D'un agent à 100 : Comment déployer l'IA en toute sécurité à grande échelle

Mettre à l'échelle l'IA va au-delà du simple déploiement d'outils supplémentaires ou de modèles d'IA plus vastes. Découvrez comment les organisations bâtissent des systèmes d'IA évolutifs dotés d'une gouvernance renforcée, de données connectées et de l'architecture nécessaire pour lancer et déployer des initiatives d'IA, du projet pilote à la production.

En matière d'initiatives liées à l'IA, les gros titres dressent souvent un tableau sombre. MIT Sloan Management Review a récemment rapporté que 95% des projets pilotes d'IA générative en entreprise échouent. Parallèlement, Gartner estime que 40% de projets d'IA agentique pourraient être annulés d'ici fin 2027 en raison d'une escalade des coûts, d'une valeur commerciale incertaine et de contrôles des risques insuffisants.

Mais quand Jitterbit interrogé 1 501 décideurs informatiques Parmi les entreprises ayant commencé à utiliser l'IA aux États-Unis, au Royaume-Uni et au Brésil, seules 2,51 TP175T des entreprises interrogées ont fait état d'un échec de leurs projets ou d'un retour sur investissement négatif lié à ces projets d'IA — 781 TP175T ont en effet indiqué que leurs initiatives d'automatisation basées sur l'IA généraient déjà une valeur ajoutée modérée à élevée.

Ces statistiques contradictoires dépeignent le paysage actuel de l'IA comme une sorte de Far West : oui, l'échec est certainement possible pour ceux qui se lancent à l'aveugle, mais les entreprises qui planifient à l'avance et mettent en place le cadre nécessaire pour faire évoluer l'IA efficacement seront en mesure de créer de la valeur réelle.

Dans ce blog, nous allons examiner ce qui rend le déploiement à grande échelle de l'IA si difficile (en particulier au niveau de l'entreprise) et à quoi ressemble un cadre d'entreprise adapté à l'IA.

L'adoption de l'IA est en hausse

Les organisations vont au-delà de l'expérimentation et intègrent directement les systèmes d'IA dans leurs activités opérationnelles. Les agents d'IA prennent désormais en charge les flux de travail du service client, des opérations de vente, de la finance, des ressources humaines et de la chaîne d'approvisionnement, et les entreprises ont hâte de tirer parti de ces avantages —notre enquête des responsables informatiques ont constaté que le répondant moyen déploie actuellement 28 agents. D’ici fin 2026, cette moyenne devrait s’élever à 40 agents, soit un nombre impressionnant de 43% : augmentation du nombre d'adoptions en l'espace d'une seule année.

Alors que les organisations déploient l'IA à grande échelle, la complexité augmente rapidement. Chaque nouveau système d'IA introduit des exigences accrues en matière de traitement des données, des intégrations supplémentaires, un besoin de points de contact humains et des responsabilités accrues en matière de gouvernance. Les agents IA commencent à interagir avec les systèmes ERP, les services cloud, les données clients et les logiciels d'automatisation dans toute l'entreprise. Sans une architecture adaptée, la mise à l'échelle de l'IA peut créer des tensions opérationnelles plutôt que de générer de la valeur commerciale.

Défis liés à la mise à l'échelle de l'IA

La plupart des organisations ne rencontrent pas de difficultés parce que les modèles d’IA sont inefficaces. Elles rencontrent des difficultés parce que les systèmes d’entreprise n’ont jamais été conçus pour prendre en charge des opérations d’IA à grande échelle. Une application d’IA en phase pilote peut souvent fonctionner avec succès de manière isolée, mais le déploiement de l’IA à l’échelle de l’entreprise, dans tous les services, est une tout autre affaire. Dès lors que les systèmes d’IA interagissent avec plusieurs entités opérationnelles, sources de données, points de contrôle de sécurité et flux de travail d’entreprise, la complexité opérationnelle augmente considérablement.

1. Données cloisonnées

Les systèmes d'IA dépendent de l'accès à des données de haute qualité. Lorsque les données sont dispersées dans des systèmes d'entreprise isolés les uns des autres, les résultats générés par l'IA perdent en fiabilité et suscitent moins confiance. De nombreuses organisations gèrent encore leurs données à travers des applications héritées et des outils départementaux qui n'ont jamais été conçus pour fonctionner ensemble. Les équipes d'ingénierie des données finissent par consacrer plus de temps à la gestion des pipelines de données qu'à l'amélioration des modèles d'IA.

Cela constitue un obstacle majeur à l'adoption à grande échelle de l'IA. Près des deux tiers des organisations que nous avons interrogées ont fait état de difficultés d'intégration, notamment l'intégration des systèmes existants et les silos de données, qui constituent des obstacles majeurs à l'automatisation de bout en bout.

2. Exigences complexes en matière de gouvernance

La gouvernance de l'IA gagne en complexité à mesure que les organisations déploient davantage d'agents d'IA, de modèles d'apprentissage automatique et de workflows d'automatisation. Les risques liés à la sécurité, à la gouvernance et à la confidentialité des données ont été cités par 38,51 TP175T des personnes interrogées comme les principaux obstacles empêchant les organisations de faire passer leurs initiatives d'IA de la phase pilote à la mise en production.

À mesure que les entreprises se développent, les priorités évoluent. Une étude menée par Jitterbit a révélé que la sécurité reste le principal frein pour les trois tranches de chiffre d’affaires les plus basses, mais que les grandes entreprises sont confrontées à un autre défi lié à leur croissance. Pour ces organisations, les préoccupations en matière de sécurité reculent à 28,91 TP175T, tandis que le coût pur et simple de l’exploitation de l’IA à l’échelle d’une grande entreprise devient le principal frein, cité par 37,81 TP175T des personnes interrogées.

Cela ne signifie pas pour autant que la sécurité soit moins importante, mais cela montre que les défis liés à la mise à l'échelle de l'IA évoluent à mesure que celle-ci gagne en maturité. Les grandes entreprises disposent peut-être de ressources de sécurité plus importantes, mais elles font également l'objet d'une surveillance accrue en matière de coûts d'exploitation, de retour sur investissement et de valeur commerciale mesurable.

3. Coûts d'exploitation élevés

La montée en puissance de l'IA exerce une réelle pression sur l'infrastructure. À mesure que les applications d'IA traitent des ensembles de données plus volumineux et prennent en charge un nombre croissant d'utilisateurs, les entreprises ont besoin de systèmes capables de gérer des charges de travail plus lourdes sans que les coûts ne deviennent incontrôlables. À grande échelle, les équipes ont besoin d'une infrastructure capable de s'adapter à la demande tout en garantissant des performances d'IA stables et des coûts prévisibles. Sans une approche coordonnée, les coûts liés à l'IA peuvent augmenter plus rapidement que la valeur commerciale qu'elle génère.

Mettre en place un cadre permettant de déployer l'IA à grande échelle avec succès

Les organisations qui déploient l'IA avec succès la considèrent comme une transformation opérationnelle plutôt que comme une série de projets d'IA isolés. Une stratégie de mise à l'échelle de l'IA réussie nécessite des systèmes connectés dotés d'une maturité en matière de gouvernance et d'une collaboration entre les équipes techniques et commerciales.

Commencez par l'intégration système

L'utilité des agents IA dépend entièrement des systèmes et des données auxquels ils ont accès. Avant de déployer l'IA à grande échelle, les entreprises doivent disposer d'une architecture interconnectée qui permette aux systèmes d'IA d'accéder en toute sécurité aux données de l'entreprise et aux flux de travail qu'ils sont censés prendre en charge.

Intégration de systèmes rend cela possible en rassemblant les systèmes centraux au lieu de forcer les équipes à gérer des connexions ponctuelles pour chaque nouvelle initiative d'IA. Sans cette base, chaque nouvel agent ajoute un flux de travail supplémentaire déconnecté que les équipes opérationnelles doivent maintenir.

Définir des objectifs clairs

Le déploiement à grande échelle de l'IA doit servir des objectifs commerciaux spécifiques. Les entreprises se heurtent souvent à des blocages lorsque leurs initiatives en matière d'IA ne sont pas alignées sur leurs objectifs opérationnels ou leurs indicateurs clés de performance.

Au lieu de déployer l'IA à grande échelle sans stratégie précise, les entreprises qui réussissent se concentrent sur des résultats mesurables liés à des opérations commerciales efficaces et maîtrisées en termes de coûts, ainsi qu'à des expériences client positives. Cette orientation aide les organisations à donner la priorité aux applications d'IA qui génèrent la plus forte valeur ajoutée.

Accorder la priorité à la gouvernance et à la responsabilité

La gouvernance de l'IA n'est pas un élément que les organisations peuvent mettre en place a posteriori. À mesure que les systèmes d'IA se généralisent dans l'ensemble des opérations métier, les contrôles de gouvernance deviennent essentiels à une adoption évolutive de l'IA. Les équipes doivent disposer d'une visibilité sur l'accès aux données, les résultats générés par l'IA et l'activité du système avant que les initiatives d'IA ne soient déployées dans les environnements de production.

Cela revêt une importance particulière à mesure que les agents IA autonomes ont accès à des données sensibles et à des processus métier critiques. Les organisations ont besoin d’une supervision humaine claire, assortie de contrôles d’accès rigoureux et d’un suivi des activités d’exécution, à mesure que les systèmes d’IA sont déployés à l’échelle de l’entreprise.

Adoptez une stratégie d'IA centrée sur l'humain

L'élargissement de l'échelle de l'IA exige que les organisations repensent les flux de travail et les responsabilités en même temps que la technologie elle-même. Gartner prévoit que d'ici 2027, la moitié des entreprises dépourvues d'une stratégie d'IA globale et centrée sur l'humain perdront leurs meilleurs talents en IA au profit de concurrents qui privilégient l'autonomisation de la main-d'œuvre plutôt que l'adoption de base.

La scalabilité de l'IA dépend autant des personnes que de l'infrastructure. Les organisations ont besoin d'équipes de science des données, d'expertise en IA, d'équipes des opérations et d'utilisateurs métiers travaillant ensemble pour gérer les systèmes d'IA au fil du temps.

Ramper, marcher, courir (dans cet ordre)

Les organisations n'ont pas besoin de développer toutes les capacités d'intelligence artificielle à partir de zéro. Les agents d'IA préétablis et les plateformes d'automatisation à faible code aident les entreprises à accélérer le développement de l'IA tout en réduisant la complexité opérationnelle. Une fois que les équipes ont établi des contrôles de gouvernance et des normes d'intégration, elles peuvent étendre leurs activités à des modèles d'apprentissage automatique plus avancés et à des applications d'IA personnalisées. Ce processus itératif permet aux organisations de mettre à l'échelle l'IA de manière plus sûre tout en réduisant la dette technique.

Répondre à ces exigences de mise à l'échelle nécessite plus que des outils isolés ou des projets d'IA ponctuels ; cela exige une fondation connectée et régie capable de soutenir la croissance à l'échelle de l'entreprise.

Comment Jitterbit permet un déploiement d'IA sécurisé et évolutif

Pour réussir le passage à l'échelle de l'IA avec un impact maximal, les organisations ont besoin de systèmes connectés. Jitterbit Harmony est une plateforme unifiée d'intégration, d'orchestration et d'automatisation conçue en tenant compte des besoins de sécurité et d'évolutivité des entreprises.

Avec Jitterbit, les organisations peuvent :

• Connecter des agents d'IA aux systèmes d'entreprise et aux flux de travail d'automatisation
• Accélérez le développement de l'IA grâce à des agents d'IA prêts à l'emploi et des outils low-code
• Gérer l'accès aux données et les contrôles de gouvernance dans une plateforme centralisée
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Pour en savoir plus, Prendre contact avec un expert Jitterbit AI, ou Planifier une démo de la plateforme Harmony compatible avec l'IA.