Le succès de cette transition repose sur la "One Data Platform", une infrastructure solide initiée en 2016 qui transforme des volumes massifs de données en actifs exploitables.

En passant du système RAG statique à une orchestration multi-agents, l'entreprise permet désormais à ses outils d'interagir directement avec des logiciels tiers pour résoudre des problèmes concrets, que ce soit pour le service client ou le support interne.

Malgré les défis techniques liés à la latence et à la complexité de l'orchestration, Canal+ vise une interopérabilité totale d'ici 2026 grâce à l'adoption de protocoles standardisés.

IA en France : un paradoxe de maturité

Bien que l’adoption de l’intelligence artificielle progresse en France, elle se heurte actuellement à un paradoxe de maturité où les entreprises privilégient des usages superficiels au détriment d’une transformation profonde des processus métiers.

L’étude Strand Partners pour AWS souligne un retard inquiétant par rapport à la moyenne européenne, avertissant que seule une impulsion stratégique des directions générales permettra de passer de simples projets pilotes à une véritable intégration industrielle de l’IA agentique.

Pour éviter un déclassement économique d’ici 2030, la France doit impérativement consolider ses socles de données souverains et adopter une gouvernance rigoureuse capable de transformer cette technologie en un moteur de croissance économique durable.

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L’IA agentique en France : adoption, freins et bonnes pratiques

En matière d’IA, la France incarne un paradoxe : une adoption de façade ou “de base” et une intégration profonde dite transformatrice encore balbutiante par les grandes entreprises et les PME. Les startups se démarquent dans ce domaine.

D’après l’étude Strand Partners pour AWS, l’adoption globale de l’intelligence artificielle progresse, atteignant 40% des entreprises contre 30% l’année précédente. Néanmoins, le basculement vers une IA véritablement transformatrice et agentique demeure timoré.

L’enjeu financier est pourtant massif, fait valoir le cabinet. Une transition réussie vers des usages avancés pourrait générer une valeur ajoutée brute de 30,1 milliards d’euros pour l’économie nationale d’ici 2030. Mais encore faudrait-il surmonter une inertie qui menace la compétitivité du pays.

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Les usages agentiques de Canal+, Ekwateur et Beyond Aero

L’AWS Summit 2026 a été l’occasion pour des entreprises des médias, de l’énergie et l’aéronautique de témoigner de leurs premières applications agentiques. Des usages bâtis sur des fondamentaux.

Chapitre 1 - Comment Canal+ conçoit son IA agentique à l’échelle mondiale

Le groupe Canal+ a finalisé une trajectoire technologique de dix ans, structurant ses capacités depuis l’établissement d’une fondation Data sur AWS en 2016 jusqu’à l’opérationnalisation d’une plateforme agentique interopérable en 2026.

La trajectoire technologique de Canal+ en matière d’IA répond à des impératifs de scalabilité mondiale, de maîtrise de la latence et d’intégration de processus métiers. L’enjeu technique réside dans la transition d’un modèle de consultation statique vers une exécution autonome.

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Parallèlement, l'entreprise privilégie une acculturation massive des salariés via l'outil interne SNCF GPT, tout en maintenant un impératif de souveraineté technologique pour garantir son indépendance opérationnelle.

L'avenir s'oriente désormais vers l'IA agentique, capable d'agir de façon autonome sous une supervision humaine constante, affirmant ainsi une vision où la technologie vient augmenter l'agent sans jamais le remplacer.

Trajectoire IA du groupe SNCF - De l’optimisation industrielle à la GenAI et l’agentique

La stratégie s’articule autour de trois axes : l’industrialisation de l’IA prédictive pour la maintenance, une acculturation massive de ses 284.000 collaborateurs et une transition vers l’Agentic AI.

Lors du Revolution Summit organisé par Onepoint, Julien Nicolas, directeur du numérique du groupe SNCF, a détaillé la mutation de l’acteur ferroviaire dont l’activité dépend de plus en plus étroitement de sa maîtrise technologique.

Pour opérer et développer son IT, la SNCF dispose d’une enveloppe annuelle de deux milliards d’euros dédiée au numérique. Et une part croissante de ses investissements est désormais consacrée à l’intelligence artificielle

L’empreinte numérique : Un budget à deux milliards d’euros

La stratégie du groupe dans ce domaine s’articule autour de trois axes majeurs : l’industrialisation de l’IA prédictive pour la maintenance, une acculturation massive de ses 284.000 collaborateurs et une transition vers une IA agentique étroitement encadrée.

S’ajoute désormais une nouvelle dimension. En effet, dans un contexte de tensions géopolitiques, la trajectoire IA de la SNCF est indissociable d’un impératif de souveraineté visant à garantir l’indépendance de l’exploitation ferroviaire.

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Un accent particulier est mis sur le segment stratégique du pneumatique, où le diagnostic à distance et l'analyse des ventes réelles transforment la gestion des stocks et les stratégies marketing des équipementiers.

En somme, les témoignages collectés lors du Data Mobility Day démontrent que la survie économique des acteurs de la mobilité repose désormais sur la capacité à interopérer et valoriser les données pour compenser l'érosion des marges traditionnelles.

La Data l’autre carburant de l’automobile et des usages assurance, réparation et équipements

La Data transactionnelle et technique n’est plus un actif de support mais constitue le moteur de la rentabilité de l’après-vente face à l’électrification. La trouve aussi des usages dans l’assurance.

Comme lors de l’édition 2025, les retours d’expérience du Mobility Data Day 2026 d’Afteriize confirment que l’intégration de l’intelligence artificielle et la normalisation des données sont des prérequis techniques impératifs pour compenser l’érosion des marges sur la maintenance thermique et la vente de voitures neuves.

L’enjeu dépasse la simple numérisation : il s’agit d’automatiser le diagnostic pour optimiser les coûts opérationnels de l’assistance par les assureurs et sécuriser les cycles de rétention client via le segment stratégique du pneumatique.

L’assistance augmentée : de la gestion de l’urgence à la maintenance proactive

L’assistance routière ambitionne d’abandonner son modèle réactif traditionnel pour adopter une approche prédictive pilotée par l’intelligence artificielle. La finalité ? Réduire les coûts logistiques dans un secteur sous tension et améliorer la qualité de service pour les assurés.

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L'accent est mis sur l'importance d'un permis de conduire pour l'IA, une formation obligatoire destinée à maîtriser les risques techniques et éthiques tout en simplifiant l'accès aux données par des outils intuitifs.

En somme, les témoignages démontrent que la réussite de cette transition repose sur une solide couche sémantique de données et une collaboration étroite avec les ressources humaines pour préserver les compétences fondamentales des collaborateurs.

Data & IA pour les métiers chez Eiffage, MGEN, Etam et TotalEnergies

Comment transformer le potentiel de la Data et GenAI en valeur sans sacrifier la maîtrise des données et la pérennité des compétences internes. Témoignages d’Eiffage, MGEN, Etam et TotalEnergies.

La table ronde (Replay) co-organisée le 17 février par Le Wagon for Business et Secrets de Data a mis en lumière une mutation structurelle au sein des organisations : le passage d’une expertise technique silotée à une compétence transverse généralisée - ou en voie de l’être.

La problématique centrale, débattue par les représentants d’Eiffage, MGEN, Etam et TotalEnergies, réside dans la capacité des entreprises à accompagner l’autonomie de leurs collaborateurs tout en maintenant un cadre de gouvernance et de sécurité rigoureux.

Best Pratices pour une autonomisation Data & IA durable

Pour autonomiser durablement les métiers sur la Data et l’IA, les entreprises doivent dépasser la simple mise à disposition d’outils et adopter une approche structurée autour de l’organisation, des compétences, de la qualité des données et de l’éthique (Data & IA responsables).

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Pour favoriser l'autonomie, l'entreprise encourage le self-service, notamment grâce à un agent d'intelligence artificielle générative permettant d'interroger les bases de données en langage naturel.

Le succès de cette transformation ne réside pas seulement dans la technologie, mais dans une approche organisationnelle profonde soutenue par la formation des collaborateurs et une vision claire de la direction.

En somme, ce modèle démontre que la fiabilité des informations est le socle indispensable pour transformer la donnée en un actif stratégique durable.

Rendez-vous IA - Et si vos projets IA ressemblaient davantage à un biathlon qu’à un sprint technologique ?

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Le REX

La gouvernance hybride de Bouygues Telecom pour autonomiser sur la Data et l’IA

BouyguesTel repose sur un équilibre entre direction centrale et décentralisation des compétences au sein des pôles métiers. Avec une Data marketplace et la GenAI, l’opérateur étend encore l’autonomie.

Comme le soulignait Secrets de Data dans une précédente édition, la tendance est à une décentralisation de l’expertise et à l’autonomisation au plus près du terrain. Pour se mettre en œuvre, cette mutation s’appuie notamment sur des notions de self-BI, de Data Products, et plus récemment les agents IA.

Dans les faits, l’autonomisation repose souvent sur un modèle hybride ou fédéré combinant central et local. C’est ailleurs l’approche suivie par Bouygues Telecom. Dans un écosystème où la prolifération des données risque d’engendrer une fragmentation de la connaissance, l’opérateur concilie ainsi fonctions régaliennes et impératifs locaux.

Entre centralisation stratégique et agilité métier

L’équipe Data centrale, intégrée à la direction de la stratégie, opère comme le pivot du dispositif. Joëlle Lautré, responsable connaissance client et data science, définit cette entité comme le « gardien du temple » de la donnée.

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Cette ambition se décline en deux axes majeurs : l'optimisation des performances internes et le soutien à la croissance nationale via le financement de startups technologiques pour éviter leur rachat par des puissances étrangères.

En s'appuyant sur son expérience dans le déploiement de la fibre, l'institution s'engage à démocratiser l'intelligence artificielle auprès de 10 000 PME afin de prévenir toute fracture territoriale.

Fondamentalement, ce projet traite la donnée comme un actif stratégique fiduciaire, exigeant une protection absolue et une gouvernance de haut niveau pour assurer que l'innovation reste au service de l'humain.

L’Œil du CEO

« Notre approche, c’est l’IA pour le pays » : Olivier Sichel, CEO Caisse des Dépôts

Le groupe a officialisé son plan Horizon Numérique 2030 de 18 milliards d’euros. Les contours en étaient dévoilés à Adopt AI. L’ambition : concilier « l’IA pour nous-mêmes » et « l’IA pour le pays ».

18 milliards d’euros : c’est le montant que prévoit d’investir le groupe Caisse des Dépôts au travers du plan Horizon Numérique 2030. Au travers de cet investissement massif, il s’agit d’accélérer la transformation numérique en France et en Europe.

Investir oui, mais pas n’importe comment. Pour la Caisse des Dépôts et son CEO Olivier Sichel, Horizon Numérique 2030 doit concilier développement du secteur numérique et souveraineté technologique. Dans cette optique, elle vient d’ailleurs d’attribuer un contrat cadre GenAI et agentique au consortium Computacenter et Sopra Steria.

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Utiliser l’intelligence artificielle pour optimiser ses propres actifs industriels tout en devenant un fournisseur d'énergie stable pour les infrastructures numériques mondiales.

Grâce à sa « Digital Factory » et à l'exploitation de décennies de données propriétaires, le groupe industrialise désormais des solutions de maintenance prédictive et de surveillance environnementale à grande échelle.

Finalement, l'entreprise mise sur la synergie entre la puissance technologique et l'expertise humaine pour s'imposer comme un acteur central du futur marché de l'électricité intégrée.

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TotalEnergies, une Data Company qui ambitionne d’alimenter l’IA

Pour le PDG, TotalEnergies entre avec l’IA dans une nouvelle révolution industrielle. Une révolution où il industrialise ses usages de l’IA, mais alimente aussi aussi en énergie les infrastructures.

En matière d’intelligence artificielle, TotalEnergies présente plusieurs points communs avec des entreprises comme BPCE dans la banque et EDF dans la production d’énergie. En effet, l’industriel entend à la fois intégrer ces technologies pour ses usages et fournir des offres au marché - en particulier les datacenters.

A l’occasion de sa keynote en novembre dernier lors d’Adopt AI, son CEO Patrick Pouyanné définissait l’IA comme un levier stratégique capable d’optimiser les actifs existants, mais aussi d’ouvrir de nouveaux horizons commerciaux dans un monde où la soif de calcul numérique redéfinit les besoins en puissance électrique.

Une culture de la donnée désormais ancrée

Dans ce paysage, l’IA est présentée comme le pivot d’une transformation profonde visant à concilier deux impératifs apparemment contradictoires : produire « plus d’énergie et moins d’émissions ». Et pour concrétiser cette mutation vers un modèle de compagnie multi-énergies intégrée, la donnée devient le carburant de la performance opérationnelle.

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