Conseiller analyste dans le domaine de l'intelligence artificielle Longtemps cantonnée aux développeurs, l'intelligence artificielle s'invite désormais dans les processus métiers grâce aux agents IA, capables de prendre en charge des tâches complexes sans recours au code. Portée par des outils plus accessibles, leur adoption progresse discrètement, aussi bien dans les grandes organisations que dans les structures plus modestes. Comment intégrer concrètement les agents IA aux processus métiers ? Ils'agit avant tout de repérer les zones de friction récurrentes. Ce sont elles qui justifient une automatisation pilotée par agent. L'approche repose sur trois axes : identifier des cas concrets, sensibiliser les équipes et bâtir des scénarios d'intégration compatibles avec l'existant. Ces derniers mois, plusieurs expérimentations ont été menées dans des secteurs comme le tourisme ou les services à la personne, mais l'essentiel reste de créer un dialogue entre la technologie et les métiers. L'agent IA n'est pas une solution en soi. C'est un levier, à condition qu'il soit intégré avec méthode. Un nouveau protocole, le Model context protocol (MCP), promet de standardiser la manière dont les agents IA interagissent avec des outils et des bases de données. Certains y voient un changement de paradigme comparable à l'avènement du web. Cette promesse est-elle à la hauteur des attentes ? Ce protocole apporte une standardisation attendue dans la manière dont les agents dialoguent avec les systèmes. On passe d'une logique artisanale — chaque projet étant unique — à une architecture modulaire et réutilisable. Le MCP permet ainsi de créer des agents capables d'orchestrer plusieurs outils métiers, sans repartir de zéro à chaque fois. Cela réduit les délais de mise en œuvre, mais impose aussi une montée en compétence des équipes techniques. Les promesses sont là, mais elles doivent encore passer l'épreuve des usages à grande échelle. Je vois dans le MCP une avancée comparable à l'arrivée du protocole HTTP pour le web. Il pourrait transformer en profondeur la façon dont les entreprises mobilisent l'IA. Quels freins identifiez-vous à son adoption et comment s'en prémunir ? Les freins sont classiques, à savoir une maturité technique incomplète, courbe d'apprentissage, risque de fragmentation si plusieurs standards concurrents émergent. À cela s'ajoute la question de la sécurité. Plus l'agent est autonome, plus le besoin de supervision augmente. Les entreprises ont tout intérêt à entamer des projets pilotes, à documenter leurs retours d'expérience et à anticiper les répercussions organisationnelles. Le sujet n'est pas technique, il est stratégique. L'enjeu n'est pas tant d'aller vite, que de savoir dans quelle direction avancer. Ayoub Ibnoulfassih / Les Inspirations ECO
