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En matière de planification, en quoi les agents IA se différentient-ils des outils d’automatisation traditionnels ?
Tout le monde parle des agents IA et de leur potentiel à transformer les processus de planification d’entreprise. Et ce ne sont pas que des promesses : entre les déploiements locaux de DeepSeek et les agents IA spécialisés pour les équipes finance, les organisations sont en quête de leur prochain avantage concurrentiel.
Les agents IA marquent un veritable changement de paradigme dans notre manière de concevoir l’intelligence artificielle au travail : ce sont des systèmes capables d’exécuter des commandes, d’interpréter des objectifs, d'élaborer des stratégies et même de détecter lorsque ces dernières ne fonctionnent plus.
Mais pour évaluer ce changement et les opportunités qui l'accompagnent, il faut les replacer dans leur contexte. C’est pourquoi les dirigeants cherchent des réponses à des questionsaussi simples que complexes. Qu’est-ce qu’un agent IA ? En quoi se distinguent-ils des outils d’automatisation classiques ? Et surtout : comment ces agents peuvent-ils réellement offrir unl avantage concurrentiel aux équipes en charge de la planification ?
Dans cet article, nous vous proposons d’aller au-delà des discours marketing pour comprendre l'évolution réelle des capacités (et des limites) de l'IA. Nous vous présenterons des exemples concrets d’agents IA qui apportent déjà de la valeur aux entreprises.
Les agents IA sont des systèmes intelligents conçus pour agir
Un agent IA est un système intelligent conçu pour agir, et non pas simplement pour analyser des données. Contrairement aux modèles passifs qui attendent une instruction humaine ou suivent un script rigide, les agents IA utilisent un raisonnement avancé pour comprendre des objectifs, décider comment les atteindre et exécuter des tâches via les outils et workflows de planification d’entreprise
Avant les agents IA, il y avait l’automatisation déterministe
Imaginez : nous sommes lundi matin, et votre système de reporting financier démarre à 9h pile. Il extrait les données des cinq mêmes bases, applique les mêmes formules et génère le même format de rapport (le même depuis trois ans). Si une nouveau source de revenus a été ajoutée la semaine dernière ?Ttant pis, le système ne la détectera pas. Et si votre CFO souhaite un autre type d'analyse ce mois-ci ? Il faudra reprogrammer manuellement tout le workflow.
C’est cela, l’automatisation déterministe : fondement des opérations avant l’arrivée de l’IA. « Déterministe » signifie simplement que, pour une même entrée, vous obtiendrez toujours la même sortie. Pas d'adaptation, pas d'interprétation, pas de surprise...
Un peu comme un distributeur automatique : si vous appuyez sur B4, vous obtiendrez toujours le même produit. Et cela, peu importe vos préférences ou vos besoins du momenti. Elle n’apprend pas que vous achetez habituellement deux produits le vendredi. Elle suit juste sa programmation : de l’argent, un bouton, un produit.
Dans la planification, l’automatisation déterministe est omniprésente :
- Des rapports programmés qui extraient chaque semaine les mêmes métriques, qu’elles soient pertinentes ou non
- Des workflows d’approbation qui redirigent les commandes en fonction de seuils prédéfinis (moins de 10 000 € au manager, plus de 10 000 € au VP)
- Des règles de transformation de données figées appliquées chaque mois (quantité x prix, regroupement par région, mise en tableau)
- Des alertes qui se déclenchent dès que le stock passe sous les 100 unités – même si l’article n’est plus vendu
À leur époque, ces systèmes ont été révolutionnaires. Ils ont supprimé des tâches manuelles, réduit les erreurs, instauré de la cohérence. Mais ils ont aussi généré un coût « caché » : une « taxe d’automatisation » liée à l’entretien constant de systèmes rigides, incapables de s’adapter à l’évolution des besoins métiers.
C’est cette frustration qui a poussé les équipes à chercher une solution plus intelligente. Les dirigeants en avaient assez des systèmes incapables de gérer les exceptions, d’apprendre des données ou de distinguer un incident critique d’une simple routine.
L’IA agentique est une évolution des modèles de langage (LLMs)
La première fois qu’un·e directeur·rice financier·ère a vu ChatGPT rédiger une présentation pour le conseil d’administration, il·elle a probablement dit : « Attendez… Il comprend vraiment ce que je demande ? »
Mais imaginons maintenant que ce même DAF, ravi·e par cette capacité, ajoute : « Parfait, maintenant peux-tu intégrer les données réelles du dernier trimestre pour mettre à jour cette analyse ? »
Le silence s'installe...ou bien ChatGPT invente des chiffres de tout pièce. Pourquoi ? Parce qu'un LLM (Large Language Model) ne peut raisonner, rédiger, expliquer. Il ne peut ni accéder à vos données, ni consulter votre calendrier, ni mettre à jour vos prévisions.
Il ne fonctionne que sur sa base d’entraînement, qui s’arrête à une certaine date, sans aucun lien avec vos systèmes, vos données ou votre contexte métier.
Cela met en évidence deux limites fondammentales des LLMs utilisés seuls :
- Ils sont déconnectés : ils n’ont pas accès à vos données ou à vos outils internes, ni à vos informations en temps réel.
- Ils sont passifs : ils attendent une requête, y répondent, puis s’arrêtent. Ils n’ont ni initiative, ni capacité à suivre l’évolution d’une situation ou à réagir automatiquement à des écarts.
Avec ces outils, le DAF avait accès à une IA sophistiquée, capable de comprendre n’importe quel concept métier. Mais comme cette IA était déconnectée de la plateforme de planification de l’organisation, les analystes devaient toujours copier-coller les données, vérifier manuellement les résultats et actualiser les bases à la main.
Envie de mieux comprendre les capacités (et les limites) des LLMs ? Lisez notre article : Comprendre le paysage actuel de l’IA.
Les premières applications IA ont confirmé le besoin d’efficacité
Imaginez maintenant que votre modèle IA ait enfin accès à votre plateforme de planification. Pour obtenir des résultats, vous devez lui fournir un chemin d’action clair. C’est exactement ce que proposent les workflows IA : ils donnent au LLM une séquence prédéfinie à suivre, avec accès à vos outils métier réels.
Au lieu de copier manuellement les données, le même DAF peut désormais dire :
« Génère notre rapport hebdomadaire de revenus. »
Et regarder l’IA exécuter ce plan :
- Extraire automatiquement les données fraîches depuis Salesforce
- Les analyser avec le raisonnement du LLM
- Générer des insights selon le format standard de l’entreprise
- Envoyer le rapport à l’équipe de direction
Fini les copier-coller et extraction manuelles. Plus de casse-tête de mise en page.
Mais ces workflows IA sont rigides. Ils sont limité à :
extraire les données → analyser → formater → envoyer
Si le DAF souhaite comprendre pourquoi une région commerciale sous-performe, le workflow IA n’a pas été conçu pour « noter une anomalie et l’explorer ». Il est bloqué.
Le DAF – ou un membre de l’équipe finance – devra alors créer de nouveaux workflows :
- Un workflow pour les rapports de revenus
- Un autre pour l’analyse des dépenses
- Un troisième pour la planification des effectifs
- Un autre encore pour les écarts budgétaires
Et si l’entreprise ajoute une région ? Tous les workflows doivent être mis à jour à la main.
Bien qu’ils suivent un chemin défini, les workflows IA ne savent pas choisir une voie, ni en combiner plusieurs, ni en créer de nouvelles face à l’imprévu.
L’IA agentique résout les limites des workflows traditionnels
Reprenons notre exemple. Imaginez cette fois que notre DAF confie la génération du rapport de revenus à un agent IA.
L’agent extrait les données, lance son analyse… et remarque une anomalie : les revenus en Amérique du Nord sont largement hors tendance.
Sans qu’on ne lui demande, l’agent signale cet écart et décide d’enquêter :
- Il creuse dans les données régionales et découvre que trois clients majeurs ont résilié au même moment
- Il interroge le CRM et constate que les trois clients ont évoqué des problèmes de tarification
- En parallèle, il consulte les outils de veille concurrentielle et détecte une campagne de réduction agressive des coûts d’un concurrent
- Enfin, il produit un rapport complet, qui explique ce qui s’est passé, pourquoi, et quoi faire ensuite.
Avec un agent IA, l’intelligence devient le moteur du workflow. Le directeur financier n’a rien demandé d'autre. Il·elle peut simplement dire :
« Assure-toi que les objectifs de revenus soient atteints. »
Et l’agent déduira quoi faire.
L’IA agentique repose sur le cadre « ReAct »
Le secret de cette capacité adaptative ? Le cadre ReAct (Reason + Act), qui structure le raisonnement et l’action en cycles continus.
Voici comment notre exemple s’inscrit dans ce cadre :
- Reason (Raisonner) : L’agent remarque un écart :
« Les revenus sont en baisse de 15% en Amérique du Nord. C’est inhabituel. Je dois comprendre pourquoi. » - Act (Agir) : Il extrait les données détaillées, analyse le churn clients et les variations de chiffre d’affaires.
- Observe (Observer) : Il formule une observation :
« Trois comptes majeurs ont quitté l’entreprise pour des raisons de prix. Cela représente 12% du revenu régional. » - Reason again : Il repart en analyse :
« Il semblerait qu'il y ait un lien de temporalité. Je vais vérifier l’activité concurrentielle. » - Act again : Il recherche les données de marché, détecte des offres de concurrents.
- Iterate (Itérer) : Il répète le cycle jusqu’à construire une vision complète.
L’agent ne suit pas un script. Il prend des décisions en fonction de ce qu’il découvre, comme le ferait un analyste humain. Mieux encore : il apprend.
Après avoir détecté un problème de pricing, l’agent pourrait, par lui-même, décider de surveiller de manière proactive les prix des concurrents sur toutes les régions. Il se souvient que ce facteur a causé un problème et il ajuste ses actions à l’avenir.
Avec des agents IA, votre DAF n’a plus besoin d’innombrables workflows pour chaque scénario possible. L’agent peut créer ses propres workflows, les ajuster, et décider quoi faire, en fonction des objectifs.
Systèmes multi-agents : collaboration intelligente
Dans un système multi-agents, plusieurs agents IA peuvent coopérer, négocier et apprendre les uns des autres, souvent avec une efficacité supérieure à celle des systèmes monolithiques.
Chez Pigment, nous avons mis en place un système de 3 agents spécialisés, chacun expert dans son domaine : l’Analyste, le Planificateur et le Modélisateur,. Tous sont soutenus par un agent Reporter et supervisés par un agent Superviseur.
L’Analyste
Cet agent évalue les données issues de sources internes et externes afin d’identifier les tendances, reconnaître les anomalies et construire une compréhension approfondie des facteurs qui influencent la performance et les comportements des données.
Le Planificateur
L’agent Planificateur travaille en étroite collaboration avec l’Analyste pour transformer les insights en plans d’action stratégiques. Il a été spécifiquement conçu par Pigment pour les cas d’usage liés à la planification, notamment la planification financière et analytique (FP&A).
Il formule des recommandations basées sur les performances passées, les conditions de marché et les objectifs de l’organisation.
Par exemple, dans le cas précédemment de baisse des revenus en Amérique du Nord, l’agent Planificateur serait en mesure de simuler différentes stratégies de tarification, d’en évaluer l’impact potentiel sur la rétention client, et de proposer des actions ciblées pour protéger les parts de marché sans sacrifier la rentabilité.
Le Modélisateur
L’agent Modélisateur conçoit et maintient les modèles financiers complexes qui alimentent les analyses de l’agent Analyste et les recommandations du Planificateur.
Dès que les conditions changent, cet agent met automatiquement à jour les modèles de prévision, ajuste les projections de revenus, et garantit l’intégrité des données sur l’ensemble des scénarios de planification.
Pensez à lui comme à un architecte : il perfectionne en continu les fondations mathématiques qui rendent possible une planification précise, agile et en temps réel.
Le Superviseur
Comme dans une équipe humaine, l’agent Superviseur agit en tant que chef d’orchestre de tous les autres agents IA. Il coordonne leurs actions, veille à la bonne exécution des tâches et interagit avec l’utilisateur quand c’est nécessaire.
Le Reporter
Spécialisé dans la génération et la publication de rapports et graphiques, l’agent Reporter exploite les résultats produits par l’Analyste pour les rendre accessibles dans plusieurs formats de restitution : PDF, présentations PowerPoint, fichiers audio, etc.
Pour en savoir plus sur les systèmes multi-agents, consultez notre article « Créer une intelligence collective : plongée dans les systèmes multi-agents » ou explorez notre centre de ressources pour découvrir les outils d’IA agentique développés par Pigment.
Comment démarrer avec l’IA agentique pour votre planification
L’enthousiasme est là. Mais la réalité, c’est que la plupart des entreprises sont encore à 2-3 ans de l’adoption complète.
La question n’est plus “est-ce que l’IA va transformer la planification” , mais “À quelle vitesse pourrez-vous tirer parti de ces outils pour rester compétitif ?”
Ces outils ne se contentent plus d’automatiser des tâches routinières : ils prennent des décisions informées, pilotent des investigations et résolvent des problèmes en autonomie.
Lancez votre parcours IA agentique dès aujourd’hui
Prêt·e à découvrir ce que les agents IA peuvent apporter à votre planification ? Réservez une démo personnalisée gratuite pour découvrir le système multi-agents de Pigment en action ou explorez notre centre de ressources pour en apprendre plus sur l’avenir de la planification pilotée par l’IA.
