Comment construire un workflow multi-système avec l'IA pour briser les silos et optimiser vos processus métier ?

Fondements et enjeux des workflows automatisés

L’optimisation des processus métier constitue un levier de performance fondamental pour toute organisation. Pourtant, la fragmentation des systèmes d’information (ERP, CRM, applications métier) crée des silos qui entravent la fluidité des opérations, alourdissent le travail manuel et augmentent les risques d’erreur. Face à ce défi, la construction d’un workflow multi-système avec l’IA émerge comme une réponse stratégique. Il ne s’agit plus de simples scripts d’automatisation, mais de systèmes intelligents capables d’orchestrer des tâches complexes de bout en bout, en unifiant des données et des actions jusqu’alors cloisonnées. Cette approche permet de transformer des processus fragmentés en flux de travail unifiés, cohérents et performants, libérant ainsi un potentiel de valeur considérable.

Définition : Qu’est-ce qu’un workflow multi-système avec l’IA ?

Un workflow multi-système avec l’IA est un processus métier orchestré par une intelligence artificielle qui coordonne des actions et des échanges de données entre plusieurs applications logicielles hétérogènes. Contrairement à l’automatisation traditionnelle (RPA) qui se contente de répliquer des tâches séquentielles, cette approche intègre une couche de décision et d’adaptation. L’IA agit comme un chef d’orchestre, interprétant des événements, appliquant une logique métier et déclenchant des séquences d’actions contextuelles à travers l’écosystème applicatif de l’entreprise.

L’objectif est de dépasser la simple exécution de tâches pour créer une véritable intelligence opérationnelle. Un tel système peut, par exemple, analyser le contenu d’un e-mail entrant, en extraire des informations non structurées, les valider en les croisant avec des données du CRM, mettre à jour un dossier dans l’ERP, et notifier l’équipe concernée via une messagerie instantanée, le tout sans intervention humaine. La construction d’un workflow multi-système avec l’IA permet donc d’unifier des processus qui nécessitaient auparavant de multiples manipulations manuelles. Les capacités clés d’un tel workflow incluent :

• Extraction et interprétation de données non structurées : Comprendre le langage naturel (e-mails, documents), analyser des images (factures scannées) et en extraire des informations exploitables.
• Routage décisionnel intelligent : Appliquer des règles métier complexes pour orienter une demande vers le bon service ou déclencher la bonne séquence d’actions en fonction du contexte.
• Synchronisation de données en temps réel : Assurer la cohérence des informations entre les différentes bases de données (clients, produits, commandes) en propageant automatiquement les mises à jour.
• Génération de réponses et de documents contextualisés : Rédiger des e-mails de réponse, générer des rapports ou remplir des formulaires en se basant sur les informations collectées dans les différents systèmes.
• Déclenchement d’actions proactives : Anticiper des besoins ou des risques (ex: détection d’une anomalie dans une commande) et initier des actions préventives de manière autonome.

Le problème des silos de données et des processus manuels

La prolifération des applications spécialisées a conduit à une fragmentation du paysage informatique des entreprises. Chaque département (ventes, finance, logistique) opère souvent avec ses propres outils, créant des « silos » de données. Cette situation génère des inefficacités structurelles, des coûts cachés et des risques opérationnels significatifs. Les processus qui traversent ces silos dépendent lourdement d’interventions manuelles pour transférer, copier et réconcilier les informations.

Ce travail manuel n’est pas seulement chronophage ; il est une source majeure d’erreurs, de latence et de manque de visibilité globale sur les opérations. Une simple erreur de saisie peut se propager d’un système à l’autre, entraînant des conséquences coûteuses. Stratégiquement, ces processus fragmentés empêchent les dirigeants d’avoir une vision consolidée et en temps réel de l’activité, rendant la prise de décision plus lente et moins fiable. La mise en place d’un workflow multi-système avec l’IA répond directement à ces enjeux en créant des ponts intelligents entre les applications.

Problématique	Impact manuel	Solution par l’IA
Saisie de données redondante	Un collaborateur copie-colle les informations d’un client du CRM vers l’outil de facturation.	L’IA détecte la création d’un nouveau client et synchronise automatiquement les données pertinentes entre les systèmes.
Validation de documents	Un manager doit valider manuellement des notes de frais en vérifiant les justificatifs et les règles internes.	Un agent IA analyse la note de frais, extrait les données du justificatif, vérifie la conformité et la transmet pour approbation uniquement en cas d’anomalie.
Traitement des commandes	Une commande reçue par e-mail doit être saisie dans l’ERP, sa disponibilité vérifiée dans le système de stock, puis confirmée au client.	Le workflow multi-système IA lit l’e-mail, crée la commande dans l’ERP, interroge le stock et envoie une confirmation automatisée.
Manque de visibilité	Il est difficile de suivre l’état d’avancement d’un dossier client qui passe par plusieurs services et applications.	Le workflow centralise le statut et l’historique des actions, offrant une vue d’ensemble accessible à toutes les parties prenantes.

Principes architecturaux et composants clés

La construction d’un workflow multi-système avec l’IA ne repose pas sur une seule technologie, mais sur une architecture modulaire où différents composants interagissent de manière coordonnée. Le principe central est celui de l’orchestration : une intelligence centrale qui pilote des agents spécialisés et des connecteurs pour exécuter un processus de bout en bout. Cette approche garantit la flexibilité, l’évolutivité et la maintenabilité de la solution.

L’orchestration intelligente des tâches entre les applications

L’orchestration intelligente est le mécanisme par lequel l’IA pilote et supervise l’exécution d’un processus métier complexe impliquant plusieurs systèmes. Contrairement à une simple automatisation séquentielle, l’orchestrateur évalue le contexte à chaque étape pour prendre des décisions. Il fonctionne comme le système nerveux central du workflow : il reçoit un déclencheur (un nouvel e-mail, une mise à jour dans une base de données), analyse la situation, décompose le problème en sous-tâches, puis les assigne aux agents IA ou systèmes appropriés via des API et des connecteurs.

Ce flux de décision est dynamique. Par exemple, si une information est manquante dans une demande, l’orchestrateur peut déclencher une action pour la demander à l’utilisateur plutôt que de mettre le processus en échec. Il assure également la gestion des erreurs, les tentatives de relance et la journalisation des événements, offrant une traçabilité complète. Pour être efficace, un tel workflow multi-système avec l’IA doit être capable de gérer la complexité et de s’adapter aux variations du processus. Pour fournir un exemple concret, Algos a développé un moteur propriétaire, le CMLE (Contextual Multi-Level Expert) Orchestrator, qui illustre ce principe. Il décompose chaque requête en micro-tâches, consulte des sources de savoirs internes et externes pour enrichir le contexte, élabore un plan d’exécution, puis le fait valider par un agent critique interne de manière itérative jusqu’à l’obtention d’un résultat parfait.

Définition : Orchestration intelligente L’orchestration intelligente est la capacité d’un système d’IA à planifier, coordonner et superviser de manière dynamique et contextuelle une séquence d’actions exécutées par différents composants (agents logiciels, API, services) à travers plusieurs applications, afin d’accomplir un objectif métier complexe. Elle inclut la prise de décision, la gestion des exceptions et l’optimisation du flux de travail en temps réel.

Le rôle des agents IA et des connecteurs systèmes

Un workflow multi-système avec l’IA repose sur deux types de briques technologiques fondamentales : les agents IA et les connecteurs. Les agents IA sont les « opérateurs » autonomes du système. Ce sont des programmes spécialisés conçus pour exécuter des tâches spécifiques qui requièrent une forme d’intelligence cognitive. Un agent peut être entraîné à lire et comprendre des factures, un autre à rédiger des réponses par e-mail, et un troisième à analyser des données pour détecter des anomalies. Le système d’orchestration sélectionne et active le bon agent au bon moment.

Les connecteurs, quant à eux, sont les « ponts » techniques qui permettent aux agents et à l’orchestrateur de communiquer avec les différentes applications de l’entreprise (ERP, CRM, etc.). Ils assurent la transmission sécurisée des données et des commandes via des interfaces de programmation (API). Un connecteur robuste est essentiel pour garantir l’interopérabilité et la fiabilité des échanges. Pour illustrer, l’architecture d’Algos s’appuie sur des connecteurs métiers qui permettent une interaction en temps réel avec les systèmes existants, constituant ainsi une source de vérité souveraine et prioritaire pour l’IA. Cette approche garantit que le workflow multi-système IA opère sur des données à jour et fiables.

Les principaux types de composants d’un tel écosystème sont :

• Connecteurs API natifs ou sur mesure : Pour une intégration standardisée et sécurisée avec les applications cloud (SaaS) ou les systèmes internes.
• Modèles de traitement du langage naturel (NLP) : Pour comprendre, classer et extraire des informations de textes non structurés comme les e-mails, les contrats ou les tickets de support.
• Modules de vision par ordinateur (Computer Vision) : Pour analyser des images et des documents scannés, par exemple via la reconnaissance optique de caractères (OCR) pour digitaliser des factures.
• Moteurs de règles métier (Business Rule Engine) : Pour encoder et exécuter la logique de décision complexe de manière centralisée et modifiable.
• Agents de validation et de contrôle qualité : Pour vérifier la cohérence et la plausibilité des données avant leur enregistrement dans un système cible.

Conception et cartographie du processus métier

La réussite d’un projet de workflow multi-système avec l’IA dépend moins de la technologie elle-même que de la rigueur de la phase de conception. Avant d’écrire la moindre ligne de code, il est impératif d’identifier les bons processus à automatiser et de modéliser précisément le flux de travail cible. Cette étape de cartographie garantit que la solution répondra à un besoin métier réel et que son implémentation sera fluide.

Identifier et prioriser les processus à optimiser

Toutes les tâches ne sont pas de bonnes candidates pour l’automatisation. Il est crucial de mener une analyse objective pour sélectionner les processus qui offriront le meilleur retour sur investissement (ROI). Cette sélection doit se baser sur une combinaison de critères quantitatifs et qualitatifs. L’objectif est de commencer par un projet à fort impact visible et à complexité maîtrisée, afin de démontrer la valeur de l’approche et de sécuriser l’adhésion des équipes.

Une démarche structurée consiste à évaluer les processus existants selon plusieurs axes. Un processus idéal pour un premier projet de workflow multi-système avec l’IA est souvent répétitif, basé sur des règles, sujet aux erreurs humaines et implique la manipulation de données à travers plusieurs systèmes. Des études de l’OCDE soulignent que l’IA favorise l’automatisation des tâches routinières, ce qui en fait un domaine d’application privilégié.

Critère de sélection	Description	Exemple d’application
Volume et fréquence	Le processus est exécuté un grand nombre de fois par jour ou par semaine.	Traitement des candidatures RH, validation des factures fournisseurs.
Standardisation	Le processus suit des règles métier claires et bien définies, avec peu d’exceptions.	Création d’un nouveau compte client suite à la signature d’un contrat.
Impact des erreurs	Les erreurs manuelles dans ce processus ont des conséquences financières ou opérationnelles importantes.	Processus de conformité réglementaire (KYC), gestion des retours produits.
Implication multi-système	Le processus nécessite de naviguer entre plusieurs applications (CRM, ERP, messagerie).	Synchronisation des informations produit entre un PIM et un site e-commerce.
Potentiel de gain de temps	Le processus est chronophage pour les équipes et constitue un goulot d’étranglement.	Génération de rapports mensuels consolidant des données de plusieurs sources.

Modéliser le flux de travail et les points d’intégration

Une fois le processus candidat identifié, l’étape suivante consiste à le cartographier de manière détaillée. Il ne s’agit pas de documenter le processus actuel (« as-is »), mais de concevoir le processus cible optimisé (« to-be ») qui sera exécuté par le workflow multi-système avec l’IA. Cette modélisation doit être suffisamment précise pour servir de cahier des charges à l’équipe technique. Elle doit identifier chaque étape, chaque point de décision, chaque donnée échangée et chaque système impliqué.

La clarté de cette cartographie est un facteur clé de succès. Elle permet d’aligner les équipes métier et l’équipe IT, d’anticiper les difficultés techniques et de s’assurer que tous les cas de figure (y compris les exceptions) sont prévus. Une approche structurée est recommandée pour ne rien omettre.

1. Identifier le déclencheur : Quel événement initie le workflow ? (Ex: réception d’un formulaire sur le site web).
2. Lister les étapes séquentielles : Décrire chaque action dans l’ordre chronologique. (Ex: 1. Extraire les données du formulaire. 2. Créer un contact dans le CRM. 3. Envoyer un e-mail de bienvenue).
3. Cartographier les points de décision : Identifier les moments où le workflow doit suivre une branche différente en fonction d’une condition. (Ex: Si le prospect est « grand compte », assigner à un commercial senior).
4. Spécifier les intégrations système : Pour chaque étape, préciser quel système est sollicité et quelles données sont lues ou écrites. (Ex: Lire la disponibilité du produit dans l’ERP via l’API GET /stock).
5. Définir la gestion des exceptions : Que doit faire le workflow si une étape échoue ? (Ex: Si l’API de l’ERP ne répond pas, notifier l’équipe IT et réessayer après 5 minutes).
6. Valider avec les utilisateurs métier : Présenter le modèle du processus aux futurs utilisateurs pour s’assurer qu’il correspond à leurs besoins et qu’il est fonctionnellement correct.

Étapes de construction et de déploiement de la solution

Après la phase de conception, la construction du workflow multi-système avec l’IA entre dans sa phase technique. Cette étape implique de choisir les bonnes technologies, de configurer les services d’IA, puis de suivre un cycle de déploiement rigoureux pour assurer une mise en production réussie et sécurisée. La qualité de l’exécution est aussi cruciale que celle de la conception.

Sélection des technologies et configuration des services IA

Le marché offre un large éventail d’options pour construire un workflow multi-système avec l’IA. Le choix dépendra des compétences internes, du budget, des exigences de sécurité et du niveau de personnalisation requis. Il n’existe pas de solution universelle ; une analyse des besoins spécifiques de l’entreprise est nécessaire. Des recherches du MIT CISR suggèrent que la progression vers la maturité en IA dépend de facteurs comme la construction de plateformes modulaires et la synchronisation des efforts entre les équipes.

Les approches peuvent être regroupées en trois grandes catégories : les plateformes d’automatisation (low-code/no-code), les services IA sur le cloud et le développement sur mesure. Chaque approche présente des avantages et des inconvénients. Quelle que soit l’option choisie, l’évolutivité doit être un critère central : la solution doit pouvoir supporter une augmentation du volume de transactions sans dégradation des performances. La coordination d’agents IA est un élément clé de cette évolutivité.

Voici les principaux critères à considérer pour la sélection technologique :

• Facilité d’intégration : La plateforme propose-t-elle des connecteurs IA pré-construits pour les systèmes que vous utilisez ? La création de connecteurs sur mesure est-elle simple ?
• Capacités d’IA : La solution intègre-t-elle les modèles d’IA nécessaires (NLP, Computer Vision) ou permet-elle de se connecter facilement à des services externes ?
• Sécurité et conformité : Où les données sont-elles hébergées et traitées ? La solution respecte-t-elle les normes réglementaires applicables (RGPD, etc.) ?
• Coût total de possession (TCO) : Au-delà du coût de la licence, quels sont les coûts de développement, de maintenance et d’opération du workflow ?
• Gouvernance et supervision : La plateforme offre-t-elle des outils pour monitorer les performances du workflow, gérer les erreurs et auditer les actions ?

Phases de test, de validation et de mise en production

Le déploiement d’un workflow multi-système avec l’IA ne doit jamais se faire en « big bang ». Un cycle de déploiement itératif et contrôlé est indispensable pour minimiser les risques et garantir l’adoption par les utilisateurs. Ce cycle doit inclure des phases de test approfondies, une validation métier et un plan de conduite du changement.

La phase pilote est une étape critique. Elle consiste à déployer le workflow dans un environnement restreint mais avec des données réelles, en impliquant un petit groupe d’utilisateurs finaux. Cela permet de valider le bon fonctionnement technique, de mesurer les performances et de recueillir des retours précieux pour affiner la solution avant un déploiement plus large. La fiabilité est ici primordiale. Pour garantir une qualité maximale, des mécanismes de contrôle rigoureux sont nécessaires. À titre d’exemple, Algos implémente un cycle de validation itératif dans son orchestrateur, où un agent critique interne vérifie chaque résultat. Ce processus permet de garantir un taux d’hallucination inférieur à 1 %, assurant une fiabilité absolue des réponses.

La mise en production doit être accompagnée d’un plan de communication et de formation. Les équipes doivent comprendre le fonctionnement du nouveau processus, ses bénéfices et leur rôle dans sa supervision. Un workflow multi-système avec l’IA n’élimine pas l’humain, mais transforme son rôle vers des tâches à plus forte valeur ajoutée comme la gestion des exceptions et l’amélioration continue.

Bonnes pratiques de la conduite du changement

1. Impliquer les utilisateurs dès la conception : Pour garantir que la solution répond à leurs besoins réels et pour créer un sentiment d’appropriation.
2. Communiquer clairement les bénéfices : Expliquer comment le workflow va simplifier leur travail, réduire les tâches fastidieuses et leur permettre de se concentrer sur des missions plus intéressantes.
3. Fournir une formation adaptée : Former les équipes non seulement à l’utilisation du nouveau processus, mais aussi à la manière d’interagir avec le système d’IA (supervision, gestion des cas complexes).
4. Mettre en place un support dédié : Désigner des référents ou une équipe de support pour répondre aux questions et résoudre les problèmes après la mise en production.
5. Célébrer les succès : Mettre en avant les premiers résultats positifs (gain de temps, réduction des erreurs) pour renforcer la confiance et encourager l’adoption.

Gouvernance, sécurité et optimisation continue

Une fois le workflow multi-système avec l’IA déployé, le travail n’est pas terminé. Une gouvernance claire, des mesures de sécurité robustes et un processus d’amélioration continue sont nécessaires pour garantir la performance, la fiabilité et la conformité de la solution sur le long terme. Cette phase de supervision est essentielle pour maximiser la valeur de l’investissement.

Mettre en place un cadre de gouvernance et de suivi des performances

Un workflow automatisé, même intelligent, doit être supervisé. La mise en place d’un cadre de gouvernance permet de définir qui est responsable de quoi. Il est recommandé de nommer un « process owner » pour chaque workflow, une personne du métier qui est garante de sa performance fonctionnelle. L’équipe IT, de son côté, reste responsable de la maintenance technique de la plateforme d’orchestration IA.

Le suivi des performances repose sur la définition et la mesure d’indicateurs clés (KPIs). Ces métriques permettent de s’assurer que le workflow atteint ses objectifs, d’identifier les goulots d’étranglement et de détecter les dérives potentielles. Un tableau de bord de supervision est un outil indispensable pour visualiser ces indicateurs en temps réel. Des travaux de recherche publiés par l’ACM sur les modèles de fondation pour l’automatisation montrent l’importance de ces boucles de rétroaction pour l’amélioration des systèmes.

Les KPIs essentiels à suivre pour un workflow multi-système avec l’IA incluent :

• Temps de cycle de bout en bout : Le temps total nécessaire pour exécuter le processus, du déclencheur à la finalisation.
• Taux de traitement automatisé (STP – Straight-Through Processing) : Le pourcentage de cas traités sans aucune intervention humaine.
• Taux d’erreur ou d’exception : La proportion de transactions qui ont échoué ou qui ont nécessité une correction manuelle.
• Coût par transaction : Le coût opérationnel de l’exécution du workflow, incluant les ressources de calcul et les licences logicielles.
• Conformité au SLA (Service Level Agreement) : Le respect des engagements de temps de traitement définis avec les métiers.

Assurer la sécurité des données et la conformité réglementaire

La construction d’un workflow multi-système avec l’IA implique de faire transiter des données, souvent sensibles, entre plusieurs applications. La sécurité de ces flux est une priorité absolue. Une faille de sécurité pourrait exposer des informations confidentielles sur les clients, les employés ou l’entreprise. Il est donc impératif d’intégrer les meilleures pratiques de sécurité dès la conception (« Security by Design »).

Cela inclut une gestion stricte des accès : le workflow ne doit disposer que des permissions minimales nécessaires pour accomplir ses tâches dans chaque système. Les données doivent être chiffrées, à la fois en transit (lorsqu’elles circulent entre les applications) et au repos (lorsqu’elles sont stockées temporairement). De plus, une traçabilité complète des actions est requise. Des journaux d’audit détaillés doivent enregistrer chaque action effectuée par le workflow, permettant de savoir qui a fait quoi et quand, ce qui est indispensable pour les enquêtes en cas d’incident et pour prouver la conformité réglementaire (RGPD, SOX, etc.). La souveraineté des données est également un enjeu majeur. À titre d’illustration, Algos garantit une souveraineté totale en assurant un hébergement et un traitement 100 % en France pour ses clients français, avec une conception « Privacy by Design » conforme au RGPD et à l’EU AI Act.

Domaine de risque	Mesure de mitigation	Responsable type
Accès non autorisé	Principe du moindre privilège pour les comptes de service du workflow. Authentification forte (clés API, OAuth2).	Responsable de la Sécurité des Systèmes d’Information (RSSI)
Fuite de données	Chiffrement des données en transit (TLS 1.3) et au repos (AES-256). Masquage des données sensibles dans les logs.	Équipe IT / DevOps
Non-conformité	Journalisation d’audit immuable de toutes les actions. Analyse d’impact sur la vie privée (AIVP).	Délégué à la Protection des Données (DPO)
Vulnérabilité des API	Validation systématique des entrées/sorties. Utilisation de passerelles API (API Gateway) avec pare-feu.	Architecte de solutions / Développeur

Mesure de l’impact et perspectives d’évolution

Le déploiement d’un workflow multi-système avec l’IA n’est pas une fin en soi, mais un moyen d’atteindre des objectifs stratégiques. Il est donc essentiel de mesurer son impact réel sur l’organisation et d’anticiper les évolutions futures pour maintenir un avantage compétitif.

Évaluer le retour sur investissement et l’efficacité opérationnelle

L’évaluation du ROI d’un projet d’automatisation des processus métier doit aller au-delà de la simple réduction des coûts de main-d’œuvre. Les bénéfices sont souvent bien plus larges et touchent à la fois des aspects quantitatifs et qualitatifs. Une analyse complète permet de justifier l’investissement et de prioriser les futurs projets. La mise en place d’un workflow multi-système avec l’IA peut transformer en profondeur l’efficacité d’une organisation.

Pour booster l’efficacité, il est conseillé de mesurer l’impact sur plusieurs dimensions. L’amélioration de la qualité, l’accélération des délais et la meilleure utilisation des talents humains sont des gains tout aussi importants que les économies directes.

Les principaux bénéfices à évaluer sont :

• Gains de productivité : Réduction du temps consacré par les collaborateurs aux tâches répétitives, leur permettant de se focaliser sur des missions à plus forte valeur ajoutée.
• Réduction des erreurs opérationnelles : Diminution des coûts liés aux erreurs de saisie, aux oublis ou aux incohérences de données.
• Amélioration de la conformité : Garantie que les processus sont exécutés de manière standardisée et traçable, facilitant les audits et réduisant les risques réglementaires.
• Accélération des délais de traitement : Réduction du temps nécessaire pour traiter une demande client, livrer un produit ou clôturer un dossier, ce qui améliore la satisfaction client.
• Agilité et scalabilité accrues : Capacité à absorber des pics de charge sans augmenter proportionnellement les effectifs et à adapter rapidement les processus aux nouvelles exigences du marché.

L’avenir des workflows avec l’IA agentique et l’hyperautomatisation

Le domaine du workflow multi-système avec l’IA est en constante évolution. Les technologies actuelles ne sont qu’une première étape vers des systèmes encore plus autonomes et intelligents. Deux tendances majeures se dessinent : l’IA agentique et l’hyperautomatisation.

L’IA agentique représente la prochaine génération de systèmes d’automatisation. Il s’agit de déployer des agents IA multi-métiers capables non seulement d’exécuter des tâches, mais aussi de raisonner, de planifier et d’apprendre pour atteindre des objectifs de haut niveau avec une supervision humaine minimale. Un système d’agents pourrait, par exemple, gérer l’intégralité d’une campagne marketing, de l’analyse de marché à la création de contenu et au suivi des performances. Des cadres de développement émergent pour construire ces systèmes complexes. Par exemple, Algos propose Lexik, son framework propriétaire qui permet de concevoir, relier et gouverner des systèmes d’agents intelligents capables d’exécuter des tâches à haute valeur métier de manière automatisée.

L’hyperautomatisation, quant à elle, est une approche stratégique qui vise à automatiser tout ce qui peut l’être dans une organisation. Elle combine de manière orchestrée plusieurs technologies (IA, RPA, process mining, etc.) pour optimiser les processus de bout en bout et à grande échelle. La construction d’un workflow multi-système avec l’IA constitue la colonne vertébrale de cette démarche, en fournissant le framework d’orchestration IA nécessaire pour connecter et piloter l’ensemble des outils d’automatisation.

Automatisation vs. IA Agentique L’automatisation classique (RPA, workflows scriptés) exécute une séquence de tâches prédéfinies pour suivre un processus. Elle répond à la question « Comment faire ? ». L’IA agentique se voit confier un objectif et dispose de l’autonomie pour déterminer la meilleure stratégie pour l’atteindre. Elle peut planifier ses actions, utiliser des outils, apprendre de ses erreurs et s’adapter à des situations imprévues. Elle répond à la question « Que faut-il faire pour atteindre ce but ? ».