Cessez d’alimenter le chaos de l’IA. Contrôlez-le.
À l’ère de l’IA, l’intelligence, déjà bon marché, coûte de moins en moins cher. Les dirigeants déploient à la hâte des chatbots et des agents IA dans toute l’entreprise.
Ils imaginent des armées d’équipes digitales créées en un clin d’œil, capables d’automatiser l’entreprise à moindre coût et à toute vitesse. Dans ces conditions, pourquoi utiliser des logiciels pour gérer les fonctions clés comme la gestion de la relation client (CRM), les RH ou l’IT si l’IA peut le faire plus vite et à moindre coût ?
Le raisonnement est séduisant, mais erroné. Si vous n’avez pas une base solide et si vous ne mettez pas en place les contrôles adéquats, vos investissements dans l’IA ne vous apporteront que du chaos. Pour contrôler l’IA vous devez adopter une approche de plateforme.
Depuis longtemps, les plateformes logicielles d’entreprise promettent de rationaliser le travail et d’améliorer l’efficacité des employés. Le paradoxe de l’IA agentique, c’est que les agents IA ont plus besoin des plateformes d’entreprise que les humains.
Un agent IA performant dépasse largement les aptitudes d’une seule personne, mais cette puissance accrue s’accompagne de risques tout aussi élevés. C’est là que les garde-fous de la plateforme (résolution d’identité, droits, contraintes de workflow et gouvernance) entrent en jeu. Plus l’agent IA gagne en autonomie, plus il dépend de la plateforme qui, seule, peut encadrer cette autonomie à grande échelle et la sécuriser.
L’illusion de l’intelligence
Imaginez ce qui se passe lorsqu’une entreprise déploie un grand modèle de langage (LLM) sur un problème business sans avoir mis de garde-fous en place au préalable.
Prenons un exemple concret : un employé relève une anomalie dans le nombre d’unités d’actions restreintes (RSU) attribuées au moment de leur acquisition. Un LLM est capable d’expliquer le mécanisme des RSU, de détailler la logique de retenue fiscale et de synthétiser les règles des politiques de manière fluide.
Mais il sera incapable de répondre à l’essentiel : « Pourquoi ma distribution est-elle erronée et pouvez-vous la corriger ? » La solution : un écosystème intégré reliant les systèmes RH, de paie, de gestion d’actions, de fiscalité et de courtage, sécurisé par des contrôles d’accès granulaires et des règles de conformité adaptées à chaque juridiction. Sans cette infrastructure, l’intelligence est incapable d’agir et fournit des conseils onéreux… mais inutiles.
La même lacune se retrouve avec la nouvelle génération d’agents IA basés sur le vibe-coding. Ces outils savent exécuter des commandes, accéder à des fichiers ou interagir avec des systèmes externes. Mais ils le font sans l’infrastructure de gouvernance requise par les opérations de l’entreprise. Les chercheurs en sécurité ont mis en évidence que les agents IA introduisent un large éventail de vulnérabilités, ce qui expose souvent des données sensibles et risque de causer de graves préjudices aux entreprises.
L’exécution autonome sans gouvernance n’est pas une révolution, mais une menace.
Pourquoi le marché se trompe de sujet
La frénésie qui s’est emparée de Wall Street autour des logiciels d’entreprise illustre cette tendance. L’erreur de raisonnement suivante a fait perdre des milliards de dollars de valorisation technologique : si l’IA peut coder, automatiser des tâches et déployer des agents sur demande, alors le logiciel d’entreprise en tant que service ne sert plus à rien.
Le marché confond la réplication fonctionnelle avec l’aptitude de l’entreprise à utiliser la technologie. Un agent IA peut certes générer un formulaire de tickets, mais il ne saurait reproduire des décennies d’optimisation des processus business, d’architecture de sécurité, de conformité réglementaire et de résilience opérationnelle.
La question n’est pas de savoir si l’IA menace les logiciels d’entreprise. Le vrai problème est qu’après des décennies de prolifération des applications, les entreprises se retrouvent avec des systèmes complexes et profondément fragmentés. Dans un environnement déjà chaotique, saturé de plateformes cloisonnées, se contenter de déployer des prototypes générés par l’IA ou d’y ajouter des chatbots ne fera qu’empirer les choses.
Du chaos au contrôle de l’IA
Une IA plus intelligente, mais greffée à une architecture défaillante, n’est d’aucune utilité pour les entreprises. Ces dernières ont besoin d’une plateforme unifiée où les données, l’IA, les workflows et la sécurité fonctionnent en synergie, avec un modèle opérationnel commun, une gouvernance cohérente et la capacité d’agir dans tous les domaines. Les entreprises qui prospéreront à l’ère agentique seront celles qui intégreront l’IA au sein de leur infrastructure opérationnelle, là où le travail se déroule. Une IA ancrée dans un contexte, régie par des politiques et capable d’agir.
D’après le troisième Indice annuel de maturité IA des entreprises de ServiceNow, les entreprises les plus avancées le savent déjà. C’est la raison pour laquelle 56 % de ces pionnières de l’IA ont déjà largement ou totalement remplacé leurs systèmes hérités fragmentés par une plateforme IT intégrée, contre seulement 6 % des autres entreprises. Elles en retirent déjà certains avantages : innovation plus rapide, efficacité accrue, meilleur retour sur investissement.
Pour contrôler l’IA à l’échelle de l’entreprise, une plateforme doit répondre simultanément à quatre exigences. Elle doit :
- Capter le contexte de l’entreprise en temps réel : au-delà des données d’entrepôt, intégrer les interactions concrètes entre personnes, actifs, services et états opérationnels.
- Ancrer l’IA dans la réalité de l’entreprise : autorisations, contraintes de politique, schémas historiques et connaissances institutionnelles, pour garantir des décisions alignées et traçables.
- Agir de manière autonome : orchestrer les workflows entre les systèmes, les fournisseurs et les chaînes d’approbation avec un contrôle maîtrisé.
- Sécuriser chaque étape : grâce à une gestion des identités à l’échelle de l’entreprise, des accès par rôles, des audits infalsifiables et des contrôles de conformité qui s’adaptent à l’ampleur du projet de mise en œuvre de l’IA.
Un avantage à long terme
En trois ans, le coût des modèles d’IA de pointe a été divisé par deux, tandis que les écarts entre fournisseurs ne cessent de se resserrer. Si l’intelligence tend à se banaliser, le contexte opérationnel de l’entreprise, construit au fil des années, n’a jamais été aussi stratégique.
Ces workflows, intégrations et relations entre les données, sans oublier la mémoire institutionnelle, sont indispensables pour déployer l’IA à grande échelle. C’est ce contexte qui constitue un véritable avantage concurrentiel à long terme, et il réside dans la plateforme, pas dans le modèle.
Les entreprises qui en ont pris conscience passent déjà à l’action. Les entreprises les plus avancées dans l’adoption de l’IA ont fait un choix clair : remplacer des systèmes hérités fragmentés par des plateformes unifiées. Elles savent que, sans structure, la puissance de l’IA engendre le chaos et non la transformation.
Remplacer les logiciels d’entreprise par des agents non gouvernés ou des prototypes générés par l’IA ne résout rien. La solution consiste à unifier l’infrastructure opérationnelle afin que l’IA puisse enfin tenir ses promesses, non seulement en réfléchissant, mais également en agissant avec la confiance et la responsabilité exigées par les entreprises.
Découvrez comment ServiceNow peut vous aider à passer du chaos au contrôle de l’IA.