Opérations agentiques gouvernées

Des agents d’IA qui tiennent la route face à la réalité des systèmes d’entreprise, des organismes de réglementation et des opérations. Nous automatisons des processus d’affaires depuis 1990. Nous mettons cette expérience à profit pour repérer où les agents créent de la valeur, les intégrer à vos flux de travail et les exploiter avec une piste d’audit complète.

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Le défi

Les modèles fonctionnent. Le plus difficile, c’est de les mettre en production.

Les démonstrations convainquent et les projets pilotes se déroulent, mais peu atteignent la production : selon une étude d’IDC, seulement 4 preuves de concept en IA sur 33 y sont parvenues (CIO.com, mars 2025). Ce qui les freine se trouve sous le modèle : la stratégie, la rigueur d’ingénierie et une façon de faire d’un modèle qui fonctionne un système qui fonctionne. Tout cela peut se résoudre.

L’IA arrive comme un déploiement d’outils, pas comme un changement de modèle opérationnelDe nouvelles licences remplacent les anciennes, alors que les flux de travail, et les résultats, restent les mêmes.
Les systèmes centraux n’ont pas été conçus pour des agentsUne intégration sécurisée et conforme à vos plateformes centrales doit venir en premier, avant qu’un agent puisse faire quoi que ce soit d’important.
La gouvernance du risque de modèle n’a pas suiviSR 11-7 aux États-Unis, la ligne directrice E-23 du BSIF au Canada, l’EU AI Act (loi européenne sur l’IA) et les normes internes comportent tous des attentes en matière d’explicabilité, de traçabilité et de piste d’audit complète, y compris pour les décisions qu’un modèle prend de lui-même.
Les pratiques de livraison accusent un retard sur la technologieSans rigueur dans les spécifications, sans jalons d’évaluation et sans couche de contexte gouvernée, chaque projet repart de zéro et réapprend les leçons du précédent.
Les équipes n’ont pas reçu les compétences nécessairesOn demande aux gens de superviser des agents sans leur donner les rôles, les contrôles ni les indicateurs qui rendent cette supervision efficace.

Le potentiel

Transformer vos équipes de traitement en opérations axées sur l’automatisation.

Bien menée, l’IA agentique redéfinit le modèle opérationnel au lieu d’accélérer un seul processus. Chaque modèle, chaque norme et chaque décision d’architecture que vous codifiez une seule fois se transmet à tous les projets qui suivent.

Une automatisation agentique intégrée aux opérations, pas greffée en périphérie.
Un traitement plus rapide des flux de travail ciblés, mesuré par rapport à un point de référence établi au départ.
Des contrôles de gouvernance sur chaque décision, y compris celles qu’un agent prend de lui-même.
Une capacité réaffectée du traitement manuel à la supervision et à la validation de l’IA.
Une valeur mesurée plutôt que présumée, avec des indicateurs conçus pour la productivité et l’adoption de l’IA.

Comment nous aidons

De l’atelier à la production en quatre étapes.

Les personnes qui conçoivent votre solution sont celles qui la bâtissent et la déploient. Nous savons donc que chacune de nos recommandations peut être réalisée, gouvernée et exploitée.

Repérer les occasionsDes ateliers et l’exploration des processus cartographient vos flux de travail, vos goulots d’étranglement et vos données, et établissent un point de référence pour la performance actuelle.
PrioriserNous évaluons chaque occasion selon la valeur d’affaires, l’adéquation à l’IA, l’état de préparation des données, l’effort d’intégration et le risque, et nous signalons les processus à repenser avant que toute technologie y touche.
Concevoir le modèle opérationnelRôles, flux de travail, gouvernance et contrôles de conformité, avec une supervision humaine pour les décisions qui comportent des risques.
Bâtir et intégrer les agentsNous faisons équipe avec vos ingénieurs pour bâtir selon la feuille de route, intégrer les agents aux systèmes centraux et suivre les indicateurs qui montrent que la solution fonctionne.

Ce que vous obtenez

Une architecture de référence pour les agents, et les moyens de la réutiliser.

Elle aide vos équipes à décider rapidement où les agents créent de la valeur, où un logiciel classique est le meilleur choix et comment déployer des agents avec les bons contrôles. Notre approche fait passer l’IA agentique de projets ponctuels à une capacité d’entreprise.

Un portefeuille priorisé qui évalue chaque flux de travail candidat selon la valeur d’affaires, l’adéquation à l’IA, l’état de préparation des données, l’effort d’intégration et le risque, avec un bénéfice estimé pour chacun.
Une architecture de référence pour l’orchestration, l’intégration, l’identité, les droits d’accès, la récupération d’information et l’audit, décidée une fois et réutilisée partout.
Un modèle de gouvernance qui fait correspondre l’explicabilité, la traçabilité, les points d’intervention humaine et les pistes d’audit à SR 11-7, à la ligne directrice E-23 du BSIF, à la loi européenne sur l’IA et à vos normes internes sur le risque de modèle.
Des preuves de concept fonctionnelles, sur des données réelles et des systèmes réels, pour que l’analyse de rentabilisation soit mise à l’épreuve avant d’être financée.
Une feuille de route par phases qui ordonne les dépendances et les bénéfices attendus, phase par phase.
Un guide d’automatisation reproductible, pour que vos équipes puissent poursuivre la mise à l’échelle sans nous.

Étude de cas · Une banque nord-américaine

Trouver où les agents d’IA sont rentables dans les opérations bancaires courantes

Une banque nord-américaine voulait utiliser des agents d’IA pour éliminer les frictions de ses opérations bancaires courantes. En 12 semaines, nous avons évalué ses processus avec 16 équipes, validé les idées les plus prometteuses au moyen de prototypes fonctionnels et bâti la feuille de route que la banque met maintenant en œuvre.

16 équipes: Ont participé à une phase de découverte de 12 semaines
78: Processus manuels repérés et évalués
10 à 15 M$: Par année en économies cernées grâce à l’automatisation et aux coûts évités, pas encore réalisées

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Questions

Ce que les acheteurs nous demandent.

Comment décidez-vous où utiliser des agents d’IA?

Nous évaluons chaque flux de travail selon la valeur d’affaires, l’adéquation à l’IA, l’état de préparation des données, l’effort d’intégration et le risque, avant de bâtir quoi que ce soit. Parfois, un logiciel classique ou la modernisation d’une plateforme est la meilleure réponse, et nous vous le dirons.

Les agents d’IA remplacent-ils nos systèmes existants?

En général, non. Les agents travaillent à travers les systèmes que vous avez déjà : ils orchestrent les étapes, lisent le contexte et font avancer le travail.

Combien de temps dure la première phase?

La phase de découverte de l’étude de cas présentée sur cette page a duré 12 semaines avec 16 équipes. Elle s’est conclue par des preuves de concept fonctionnelles et une feuille de route priorisée que la banque met maintenant en œuvre.

Pour quelles règles concevez-vous vos solutions?

Les règles sur le risque de modèle et sur l’IA qui s’appliquent à vous, comme SR 11-7 aux États-Unis, la ligne directrice E-23 du BSIF au Canada et la loi européenne sur l’IA, ainsi que vos normes internes. Nous y faisons correspondre les contrôles et produisons les preuves que demandent vos examinateurs.

Que faut-il pour un déploiement en production?

Des cas d’utilisation clairs, des données fiables, l’intégration des systèmes, la gouvernance, la surveillance, la supervision humaine, les tests et la gestion du changement.

Nos réflexions