose une approche souveraine et progressive pour passer de l’expérimentation à un déploiement contrôlé, incluant un suivi des usages, des accès et des résultats obtenus.

À la recherche de gains de productivité, les entreprises s’intéressent progressivement aux agents IA et à leur intégration dans les organisations.

Si les attentes sont nombreuses, l’adoption de l’IA agentique ne se résume pas à un simple branchement technique.

En effet, par défaut, un agent IA ne peut pas accéder seul aux documents, aux applications ou aux données d’une entreprise. Au quotidien, il interagit uniquement avec les ressources qui lui sont connectées, autorisées et correctement configurées.

Le déploiement de l’IA agentique dépasse donc le seul sujet technologique. Il concerne aussi l’organisation du travail, la qualité documentaire, la conformité, la gestion des accès et l’accompagnement des utilisateurs. En d’autres termes, vous devez définir les ressources avec lesquelles votre agent doit interagir au sein de votre entreprise, et jusqu’à quel point vous lui faites confiance et le laissez travailler en pleine autonomie.

Après un précédent article consacré aux agents IA locaux et souverains, nous posons dans cet article une nouvelle problématique : comment déployer concrètement l’IA agentique et l’intégrer aux processus de travail de l’entreprise de manière contrôlée ?

Analyse et méthode avec les experts Rcarré.

L’adoption d’une IA doit se faire de manière progressive

Déployer des agents IA en entreprise ne revient pas à connecter un LLM (large language model, ou grand modèle de langage) public aux outils de votre système d’information (SI). Leur efficacité dépend d’un ensemble de critères qui cohabitent. Ainsi les données mobilisées, les droits d’accès, les cas d’usage et les règles d’exploitation se doivent d’être définis en amont.

Chez Rcarré, l’adoption de l’IA agentique repose d’abord sur des cas d’usage. Sans besoin clairement identifié, les équipes peuvent se tourner vers des outils grand public non validés. Cette pratique relève du Shadow IT, lorsque des outils numériques sont utilisés sans validation des équipes informatiques, ou du Shadow AI, lorsque cet usage concerne des outils d’intelligence artificielle.

Ces comportements réduisent la visibilité des équipes informatiques et sécurité sur les outils utilisés, les données partagées et les actions réalisées. Ils peuvent aussi augmenter les risques de dissémination des données ou d’usage non conforme.

C’est cette logique qui guide le développement d’Angèle, l’offre d’intelligence artificielle souveraine de Rcarré. Elle permet aux organisations d’automatiser des processus identifiés, à partir de besoins métier qualifiés. L’entreprise conserve ainsi la maîtrise de ses données tout en encadrant l’usage des agents déployés dans son environnement numérique et s’assure d’attendre un retour sur investissement jusqu’alors peu constaté.

Plus vos données seront catégorisées et contextualisées, plus les actions de votre agent seront pertinentes

Déployer des agents IA suppose de disposer de données exploitables. Un modèle d’IA peut raisonner, reformuler ou produire une réponse, mais s’il ne connaît pas le contexte documentaire de l’entreprise, le résultat produit sera de mauvaise qualité. Ainsi, pour répondre avec précision, l’agent doit s’appuyer sur des sources internes fiabilisées, accessibles et correctement structurées.

Dans la majorité des cas, les outils métiers ne communiquent pas entre eux et les données des différents services restent souvent cloisonnées. Cette situation limite les possibilités de déploiement et les actions que pourront réaliser les futurs agents IA.

L’entreprise a investi dans l’implémentation de la solution, paie chaque mois des tokens, mais les résultats ne sont pas au rendez-vous.

La cartographie des flux de données s’avère donc nécessaire. En fiabilisant les données, c’est-à-dire en identifiant les fichiers utiles et en supprimant les doublons et les informations obsolètes ou contradictoires, l’entreprise améliorera nettement le niveau de qualité délivré par l’agent IA.

Votre entreprise se doit également de classifier ses données. L’attribution d’étiquettes de confidentialité permet ainsi de distinguer les informations publiques, internes, confidentielles ou sensibles auprès de l’agent. Cette classification facilite l’inclusion ou l’exclusion de certaines informations dans les échanges avec les agents IA.

Enfin, les droits d’accès doivent être révisés. Un utilisateur ne doit accéder qu’aux données nécessaires à sa mission. Ce principe devient encore plus important lorsqu’un agent IA est connecté à un environnement de travail numérique.

Une anecdote souvent citée illustre les risques d’un accès documentaire mal maîtrisé. Lors du lancement de Microsoft Copilot, certaines entreprises ont constaté que des utilisateurs interrogeaient l’outil sur des informations sensibles dans le but de connaître la rémunération de leur supérieur. Le problème ne vient pas seulement de l’outil mais également des usages.

C’est l’un des principes structurants d’Angèle. Un agent IA ne doit pas accéder indistinctement à l’ensemble du patrimoine documentaire de l’entreprise. Il doit s’appuyer sur des sources identifiées, utiles à sa mission, et respecter les droits définis préalablement.

Cette approche permet de produire des réponses contextualisées, fondées sur les connaissances internes de l’entreprise, sans élargir inutilement le périmètre d’exposition des données.

Choisissez des cas d’usages simples, appliqués à des processus maîtrisés

Avant de choisir une solution du marché, l’entreprise doit identifier les usages qui justifient réellement le recours à des agents IA.

Rcarré recommande de commencer par des projets pilotes présentant un niveau de risque limité. Ces projets doivent s’appuyer sur des processus existants, connus et bien maîtrisés par les équipes.

Une démarche collaborative peut faciliter ce choix. Par exemple, un vote organisé dans l’outil de messagerie interne permet d’identifier la fonctionnalité la plus attendue par les collaborateurs.

Dans la majorité des cas, les premiers besoins portent sur des missions simples mais chronophages. Il peut s’agir de support de premier niveau, de recherche documentaire, de traitement de demandes administratives ou de production de documents internes.

À l’inverse, il est préférable d’éviter les périmètres de déploiement trop larges. Les projets génériques à faible valeur ajoutée, ou les projets trop ambitieux aux retombées difficiles à mesurer, ralentissent l’adoption.

Les consultants de Rcarré privilégient une approche progressive, fondée sur des gains rapides et mesurables. Cette méthode facilite l’adhésion des équipes et permet d’ajuster les agents IA avant d’élargir leur périmètre.

Angèle ne propose donc pas des assistants généralistes censés répondre à tous les besoins. Les agents IA de Rcarré sont spécialisés. Ils sont adaptés à un métier, à une mission ou à un processus précis.

Gardez le contrôle sur vos données avec une infrastructure maîtrisée et souveraine

De nombreuses solutions d’intelligence artificielle s’appuient sur des infrastructures cloud extra-européennes. Ainsi les données utilisées dans les requêtes, les documents analysés ou les informations métiers partagées avec l’outil peuvent transiter en dehors de l’environnement numérique de l’entreprise et dans un nouveau cadre réglementaire.

Pour les organisations qui manipulent des données clients, financières, contractuelles et réglementaires, des précautions doivent être prises. Où vont les données ? Qui peut y accéder ? Dans quel cadre sont-elles traitées ?

Avec Angèle, l’objectif n’est pas d’envoyer systématiquement les données de votre entreprise vers l’IA, mais de rapprocher l’IA de vos données, dans un environnement maîtrisé. Vous conservez ainsi la maîtrise de votre patrimoine informationnel et vous limitez l’exposition de vos données.

Pour ce faire, Angèle a été pensée comme une plateforme d’intelligence artificielle souveraine, locale et hybride. Elle s’appuie sur les connaissances internes de l’entreprise tout en limitant l’exposition des informations sensibles.

Rcarré peut notamment proposer un hébergement des données en Europe, non soumis aux lois extraterritoriales comme le CLOUD Act (Clarifying Lawful Overseas Use of Data Act) américain.

Nos clients peuvent aussi s’appuyer sur des datacenters luxembourgeois de niveau Tier IV et sur une infrastructure maîtrisée de bout en bout. Cette expertise permet de déployer des agents IA dans des environnements sécurisés, en cohérence avec les bonnes pratiques et les exigences de conformité.

Mettez en œuvre une gouvernance de l’IA dans votre entreprise

Bien que l’atout des agents IA soit leur capacité à agir en autonomie, il est indispensable de prévoir des procédures de supervision et de validation humaine pour encadrer leurs actions.

Tous les usages de l’IA ne présentent pas le même niveau de risque : l’analyse de vos résultats financiers ou la production d’un devis demandera plus d’attention que la génération de notes de synthèse destinées à un usage interne.

La désignation de référents IA permet de mieux encadrer ces usages. Ces référents peuvent ainsi suivre les risques, formaliser les règles d’usage, accompagner les collaborateurs et contribuer à la validation des agents avant leur déploiement.

Ce rôle peut être porté par un CISO (Chief Information Security Officer), aussi appelé responsable de la sécurité des systèmes d’information. Dans le cadre de leurs interventions, les CISO à temps partagé de Rcarré accompagnent les entreprises sur des sujets opérationnels, comme la formation des collaborateurs, la création de tableaux de bord, le suivi des processus automatisés et l’aide aux choix technologiques liés aux agents IA.

Angèle intègre la gouvernance dès la conception des agents IA, notamment grâce à des niveaux d’accès différenciés : les utilisateurs accèdent uniquement aux agents autorisés, les administrateurs disposent d’une vision plus globale, et les équipes techniques peuvent faire évoluer les contextes et la pertinence des agents IA.

Testez, encadrez et mesurez l’usage de vos agents IA avant leur généralisation

Avant d’être déployé en production, un agent IA doit être testé dans des conditions proches de ses futurs usages.

Une phase préliminaire à la mise en production doit permettre de vérifier la qualité des réponses, le respect des droits d’accès, la capacité de l’agent à refuser une demande hors périmètre et le niveau de correction humaine nécessaire à sa supervision.

Elle doit associer les équipes techniques, les équipes métiers et les futurs utilisateurs afin de valider que l’agent peut s’intégrer à un processus réel sans créer de risque opérationnel, de fuite d’information ou de charge excessive de vérification pour les équipes.

Une fois déployé, son usage doit rester suivi dans le temps. La traçabilité des actions réalisées, des jeux de données mobilisés et des utilisateurs concernés permet d’ajuster les droits d’accès, de mesurer les gains obtenus et de générer un retour sur investissement.

Avec Rcarré, gardez la maitrise de l’IA en entreprise

Experte de la gestion de parc informatique depuis 25 ans, Rcarré s’engage pour la sécurité et la souveraineté numérique de ses clients.

Pour répondre à vos besoins de performance et vos contraintes de conformité, nos équipes intègrent, conçoivent et déploient des solutions d’intelligence artificielle hébergées en Europe, sur des serveurs et des architectures dont nous gardons le contrôle.

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