Le cas d’usage a-t-il encore du sens à l’heure des agents IA ?
Raphaël Fétique, Président et co-fondateur de Converteo, est expert data et digital depuis plus de 15 ans. Diplômé de Télécom Paris et HEC, il a co-fondé Converteo en 2007 avec Thomas Faivre Duboz.
Dans une course effrénée à l’expérimentation, les entreprises accumulent les « cas d’usage » IA, espérant y trouver un avantage décisif. Cette approche fragmentée, héritée de vingt ans de conseil en transformation numérique, nous aveugle sur la véritable nature de la révolution en cours : l’avènement des agents autonomes, qui exige un changement de vision systémique plutôt qu’une collection de projets.
Cas d’usage : l’illusion de maîtriser l’IA et l’agentique ?
La scène se répète dans tous les comités de direction. Sur l’écran, une liste de « cas d’usage » potentiels pour l’intelligence artificielle (IA), classés par complexité et par gain espéré. On y parle d’optimiser un processus, de prédire des ventes ou d’automatiser une tâche récurrente. L’exercice est familier, presque réconfortant. Il donne l’impression de maîtriser une technologie complexe en la découpant en problèmes digestes, chacun promettant un retour sur investissement quantifiable. Cette méthode a fait ses preuves pour le numérique, pourquoi ne fonctionnerait-elle pas pour l’IA ?
Le constat est là : cette approche nous conduit à une impasse stratégique. En nous concentrant sur ces applications ponctuelles, nous passons à côté de l’essentiel.
La tyrannie rassurante du cas d’usage
Cette obsession pour le cas d’usage n’est pas un hasard. Elle est l’héritage direct des méthodes qui ont gouverné la transformation numérique depuis le début du XXIe siècle. Pour dompter la complexité d’internet, des logiciels et des plateformes, nous avons appris à isoler des périmètres, à définir des projets, à mesurer des résultats à court terme. Le « cas d’usage » est devenu l’alpha et l’oméga de l’innovation, la particule élémentaire de tout plan stratégique. Il rassure les directeurs financiers et structure le travail des équipes.
Appliquée à la première vague de l’IA, celle des modèles prédictifs, cette logique fonctionnait encore. Un modèle était conçu pour une tâche précise : détecter une fraude, recommander un produit, anticiper une panne. La démarche était linéaire, sa conséquence était circonscrite. Mais l’ère de l’IA générative, et plus encore celle de l’agentique qui s’annonce, fait voler ce paradigme en éclats.
De l’outil à l’agent IA : une révolution de la pensée
Le passage de l’IA-outil à l’IA-agent est une véritable rupture conceptuelle. Dès lors, demander le « cas d’usage » d’un agent reviendrait à demander le « cas d’usage » d’un stagiaire ou d’un collaborateur : la question n’a pas de sens.
On ne recrute pas un collaborateur pour une seule tâche répétitive, mais pour sa capacité à contribuer à une mission plus large en mobilisant une diversité de compétences. La valeur de l’agent ne réside pas dans une application unique, mais dans sa capacité à orchestrer des actions multiples pour atteindre un but. C’est une transformation fondamentale : l’enjeu se déplace de l’application de l’intelligence artificielle, nous passons à son intégration au cœur des flux de travail.
Cas d’usage et Agent IA : penser en capacités plutôt qu’en projets
Le défi, pour les dirigeants, n’est plus de collectionner les preuves de concept. Il s’agit désormais de repenser l’organisation du travail et la culture d’entreprise pour tirer parti de ces nouveaux collaborateurs non humains. La question pertinente à se poser devient : « Quelles nouvelles capacités stratégiques pouvons-nous construire grâce à des équipes hybrides, composées d’humains et d’agents ? ».
Cela suppose un courage managérial : celui de passer d’une logique de contrôle par le projet à une logique de confiance et de délégation envers la machine. Cela exige d’investir moins dans des solutions techniques isolées que dans l’acculturation des équipes, la qualité fondamentale des données et la redéfinition des processus métier. Il ne s’agit plus de demander ce que l’IA peut faire pour un métier, mais comment un métier peut se réinventer avec l’IA.
L’heure n’est plus à la dispersion. Les entreprises qui réussiront seront celles qui cesseront la chasse aux papillons technologiques pour se concentrer sur la construction d’un écosystème où des agents intelligents décupleront les capacités humaines. Elles auront compris que l’intelligence artificielle est moins un sujet technologique qu’un profond projet de transformation culturelle.
