La plupart des entreprises se précipitent pour adopter l’intelligence artificielle (IA), mais 85 % des entreprises visent une « IA agentique » d’ici trois ans, tandis que 76 % reconnaissent que leurs opérations actuelles ne peuvent pas la prendre en charge. Un nouveau rapport Celonis révèle une lacune critique : même si l’ambition d’une transformation basée sur l’IA est élevée, le travail fondamental de modernisation des flux de travail et de renforcement de la résilience opérationnelle reste largement inachevé. Il ne s’agit pas seulement d’un défi technique ; c’est une inadéquation fondamentale entre les aspirations et les infrastructures.
Le problème du retour sur investissement de l’IA : le contexte est roi
Pour fonctionner efficacement, les agents IA ont besoin de processus optimisés et d’un contexte opérationnel clair. Sans cela, l’IA consiste essentiellement à deviner, et 82 % des décideurs pensent que l’IA ne parviendra pas à générer un retour sur investissement (ROI) si elle ne comprend pas comment l’entreprise fonctionne réellement. L’accent est passé de si l’IA fonctionne à pourquoi elle ne fonctionne pas comme prévu. La cause profonde est structurelle : des équipes cloisonnées, des systèmes déconnectés et une IA qui fonctionne bien dans les démonstrations mais échoue dans le déploiement réel.
Seules 19 % des organisations utilisent aujourd’hui des systèmes multi-agents, ce qui met en évidence le problème de préparation opérationnelle. Les entreprises ont longtemps toléré des processus compliqués et inefficaces, car la croissance masquait les problèmes sous-jacents. L’IA change ce calcul ; des processus sous-optimaux bloquent désormais activement la stratégie d’IA.
Le chaînon manquant : la visibilité opérationnelle
L’IA a besoin d’un contexte commercial pour maximiser le retour sur investissement. Cela inclut la compréhension de la manière dont les indicateurs de performance clés (KPI) sont définis, les politiques internes, la structure organisationnelle et le pouvoir décisionnel. Ces connaissances sont souvent piégées dans des silos départementaux dotés de systèmes incompatibles. Introduire l’IA dans cet environnement, c’est comme engager quelqu’un dans une conversation de plusieurs années sans aucun arrière-plan.
L’intelligence des processus fournit la couche de connexion : un langage opérationnel partagé qui fonde les décisions d’IA dans la réalité. Il ne s’agit pas seulement d’outils ; il s’agit de créer une compréhension commune au sein de l’organisation.
Gestion du changement : le véritable obstacle
Le défi de l’adoption de l’IA n’est pas principalement technique ; c’est un problème de gestion du changement et de modèle opérationnel. Alors que seulement 6 % des dirigeants citent la résistance au changement, les véritables freins sont les équipes cloisonnées (54% ) et le manque de coordination interdépartementale (44% ). 93 % des responsables des processus et des opérations conviennent que l’optimisation nécessite autant de changement culturel que d’investissement technologique.
Intégrer l’IA à des processus défaillants ne fonctionnera pas. La véritable modernisation signifie repenser la façon dont les équipes, les systèmes et les décisions se connectent. L’IA n’est efficace que lorsque ce travail fondamental est effectué en premier.
Avantage stratégique : relier les processus aux résultats
L’optimisation des processus devient un avantage stratégique lorsqu’elle est directement liée aux préoccupations des dirigeants. 63 % des dirigeants l’utilisent pour gérer les risques de manière proactive, tandis que 58 % déclarent prendre des décisions plus rapidement. Dans un environnement volatile, l’agilité est cruciale, comme en témoigne 66 % du secteur de la chaîne d’approvisionnement considère déjà l’optimisation des processus comme un impératif à l’échelle de l’entreprise.
Combler l’écart : la visibilité d’abord
Pour réussir avec l’IA agentique, les organisations doivent être honnêtes sur leur état actuel et combler l’écart de préparation. Le plus grand risque est de superposer l’IA sur des processus fragmentés et d’attendre des résultats. Le passage doit se faire d’outils statiques vers une intelligence des processus en temps réel, offrant une visibilité en direct sur les opérations. Sans cela, les agents d’IA seront mal déployés, incapables de s’intégrer aux systèmes existants, et le retour sur investissement restera insaisissable.
Les dirigeants qui prospéreront ne sont pas nécessairement ceux dotés de l’IA la plus avancée ; ce sont ceux qui ont investi dans une image claire et précise de leurs opérations. Maîtrisez vos processus, fournissez à l’IA le contexte nécessaire, puis vous pourrez la déployer efficacement.
