Avec Gartner prévoit que d'ici 2028 Une entreprise du classement Fortune 500 emploie en moyenne plus de 150 000 agents. Il est donc clair que ces agents sont devenus un puissant moteur de productivité. Leur prolifération au sein de l'entreprise modifie la façon de mesurer leur efficacité. La valeur de l'IA réside moins dans la productivité des agents que dans leur capacité à transformer l'entreprise.

Comment mesurer la valeur de l'IA ?

La valeur de l'IA est généralement mesurée en termes de productivité. L'enquête McKinsey de 2026 Sur 1 719 dirigeants interrogés, 80 % affirment que l’IA a amélioré leur productivité. La productivité ne représente cependant pas l’intégralité du tableau.

« Il se peut qu'un ingénieur mécanicien, sur un site de production, passe plus de temps sur des tableurs qu'à diagnostiquer des pannes d'équipement », explique Harry Murphy, vice-président des ventes avant-vente pour les applications, les données et l'IA (Amériques) chez Siemens« Vous voulez que les personnes chargées de ces processus fassent réellement le travail pour lequel elles sont payées. » Autrement dit, automatisez les tableurs et l'ingénieur récupérera des heures de travail.

Mais accélérer une étape ne signifie pas que l'ensemble du processus change. C'est là que réside la valeur transformationnelle.

Un DSI peut affirmer que tout fonctionne correctement et rester incapable de répondre à la question du PDG : « Qu'est-ce qui a changé ? » Et le PDG pose la question. L'enquête Gartner 2026 Une enquête menée auprès de 469 PDG et cadres supérieurs a révélé que 80 % d'entre eux s'attendent à ce que l'IA entraîne un changement important ou moyen de leurs capacités opérationnelles.

Actuellement, la réponse des PDG est sombre : seulement 6 % des dirigeants interrogés par McKinsey peuvent attester d'un impact significatif des agents sur les bénéfices.

Comment créer une valeur transformationnelle grâce aux agents d'IA ?

Créer une valeur transformationnelle grâce à des agents n'est pas une question de quantité, mais de qualité. Produire des agents de meilleure qualité Tout commence par les fondations. Murphy vit dans une maison construite en 1844, avec des fondations en pierre des champs, de celles où le mouvement des pierres crée des fissures dans le plâtre. « Il aurait été très satisfaisant de simplement recouvrir ces fissures de plâtre », dit-il. « Mais le problème principal reste les fondations. »

Au sein des organisations, ces « failles » se manifestent de différentes manières dans les processus métier :

• Des transferts de responsabilité que personne ne peut retracer
• Les systèmes hérités qui ne peuvent pas s'intégrer facilement
• Solutions de contournement manuelles qui masquent les flux de travail défaillants

Pour Murphy, les agents conçus en silos ou destinés uniquement à automatiser une étape existante d'un processus ne sont que le pansement que les organisations utilisent pour masquer un problème apparent. Or, c'est bien le système en lui-même qu'il faut s'attaquer.

Pour que les agents disposent d'une base solide, deux éléments sont indispensables : des données contextualisées reflétant fidèlement la réalité métier, et une couche d'orchestration permettant aux humains et aux agents d'interagir avec ces données. Ce n'est que lorsque les agents sont ancrés dans cette réalité qu'ils peuvent dépasser une simple productivité superficielle et orchestrer le changement opérationnel.

Productivité vs transformation : pourquoi un chatbot ne suffisait pas

Le retour sur investissement en matière de productivité consiste à accomplir les tâches plus rapidement ; la valeur transformationnelle réside dans l’élimination des processus défaillants qui les sous-tendent. Prenons l’exemple d’un fabricant mondial de microscopes : lorsqu’un équipement de laboratoire tombe en panne sur le terrain, la solution de remplacement repose sur quatre systèmes :

1. Enregistrements CRM
2. Catalogues de produits
3. Manuels d'entretien
4. Données sur les matériaux

Les techniciens de terrain ont alterné entre les quatre sites pour résoudre le problème.

La solution évidente consistait en un chatbot de génération augmentée par récupération (RAG) qui consultait les manuels de service. Rapide, il ne répondait cependant pas toujours de manière satisfaisante aux questions des techniciens sur la compatibilité des pièces avec certains microscopes. Ces derniers ont fini par se méfier des résultats du chatbot. Le fabricant d'optiques a, en quelque sorte, masqué le problème.

« Si vous cherchez un produit pour mettre en œuvre ce changement opérationnel, je pense que vous faites fausse route », déclare Murphy.

L'entreprise a reconstruit les fondations à la place avec un graphe de connaissance — construit avec Graph Studio — qui concernait les quatre sources, avec un partage ontologie qui encodaient des relations que la récupération avait manquées.

Graph Studio fournit un contexte de base solide. Mais un contexte de base, à lui seul, ne suffit pas à l'ingénieur sur le terrain. « Je ne peux pas vivre dans un contexte de base », comme le dit Murphy. L'entreprise a donc développé une application pour eux. Mendix, une plateforme de développement d'agents.

Mendix transforme ce contexte en action. Les organisations l'utilisent pour coordonner le travail de bout en bout, non seulement les flux de travail au sein d'une seule application, mais aussi les agents et les systèmes de l'ensemble des ressources de l'entreprise. Orchestration, intégration, gouvernance et le développement agentiel s'intègrent dans un environnement de développement unique.

Ensemble, dans le cadre de Siemens» Intelligence Center X, un système d'entreprise agentique, Graph Studio et Mendix combler le fossé entre les connaissances et leur mise en œuvre.

Résultat : le fabricant n’a pas seulement bénéficié d’une consultation plus rapide des manuels de service (gain de productivité). Il a fondamentalement transformé le travail de ses techniciens de terrain en unifiant leurs données et en les orchestrant via une application (valeur ajoutée).

La valeur transformationnelle de l'IA repose sur des fondements solides.

Si vos agents sont cloisonnés dans l'automatisation (qu'ils soient 5, 15 ou 150 000), les gains de productivité risquent de s'amenuiser. Comme le dit Murphy à propos des fondations défectueuses : « L'agent que vous développez ce trimestre pourrait être obsolète le trimestre prochain. » Les murs continueront de se fissurer, malgré tous vos efforts pour les réparer.

La véritable valeur transformationnelle ne provient pas d'un plus grand nombre d'agents, mais d'une base de données propres et contextualisées qui représentent l'activité et d'une couche d'orchestration qui les gère. C'est ainsi que l'IA transforme, de simples correctifs de productivité, en un véritable levier de transformation opérationnelle, comme le recherche votre PDG.

Découvrez notre article sur l'orchestration des processus au Mendix.