L'étude AI at Work du BCG souligne que l'adoption massive par les employés de terrain met fin au « plafond de silicium », imposant désormais aux entreprises de transformer leur gouvernance et leur infrastructure technique pour éviter le risque du temps fantôme ou du shadow AI.
À travers les exemples de Google Cloud, RATP Dev, Doctolib et Vinci Airports, détaillons des stratégies de déploiement allant de l'intégration verticale du matériel à des approches managériales soit participatives, soit centralisées.
Pour réussir cette industrialisation logicielle, les organisations doivent impérativement briser les silos de données, fusionner les compétences techniques et documenter le savoir tacite afin de garantir la sécurité et la fiabilité des agents.
Le succès de cette mutation repose sur la capacité des dirigeants à orchestrer une modernisation structurelle profonde plutôt qu'une simple accumulation d'expérimentations isolées.
Expert - Stratégies agentiques, rôle du CEO et défis des agents
Le Google Cloud Summit de Paris a entériné le passage de l’expérimentation à une phase de production industrielle qualifiée d’« ère agentique ». Les outils sont là et doivent à présent être utilisés avec stratégie et clarté, prévient le BCG.
L’approche agentique de Google repose sur une intégration verticale, construite sur une “AI Stack”, liant l’infrastructure aux couches applicatives pour transformer les systèmes d’intelligence en systèmes d’action.
Toutefois, cette maturité technique nécessite plus que jamais une stratégie d’entreprise, met en lumière l’étude « AI at Work » du BCG. Car si le « plafond de silicium » est tombé avec une adoption massive par les salariés, le manque de clarté stratégique des directions générales empêche encore la conversion systématique des gains de productivité en valeur business mesurable.
L’infrastructure comme fondement : L’impératif de l’intégration verticale
Pour Hamidou Dia, VP Applied AI Engineering de Google Cloud, l’optimisation des performances de l’IA est structurellement bridée par la déconnexion entre le hardware, les modèles et les données. Selon l’hyperscaler, l’efficience nécessite dès lors une plateforme verticalement intégrée allant jusqu’au design des processeurs.
