Combler le fossé de la transformation IA : comment préparer votre entreprise à l'IA agentique

Malgré tout l'engouement autour de l'IA, un sujet essentiel reste absent des débats : le fossé de la transformation IA.

Aujourd'hui, les organisations de toutes tailles subissent la pression de déployer l'IA. Et certains collaborateurs deviennent nettement plus productifs — rédaction, codage et analyse plus rapides.

Mais les entreprises dans leur ensemble sont-elles devenues nettement plus productives parce que leurs employés utilisent des LLM ? Pas encore. Une étude de PwC, s’ouvre dans un nouvel onglet indique que seuls 12 % des PDG constatent un ROI significatif de leurs investissements dans l'IA générative, et 95 % des projets pilotes ne génèrent aucun ROI mesurable, selon une étude du MIT, s’ouvre dans un nouvel onglet.

Malgré l'augmentation des budgets alloués à l'IA et les gains de productivité individuels, la plupart des organisations ne constatent tout simplement pas les retours escomptés. La raison est pourtant très simple : des collaborateurs productifs ne se traduisent pas automatiquement par une organisation productive.

Alors, comment bénéficier des avantages organisationnels promis par la transformation IA ?
En réalité, combler le fossé de la transformation IA ne dépend ni de la puissance de vos outils d'IA ni du nombre d'utilisateurs. Il s'agit de repenser le fonctionnement réel de vos flux de travail.

Qu'est-ce que la transformation IA ?

La transformation IA est un processus global au cours duquel une organisation intègre l'intelligence artificielle (IA) dans tous les aspects de ses opérations, produits et services. La transformation IA peut impliquer la mise en œuvre de plusieurs types d'IA, comme l'IA générative, utilisée pour créer du texte, des images et d'autres contenus, et l'IA agentique, qui désigne les applications d'IA exécutant des tâches de manière autonome.

La plupart des entreprises prévoient d'utiliser l'IA pour automatiser des tâches, synthétiser des informations, accélérer la prise de décision, améliorer l'expérience client et créer des produits ou des services.

La transformation IA va bien au-delà de la simple adoption de quelques outils d'IA : elle représente une évolution fondamentale de la stratégie commerciale, des processus opérationnels et de la culture d'entreprise. C'est précisément ce qui la rend si complexe. Pour adapter et faire évoluer les différents aspects de l'entreprise, il faut d'abord bien les comprendre — ce qui n'est pas le cas de la majorité des organisations.

Voici quelques explications.

Quels sont les plus grands défis de la transformation IA ?

Les plus grands défis de la transformation IA surviennent lorsqu'il s'agit de faire passer l'IA à l'échelle au-delà des individus ou des équipes. Les collaborateurs codent, font du remue-méninges et font des recherches plus vite que jamais, mais cette valeur reste verrouillée dans des silos. Elle ne se cumule pas et ne se connecte pas.

Bonne nouvelle : ce type de défi lié aux avancées technologiques s'est déjà présenté par le passé, et nous pouvons en tirer des enseignements pour relever les défis d'aujourd'hui.

Dans les années 1890, les usines fonctionnaient à la vapeur, avec un réseau complexe de courroies et de poulies. À l'arrivée de l'électricité, les propriétaires d'usines ont remplacé la machine à vapeur par un moteur électrique, tout en conservant la même disposition au sol. Bien que cette nouvelle technologie ait rendu chaque machine individuelle plus rapide, la productivité globale des usines a très peu augmenté pendant 30 ans.

Il a fallu attendre que quelqu'un remette en question le déroulement réel du travail pour que l'usine réalise de véritables gains de productivité. Quelqu'un a enfin compris le travail en profondeur pour le repenser de manière à maximiser les avantages du moteur électrique.

Nous vivons exactement ce moment clé avec l'IA : les entreprises ont changé le moteur, mais elles n'ont pas encore repensé l'usine.

Pour repenser votre entreprise pour l'IA, et en particulier pour l'IA agentique, vous devez la comprendre clairement : où se font les passages de relais, où se situent les goulots d'étranglement et où sont prises les décisions. C'est uniquement en comprenant le fonctionnement de l'entreprise que vous pourrez l'analyser, la remettre en question et la repenser pour maximiser la valeur de l'IA.

Cependant, selon un récent sondage Lucid, s’ouvre dans un nouvel onglet, la plupart des entreprises manquent de la documentation nécessaire pour comprendre correctement leurs activités :

• 49 % des travailleurs du savoir déclarent que les flux de travail opérationnels actuels de leur organisation sont modérément ou très peu documentés.
• 60 % indiquent qu'au moins la moitié des flux de travail de leur équipe reposent sur des connaissances informelles ou dépendantes de personnes clés.
• 80 % s'appuient sur un savoir empirique ou informel pour accomplir leur travail.

En résumé : la transformation IA n'atteindra jamais son plein potentiel tant que les processus, les flux de travail, les architectures, les flux de données et les pratiques de collaboration actuels de l'entreprise ne seront pas clairement compris et documentés.

Les trois phases de la transformation IA

Un récent article d'a16z détaille l'écart entre l'IA individuelle et l'IA institutionnelle. Cependant, j'ai remarqué que la plupart des organisations ont du mal à effectuer la transition de l'une à l'autre. Pourquoi ? Parce qu'il manque une phase essentielle entre l'état actuel et l'objectif final. Regardons cela de plus près.

Première phase : L'IA individuelle

La phase de l'IA individuelle est celle où se trouvent la plupart des entreprises aujourd'hui. Durant cette phase, les collaborateurs utilisent individuellement ChatGPT, Copilot, Claude et d'autres outils d'IA pour accélérer leurs tâches. Beaucoup sont plus productifs à leur poste de travail, mais rien d'autre n'a changé dans l'organisation.

L'IA individuelle est une phase importante qui implique de l'expérimentation et de l'apprentissage, mais la valeur qu'elle peut apporter à l'ensemble de l'organisation reste limitée.

Deuxième phase : Visibilité et cartographie

Quels que soient leurs efforts, les entreprises ne peuvent tout simplement pas passer directement de l'IA individuelle à l'IA institutionnelle. Il existe une phase intermédiaire essentielle que la plupart des entreprises négligent : rendre l'invisible visible.

Nous savons que l'objectif final est une organisation repensée et optimisée pour l'IA. Cependant, avant de pouvoir repenser quoi que ce soit, vous devez connaître l'état actuel. C'est pourquoi la deuxième phase est entièrement consacrée à la documentation : cartographie des processus, des systèmes et des dépendances. Une fois les connaissances de l'entreprise extraites de l'esprit des collaborateurs pour être intégrées dans un modèle visuel partagé, il devient beaucoup plus facile de remettre en question l'organisation existante et de déterminer où l'IA apportera le plus de valeur.

Mais les humains ne sont pas les seuls à avoir besoin de documentation sur le fonctionnement de l'entreprise. Si les agents IA doivent interagir avec les différents systèmes et processus de l'entreprise, ils ont également besoin d'un contexte vaste pour fonctionner efficacement. Comme le souligne Forrester : « Les agents IA ont besoin d'instructions étape par étape sur la façon d'exécuter des tâches. Pour la plupart des entreprises aujourd'hui, ce savoir-faire réside dans des flux de travail fragmentés, des données non documentées et des processus officieux. » (Blog Forrester, « Autonomy Is The Future, But AI Agents Still Deliver Value Today », juillet 2025).

Troisième phase : L'IA institutionnelle

L'IA institutionnelle est la destination finale : des flux de travail repensés, centrés sur l'IA, qui stimulent la productivité dans toute l'organisation. À cette phase, les processus clés ont été entièrement réinventés pour intégrer les agents IA. L'IA n'est plus un simple outil de productivité individuelle, mais une capacité encadrée, fiable et alignée sur les objectifs globaux de l'entreprise.

Comment combler le fossé de la transformation IA

Dans la phase deux, véritable passerelle entre l'IA individuelle et l'IA institutionnelle, je recommande aux organisations de suivre quelques étapes clés : visualisez votre réalité actuelle, alignez-vous sur une stratégie et déployez avec du contexte.

Observer la réalité

La première étape pour combler le fossé de la transformation IA consiste à obtenir une visibilité sur la manière dont le travail est réellement effectué, et non sur les seuls processus décrits dans un wiki d'entreprise obsolète. Pensez aux arbitrages, aux compromis et aux règles non écrites propres à chaque processus. Capturer tout ce contexte dans un espace visuel partagé crée les fondations de la préparation à l'IA.

À partir de là, vous pouvez évaluer vos flux de travail, processus et systèmes actuels pour déterminer s'ils sont prêts pour une intégration de l'IA. Après tout, ajouter de l'IA à un fonctionnement inefficace ne ferait qu'amplifier le problème sans le résoudre. Il est essentiel d'examiner attentivement quelles parties de l'entreprise sont prêtes pour l'IA et quelles parties doivent d'abord être optimisées.

Les activités clés de cette étape comprennent :

• Capturer les connaissances tacites dans des cartes de processus, s’ouvre dans un nouvel onglet visuelles et des schémas de système, s’ouvre dans un nouvel onglet
• Évaluer l'état actuel pour identifier les cas d'usage prioritaires de l'IA agentique, s’ouvre dans un nouvel onglet
• Mettre en évidence les dépendances du système et les points d'intégration au sein des flux de travail

Aligner l'organisation

Ensuite, vous devrez aligner les équipes autour d'une stratégie d'IA qui clarifie une vision commune, définisse de nouveaux flux de travail pour atteindre cette vision et établisse des règles de gouvernance pour sécuriser le déploiement. Posez-vous les questions suivantes : comment les processus seront-ils repensés ? Où les humains et les agents IA collaboreront-ils ? Quels systèmes devront être accessibles dans chaque flux de travail ? Comment l'organisation s'assurera-t-elle que chacun a accès aux bonnes informations ?

Élaborer une stratégie d'IA d'entreprise, s’ouvre dans un nouvel onglet ressemble au processus suivi par les équipes pour développer des produits. Les responsables ont besoin d'un espace pour se réunir, en temps réel ou de manière asynchrone, afin de faire du remue-méninges, d'établir des priorités et de planifier. De leur côté, les équipes doivent pouvoir accéder à une documentation centralisée, soumise à un contrôle de version, constamment approuvée et à jour.

Ce processus comprend généralement :

• Animer la planification stratégique, s’ouvre dans un nouvel onglet pour prioriser les investissements en IA en fonction des objectifs, des risques et du retour sur investissement prévu
• Repenser les flux de travail et définir les rôles entre les humains et les agents IA grâce à des matrices RACI, s’ouvre dans un nouvel onglet et des diagrammes de flux à couloirs, s’ouvre dans un nouvel onglet
• Instaurer une gouvernance, des flux d'approbation et des limites de conformité pour les initiatives d'IA

Bâtir l'avenir

Grâce à la compréhension de votre état actuel et aux plans définis pour votre état futur, vous pouvez déployer et faire passer l'IA à l'échelle de manière efficace. Cette étape consiste à coordonner les tâches d'exécution, à déployer des agents sur des flux de travail repensés, puis à affiner et étendre ces processus à l'ensemble des équipes.

C'est également à ce moment précis que votre documentation devient une véritable infrastructure. Si la documentation ne servait jusqu'ici que de preuve de conformité ou de support visuel de présentation, elle constitue désormais la couche contextuelle essentielle qui guide les prises de décision des agents IA. Par exemple, des équipes utilisent Lucid pour documenter leur schéma opérationnel et connecter leurs visuels Lucid directement à leurs outils d'IA (notamment ChatGPT, Claude et Microsoft Copilot) grâce au serveur MCP de Lucid, s’ouvre dans un nouvel onglet pour une exécution fluide.

Le déploiement de l'IA à l'échelle implique de :

• Créer des chronologies, s’ouvre dans un nouvel onglet de mise en œuvre flexibles comprenant des jalons clairs, des dépendances et des responsables de tâches
• Injecter la documentation de processus approuvée directement dans un environnement d'exécution d'IA pour guider les agents
• Suivre les résultats et mettre à jour la documentation au sein d'une source unique de vérité encadrée (comme le Process Accelerator, s’ouvre dans un nouvel onglet de Lucid)

Exemples de transformation IA

À mesure que davantage d'organisations cherchent à passer de l'IA individuelle à l'IA institutionnelle, un fil conducteur se dégage : les mises en œuvre les plus réussies reposent sur des visuels clairement documentés. Voici quelques exemples d'organisations pionnières.

Carta : cartographier les flux de travail agentiques

Lorsque Carta a entrepris de déployer des agents IA autonomes pour gérer des flux de travail comptables complexes — économisant ainsi plus de 3 500 heures par mois —, l'entreprise a découvert que le secret d'une automatisation intelligente résidait dans la création d'un schéma visuel parfait.

Avant qu'un agent IA puisse intervenir dans le processus de rapprochement bancaire, exécuter des tâches basées sur des outils et prendre de micro-décisions, les opérateurs humains devaient comprendre parfaitement le processus existant, y compris chaque cas particulier.

L'équipe de Carta a choisi de visualiser son processus dans Lucid. En utilisant le diagramme Lucid comme couche contextuelle, ils l'ont traduit sous forme d'agent qui effectue désormais la grande majorité du travail manuel, tout en conservant des points de contrôle humains occasionnels. Lorsque l'agent ou l'équipe constatait des écarts par rapport au processus officiellement documenté ou des décisions sortant du cadre établi, ils affinaient le processus dans Lucid et mettaient à jour l'agent en conséquence.

L'IA transforme déjà notre façon de travailler chez Carta, et Lucid est au cœur de cette évolution », déclare Henry Ward, PDG de Carta. « Lucid a été d'une valeur inestimable pour cartographier et faire évoluer les flux de travail basés sur l'IA avec nos équipes métier dès le début du processus, nous apportant la clarté nécessaire avant de les coder dans d'autres systèmes. Cette collaboration précoce s'est révélée essentielle pour nous aider à transformer des idées ambitieuses en solutions IA pratiques et évolutives. »

Uber : créer des schémas pour la prise de décision de l'IA

L'un des leaders mondiaux du secteur du VTC, Uber Technologies, a déjà compris la valeur d'un schéma visuel pour accélérer un projet phare d'IA et économiser des millions de dollars.

Pour une organisation de cette taille, la gestion de millions de tickets d'assistance par semaine représente une dépense considérable. L'entreprise a cherché à automatiser ce processus grâce à l'IA agentique, mais pour construire cette automatisation, elle devait fournir un contexte adéquat afin que l'agent puisse répondre de façon appropriée aux demandes d'assistance.

Uber disposait déjà dans Lucid d'une documentation sous forme d'arbres de décision qui guidait les conseillers du service client dans le traitement des tickets. En s'appuyant sur ces visuels, ils ont créé une documentation d'assistance complète et multiniveau dans Lucid pour servir de schéma directeur à l'agent d'assistance.

Le projet est en passe d'automatiser 70 % des tickets de réponse d'ici la fin de l'année 2026, avec des économies annuelles projetées de 500 millions de dollars.

Franchissez les étapes suivantes de votre transformation IA

Combler le fossé entre l'IA individuelle et l'IA institutionnelle exige de la visibilité, de l'alignement et de la gouvernance. Si certains outils facilitent la création de diagrammes basiques mais manquent de gouvernance, d'autres garantissent la standardisation tout en négligeant la collaboration. Lucid offre le meilleur des deux mondes en associant flexibilité, intelligence et structure pour vous aider à visualiser votre état actuel, à repenser votre organisation et à gérer le déploiement.

Lucid accompagne votre transformation IA grâce à :

• Plus de 100 intégrations avec des applications clés, y compris un serveur MCP pour se connecter aux principaux LLM
• Des fonctionnalités de création de diagrammes intuitives et intelligentes pour accélérer la visualisation des processus, des systèmes et des données
• Des modules complémentaires avancés pour simplifier la standardisation et la gouvernance de la documentation
• Une équipe de services professionnels dédiée à la fourniture de solutions personnalisées