Industrie : 66 % des entreprises prévoient d’investir dans des agents numériques

Alors que 66 % des décideurs interrogés envisagent d’investir dans des agents numériques au cours des douze prochains mois, seules 10 % des entreprises utilisent actuellement une intelligence artificielle fonctionnant de manière majoritairement autonome. La confiance, l’intégration aux systèmes métiers et le maintien d’un contrôle humain restent au cœur des enjeux.

Les industriels doivent accomplir un volume croissant de tâches avec des équipes dont les ressources restent contraintes. Dans les usines, les chaînes d’approvisionnement et les activités de service, les départs à la retraite de salariés expérimentés accentuent cette tension, tandis qu’une part importante du temps de travail demeure consacrée à des opérations manuelles et répétitives.

Une étude réalisée par Futurum Research pour IFS auprès de 664 décideurs d’entreprises industrielles en Europe et en Amérique du Nord estime ainsi que 41 % du temps des salariés est absorbé par ces tâches, selon près des deux tiers des répondants. Cette situation alimente ce que les auteurs qualifient de « déficit de capacité opérationnelle » : l’écart entre le travail que les entreprises souhaitent accomplir et les moyens humains réellement disponibles.

Des logiciels capables d’exécuter des processus complets

À la différence d’un assistant d’intelligence artificielle chargé de produire une recommandation ou de répondre à une demande, un agent numérique est conçu pour exécuter une succession d’actions au sein d’un processus métier. Il peut surveiller une opération, appliquer des règles, prendre une décision dans un cadre prédéfini, mettre à jour les outils de gestion et transmettre les situations exceptionnelles à un collaborateur.

Ces agents logiciels peuvent notamment intervenir dans le traitement des commandes, les achats, la gestion des stocks, la planification de la maintenance ou encore le suivi des livraisons. Leur objectif n’est pas nécessairement de remplacer les équipes, mais de leur restituer du temps pour les tâches qui exigent une expertise technique, une négociation ou un jugement humain.

L’étude révèle néanmoins un écart important entre les intentions d’investissement et la maturité actuelle des usages. Si deux entreprises sur trois envisagent d’investir rapidement, la confiance accordée à une IA entièrement autonome reste très faible.

La supervision humaine demeure indispensable

Pour les entreprises interrogées, le passage à l’échelle repose sur trois conditions principales : une intégration directe aux logiciels métiers existants, une traçabilité des décisions et des actions, ainsi qu’un dispositif de supervision humaine pour les exceptions.

Le modèle privilégié consiste ainsi à confier aux agents numériques les tâches répétitives, clairement définies et réalisées en grand volume. Les salariés conservent de leur côté la validation des situations sensibles ou inhabituelles. Cette organisation permet de maintenir les règles d’approbation, les responsabilités et les garde-fous déjà appliqués dans l’entreprise.

La confiance apparaît donc moins comme une question de performance pure de l’intelligence artificielle que comme un enjeu de gouvernance. Les industriels souhaitent pouvoir comprendre les décisions prises, identifier les données utilisées et interrompre ou corriger un processus lorsque cela s’avère nécessaire.

Dans la construction, un enjeu de planification des ressources

Les entreprises de la construction figurent parmi les six secteurs couverts par l’étude, aux côtés de l’industrie manufacturière, de l’énergie et des services publics, de l’aéronautique et de la défense, du transport et de la logistique ainsi que des télécommunications.

Dans le BTP, les usages envisagés concernent notamment la planification des ressources et des calendriers. Les retards de matériaux, la coordination manuelle des intervenants et la multiplication des ajustements peuvent provoquer des décalages en chaîne sur les opérations. Des agents numériques pourraient surveiller les approvisionnements, signaler les risques de retard ou proposer des adaptations de planning, tout en laissant aux responsables de chantier la décision finale.

Cette approche pourrait également contribuer à réduire le temps consacré aux opérations administratives, dans un secteur confronté à des tensions de recrutement et à la nécessité de préserver les savoir-faire techniques disponibles.

IFS défend un modèle associant automatisation et contrôle humain

Avec sa plateforme agentique IFS Loops, l’éditeur affirme pouvoir automatiser de bout en bout 60 % des transactions prises en charge par ses agents numériques. Les 40 % restants comporteraient une étape de contrôle ou d’approbation humaine. Ces proportions constituent toutefois une présentation générale de la solution par IFS et peuvent varier selon les processus, les règles internes et la qualité des données disponibles.

Les agents sont intégrés aux logiciels déjà utilisés par les entreprises. Les circuits d’approbation et les règles de gestion peuvent ainsi être conservés, tandis que les cas sortant du cadre défini sont transmis aux collaborateurs compétents.

Des premiers déploiements dans les achats et l’approvisionnement

Plusieurs clients d’IFS utilisent déjà ces outils en production. Le groupe agroalimentaire KLN Family Brands indique avoir récupéré 27 heures par semaine sur le traitement des commandes fournisseurs. Ces résultats sont issus des retours d’expérience recueillis auprès des entreprises clientes et ne constituent pas une évaluation indépendante de la performance des solutions.

Le fabricant de composants électroniques Kitron Group déploie pour sa part des agents numériques consacrés au processus allant de la demande d’achat à la commande sur ses 13 sites. L’entreprise prévoit un déploiement complet en moins de sept mois, sans modifier ses règles ni ses circuits d’approbation existants.

Lors de cette mise en œuvre, un agent numérique aurait également identifié une erreur de référence produit remontant à une dizaine d’années. Ce cas illustre la capacité potentielle de ces outils à repérer certaines incohérences au cours de l’exécution des processus. Il ne permet cependant pas de conclure qu’un agent numérique dispense systématiquement l’entreprise d’un travail préalable sur la qualité et la gouvernance de ses données.

« Le déficit de capacité opérationnelle représente un enjeu majeur pour les opérations industrielles. Lorsqu’un bon de commande, un planning de maintenance ou une livraison fournisseur prend du retard parce que les équipes n’ont tout simplement pas assez d’heures dans la journée, les conséquences se traduisent par des arrêts de production, des livraisons manquées ou des équipements inutilisés.

Pour combler cet écart, une IA généraliste ne suffit pas. Ce sont des travailleurs numériques conçus pour une tâche précise et intégrés directement aux systèmes qui font déjà fonctionner l’entreprise qui permettent aux équipes de récupérer de la capacité, plutôt que de simplement composer avec le manque de ressources. Nos clients démontrent la pertinence de ce modèle en production, et pas seulement dans le cadre de projets pilotes. »

Somya Kapoor, CEO d’IFS Loops

Une adoption encore à confirmer à grande échelle

Les résultats montrent que l’intérêt pour les agents numériques progresse rapidement, mais que leur généralisation reste conditionnée à plusieurs facteurs : fiabilité des données, sécurité, intégration aux systèmes existants, mesure du retour sur investissement et acceptation par les équipes.

L’étude a été commandée par IFS et complétée par des entretiens approfondis auprès de six entreprises clientes utilisant déjà ses solutions. Les chiffres traduisent donc principalement les perceptions des décideurs interrogés et les retours d’expérience des clients de l’éditeur. Ils ne constituent pas une mesure indépendante des gains de productivité obtenus dans l’ensemble de l’industrie.

Pour les entreprises, l’enjeu consistera désormais à identifier les processus suffisamment répétitifs et structurés pour être automatisés, tout en définissant clairement les décisions qui doivent rester sous responsabilité humaine.