L’IA générique ne vous différencie pas. Construisez la vôtre.

Un petit éclair, un badge «Copilot», un champ «Demander à l’IA». Ils sont partout: dans Zoom, les CRM, les outils de service client, la suite Google. Chaque fournisseur a ajouté sa dose d’IA générative comme on ajoute une nouvelle saveur à un produit existant. Résumer, traduire, classer: ces fonctions livrées en série visent la masse des travailleurs. Pour une équipe surchargée, ces outils sont précieux. Mais personne n’a revu sa stratégie d’affaires à cause d’un copilote dans PowerPoint.

Les chiffres le confirment: McKinsey révèle que plus de 65 % des entreprises utilisent l’IA générative, mais à peine 23 % constatent un impact significatif sur leurs résultats financiers. L’adoption explose, les boutons se multiplient, mais la valeur reste concentrée chez une minorité qui fait autre chose.

Quand l’IA travaille pour vrai

Chez ces organisations-là, ce sont les agents qui font la différence.

Un agent n’est pas un chatbot plus brillant que les autres. C’est un logiciel avec un mandat clair, branché sur vos données, capable d’agir dans vos outils, sous votre supervision. On ne lui demande pas de «raconter» quelque chose; on lui demande d’exécuter une partie de votre processus.

Prenez la création de contenu. Un agent peut ingérer un livre blanc hypertechnique, en extraire les arguments-clés et produire automatiquement une série de dix publications LinkedIn, trois articles de blogue et une séquence de courriels de prospection. Il ne fait pas qu’écrire: il applique la tonalité de votre marque, insère les bons UTM et décline les visuels selon les spécifications de chaque plateforme, prêt pour validation par votre gestionnaire. Même modèle de base qu’un copilote, mais turbochargé grâce à vos données, vos systèmes, votre contexte d’affaire. En gros, les agents s’adaptent à vous.

Le même principe s’applique à la localisation de campagnes pour différents marchés, à la veille concurrentielle automatisée ou à l’analyse de sentiment en temps réel. L’agent lit, cherche, compare et exécute dans le cadre que vous lui avez donné.

La différence n’est pas que l’IA devient soudainement plus «intelligente». Les agents utilisent souvent les mêmes modèles de langage (comme GPT, Claude ou Gemini) que les outils «prêt-à-porter». Ce qui change, c’est le périmètre dans lequel on les laisse jouer. À partir du moment où un agent touche directement à la façon dont vous servez un client ou traitez un dossier, on n’est plus dans l’accessoire. On est dans l’avantage réel.

Construire sans réinventer la roue

Plusieurs imaginent devoir investir dans des labos hyperspécialisés avec des budgets exorbitants pour bâtir leurs propres agents. Si c’était le cas il y a encore quelques mois, ces façons de faire sont révolues. Construire un agent ne veut plus dire réinventer l’IA. 

Ce qu’il faut surtout faire, c’est examiner en profondeur ses propres processus. Comment les opérations se déroulent, où ça coince, les raccourcis personne n’a documentés. C’est comme ça qu’on détermine où l’agent peut offrir des gains en efficacité. Ensuite, il faut demander aux personnes-clés qui travaillent sur le terrain d’écrire les règles ou les façons de faire qui n’existaient jusqu’à maintenant que dans leurs têtes (c’est comme ça que l’IA apprend ce qu’elle doit faire). Il reste ensuite à décider à quel moment du processus l’agent fera des propositions, à quel moment l’humain va trancher et, surtout, comment on corrigera une erreur en cours de route.

L’idée n’est plus d’écrire du code, mais d’écrire des intentions et des garde-fous en langage métier. C’est pour ça que les entreprises qui réussissent en IA forment des équipes qui comprennent autant des gens de terrain que des gens de tech. Un partenaire externe peut ici devenir utile: pas pour vendre une plateforme miracle, mais pour passer de «on pourrait faire quelque chose avec l’IA» à «tel agent fait tel travail, dans tel système, avec tels résultats mesurés».

D’un bouton générique à une capacité qui vous appartient

Les fonctions génériques comme résumer ou changer la mise en forme d’un tableau, c’est le minimum. Elles offrent des gains utiles, mais qui ne sont pas de véritables avantages concurrentiels. La vraie partie se joue là où un mécanisme de conversion bien huilé peut générer une hausse de profits. Là où un délai de réponse réduit peut changer la relation avec un client. Là où une erreur évitée permet de sauver beaucoup d’argent.

Décider de mettre un ou deux agents sérieux au travail au cœur de ces processus, c’est changer de posture. On n’achète plus seulement un produit; on construit une capacité qui parle votre langue, respecte vos contraintes et n’a de valeur que chez vous.

On peut continuer à acheter des fonctions IA comme on ajoute des add-ons ou on peut se poser une autre question: quel agent devrait vraiment faire une partie du travail à notre place, dans nos outils, selon nos règles? C’est à partir de cette question-là que l’IA arrête de faire joli dans une présentation et commence à valoir la peine qu’on en parle.