Performance de l’IA : place à l’action

Régulièrement, de nouveaux modèles d’IA « de pointe » font leur apparition, offrant de nouvelles capacités de raisonnement, d’écriture et de codage encore plus avancées. Mais un autre phénomène est également à l’œuvre.

L’écart de performances entre les principaux modèles d’IA se réduit rapidement. À mesure que les benchmarks de performances se rapprochent, les prix chutent. Selon Gartner^®, « en 2030, les LLM seront jusqu’à 100 fois plus rentables que les premiers modèles de taille similaire développés en 2022. ».¹

Lorsque les capacités intelligentes sont faciles d’accès, la sophistication d’un modèle d’IA ne constitue plus un facteur de différenciation.

La vraie valeur de l’IA réside dans le contexte d’entreprise qui l’ancre dans la réalité, dans la gouvernance qui garantit qu’elle reste sûre et dans l’infrastructure d’exécution qui transforme les informations exploitables en actions. Sans intégration dans des workflows, l’IA n’est qu’une recommandation coûteuse. L’avantage concurrentiel appartient aux entreprises qui intègrent l’IA au cœur de leurs workflows pour la mettre au service de leurs équipes.

La fragmentation limite le potentiel de l’IA

Les entreprises utilisent souvent la technologie pour résoudre des problèmes ponctuels et localisés. L’IA est déployée sans cohérence, mise en place par différentes équipes sur des systèmes disparates, avec des règles diverses et sans contrôle unifié.

Les plateformes de données, par exemple, permettent aux équipes de comprendre ce dont elles disposent. Cependant, toute action basée sur ces informations est généralement exécutée via un autre système totalement indépendant.

Les LLM autonomes peuvent suggérer des actions complexes, mais ils ne peuvent pas les orchestrer sur plusieurs systèmes. Ils ne disposent pas d’une mémoire persistante ni d’une connexion avec les systèmes où le travail est effectué.

Le prototypage assisté par l’IA ou « vibe coding », accélère le développement et le rend accessible aux équipes non techniques. Mais les prototypes ne créent pas de valeur pour l’entreprise. Cette valeur résulte d’itérations répétées reposant sur des décennies d’expertise métier accumulée, allant des approbations aux accords sur les niveaux de service, en passant par les contrôles réglementaires intégrés.

Même les agents IA ont des limites. Une exécution sans gouvernance est risquée. C’est pourquoi les entreprises ont tendance à limiter le déploiement à des environnements fiables et cloisonnés. Parallèlement, l’IA est greffée sur des applications existantes, comme une couche d’intelligence superficielle venant se superposer à des données déconnectées.

Ces nouvelles technologies peuvent générer des gains de productivité, mais utilisées isolément, elles ne permettent pas de résoudre des problèmes complexes. Même l’IA conversationnelle la plus puissante ne peut pas corriger un écart de paie entre systèmes ni intégrer un employé dans cinq systèmes différents ayant chacun sa propre chaîne d’approbation.

L’approche plateforme : le nouveau facteur de différenciation

La plupart des entreprises déploient l’IA à grande échelle sur une infrastructure qui n’a pas été conçue à cet effet. Selon l’indice 2026 de maturité IA des entreprises, seules 16 % des entreprises dans le monde ont remplacé leurs systèmes fragmentés par une plateforme intégrée.

Pour passer à la prochaine étape de l’IA d’entreprise, les dirigeants doivent réfléchir à la manière de transformer les informations en action, en toute sécurité et à grande échelle. Cela nécessite :

• Un contexte d’entreprise permettant d’ancrer l’IA dans la réalité
• Une gouvernance intégrée pour sécuriser les déploiements
• Une infrastructure d’exécution permettant l’automatisation des processus de bout en bout

Une plateforme d’IA rassemble en un seul endroit les données, l’IA, les workflows et la sécurité. Cela permet aux entreprises de déployer et de gérer efficacement des applications IA, sans dépendre de solutions dédiées isolées. C’est ce qui différencie une IA généraliste qui assiste les collaborateurs individuellement et des agents IA intégrés et gouvernés qui font fonctionner une entreprise.

Le potentiel est énorme. Lorsque les agents IA sont intégrés de façon sécurisée dans les workflows, ils peuvent prendre en charge les tâches ordinaires que vos collaborateurs préfèrent éviter et leur redonnent l’autonomie nécessaire pour se consacrer à leur cœur de métier.

Les médecins peuvent générer rapidement des notes cliniques et consacrer plus de temps aux soins aux patients. Les analystes en sécurité peuvent automatiser le triage des alertes et se concentrer sur la mise à niveau des compétences des employés en matière de cybersécurité. L’IA contribue à générer plus de valeur et rend le travail plus humain.

Optimiser la création de valeur grâce à une tour de contrôle IA

Donner plus d’autonomie nécessite un niveau de contrôle inédit. Impossible de laisser une équipe autonome agir librement sur vos systèmes. Vous devez pouvoir gérer les performances et les risques depuis un seul point de contrôle. C’est là que réside la valeur ajoutée de ServiceNow, véritable Tour de contrôle IA qui réinvente la façon de mener vos activités.

Son architecture repose sur quatre capacités interconnectées : détecter, décider, agir et sécuriser. Ensemble, elles constituent le socle nécessaire pour mettre l’IA à votre service à grande échelle. Voici un rapide descriptif basé sur le Plan de ServiceNow pour l’entreprise agentique.

Détecter : la plupart des LLM sont entraînés sur des données provenant d’Internet, mais l’IA a besoin du contexte d’entreprise pour comprendre votre activité. La ServiceNow® AI Platform se connecte à plus de 350 systèmes, du progiciel de gestion intégré (ERP) à la gestion de la relation client (CRM), pour contextualiser vos données en temps réel. Ainsi, les agents IA disposent d’une vue plus complète sur les clouds et les actifs et peuvent identifier leur nature, leurs interconnexions et leur importance pour l’activité.

Décider : la prise de décision au niveau de l’entreprise ne peut pas reposer sur des hypothèses probabilistes. Pour générer de la valeur de manière fiable et maîtrisée, les modèles d’IA doivent aligner la prise de décision sur des règles métier, des politiques et des connaissances spécifiques. Le moteur de contexte est conçu pour apporter cette intelligence organisationnelle, en mappant les relations entre vos collaborateurs, vos politiques, vos systèmes, vos actifs et vos décisions passées. Il peut ainsi mettre en évidence les éléments pertinents au moment où un agent IA exerce son jugement et agit. Résultat : un comportement vérifiable et plus prévisible, capable d’égaler la qualité des décisions prises par les dirigeants.

Agir : une équipe autonome d’agents IA spécialisés peut exécuter des processus de bout en bout dans l’IT, les RH et le service client, de la résolution IT automatique aux mises à jour d’enregistrement CRM. En l’absence d’un agent IA spécialisé ou d’un workflow agentique prêt à l’emploi, les équipes peuvent développer de nouveaux agents IA adaptés à des fonctions business spécifiques.

Sécuriser : des garde-fous doivent être mis en place dès le lancement d’une action pour aider chaque système d’IA à respecter les politiques internes et les réglementations externes. Si un agent IA adopte un comportement inattendu, vous pouvez le mettre en pause, le réorienter ou l’arrêter avant la fin de l’action.

Le paysage de l’IA évolue rapidement et les capacités intelligentes sont omniprésentes. Les entreprises doivent maintenant inscrire ces capacités intelligentes dans un contexte business, une infrastructure d’exécution et une gouvernance intégrés d’emblée, et non ajoutés après coup.

Découvrez comment ServiceNow peut vous aider à prendre le contrôle de votre IA.

¹ Communiqué de presse de Gartner, Gartner Predicts That by 2030, Performing Inference on an LLM With 1 Trillion Parameters Will Cost GenAI Providers Over 90% Less Than in 2025, 25 mars 2026.

GARTNER est une marque commerciale de Gartner, Inc. et de ses filiales.