fr.wedoany.com Rapport : L’éditeur d’automatisation des flux de travail Pegasystems (Pega) a dévoilé une série d’améliorations en intelligence artificielle visant à aider les entreprises à déployer des agents IA dans leurs processus métier critiques, tout en maintenant la gouvernance, la fiabilité et le contrôle des coûts.
Ces mises à jour, annoncées lors de la conférence PegaWorld, couvrent l’orchestration d’agents, le développement d’applications, la formation des employés et un nouveau modèle de tarification, afin de répondre aux préoccupations croissantes concernant les coûts de l’IA basée sur les grands modèles de langage. Ces annonces font partie de la version Pega Infinity ’26, dont la sortie est prévue au troisième trimestre.
Pega aborde un débat de plus en plus vif : comment les organisations peuvent-elles déployer des agents IA à grande échelle au-delà des projets pilotes, sans générer de risques opérationnels, de conformité ou financiers ? Selon Kerim Akgonul, directeur des produits de l’entreprise, Infinity ’26 pourrait être la version la plus ambitieuse de Pega depuis plus d’une décennie.
Face à l’écart entre les investissements en IA et les résultats concrets, Don Schuerman, directeur technique et responsable marketing de Pega, a souligné que les gens réalisent que, sans précaution, les agents peuvent consommer une grande quantité de tokens sans améliorer significativement l’efficacité des opérations. Les tokens sont les éléments de base (comme des parties de mots et des signes de ponctuation) que les modèles d’IA traitent et génèrent, et la plupart des fournisseurs de modèles d’IA facturent en fonction de l’utilisation des tokens.
Au cœur des annonces se trouve un support étendu du protocole de contexte de modèle ouvert (Model Context Protocol, MCP), qui permet aux agents IA tiers de découvrir et d’exécuter des flux de travail Pega. Les agents construits sur des plateformes telles que Claude d’Anthropic, Gemini de Google, les LLM d’OpenAI et AgentCore d’Amazon Web Services pourront appeler des processus métier gérés par Pega tout en respectant les contrôles de gouvernance d’entreprise.
Pega estime que de nombreuses approches d’IA par agents reposent trop sur le raisonnement répétitif des grands modèles de langage, ce qui entraîne des résultats incohérents et des coûts élevés. L’entreprise promeut ce qu’elle appelle une architecture d’« IA prédictive », qui déplace une grande partie du raisonnement de l’IA vers la conception de l’application plutôt que vers l’exécution. Kerim Akgonul a indiqué que la nouvelle fonctionnalité MCP offre aux organisations un moyen simple de connecter leurs agents IA aux processus métier critiques, afin d’orchestrer des résultats prévisibles à un coût prévisible.
L’entreprise a également lancé de nouveaux services d’agents, notamment un « agent de répartition » capable de contacter automatiquement les employés ou les clients en cas de besoin d’approbation ou d’informations supplémentaires, ainsi qu’un agent de traitement de documents capable d’analyser, de classer et d’extraire des informations à partir de documents, d’images et de PDF.
En matière de développement, Pega a dévoilé Infinity Studio, un environnement de développement repensé et piloté par l’IA, intégrant les fonctionnalités de sa plateforme de conception de flux de travail Blueprint AI. Infinity Studio s’intègre à des assistants de codage tiers tels que GitHub Copilot, Claude Code et OpenAI Codex, tout en intégrant les meilleures pratiques architecturales dans le processus de développement. Les développeurs peuvent utiliser un assistant IA dans Infinity Studio pour configurer des intégrations, concevoir des flux de travail et modifier des interfaces utilisateur à l’aide d’instructions en langage naturel. La plateforme génère automatiquement des plans de mise en œuvre basés sur la conception Blueprint et expose les flux de travail via l’interface MCP.
Pega a également annoncé le « Solution Designer Program », un programme de formation et de certification visant à combler le fossé entre les besoins métier et la mise en œuvre technique. Ce programme comprend une certification gratuite via Pega Academy, des ateliers de livraison Blueprint et un projet communautaire. Les premiers retours clients indiquent que son approche Blueprint Delivered permet d’accélérer la découverte de 50 %, 80 % des projets étant mis en ligne en 90 jours, avec une réduction de 30 % des reprises après la conception initiale.
Un aspect unique des annonces d’aujourd’hui est l’abandon par Pega de la tarification de l’IA basée sur les tokens. Selon le nouveau modèle, les clients paieront un tarif fixe pour chaque cas métier réalisé, plutôt que de payer en fonction des tokens consommés. Pega indique que cette approche vise à éliminer ce qu’elle appelle la « taxe sur les tokens IA », en réduisant la dépendance au raisonnement répétitif en cours d’exécution. L’entreprise estime que certains clients pourraient réduire leurs coûts d’IA de plus de 20 fois, selon la complexité et l’échelle des flux de travail.
Le fondateur et PDG Alan Trefler a déclaré que les entreprises réalisent rapidement que la maximisation des tokens (tokenmaxxing) est absurde, car elle ne conduit qu’à des coûts insoutenables et des résultats imprévisibles. La maximisation des tokens est une pratique qui mesure la productivité des employés en fonction du nombre de tokens d’IA consommés. L’IA crée le plus de valeur lorsqu’elle fournit des résultats fiables à grande échelle. C’est pourquoi Pega ne facture pas en fonction du nombre de tokens utilisés par les clients, mais en fonction du travail significatif qu’ils accomplissent. Trefler a également souligné que Pega se distingue de ses concurrents, qui dépendent fortement des frameworks d’agents basés sur des invites, en mettant l’accent sur des flux de travail déterministes plutôt que sur une multitude d’agents autonomes. Selon lui, l’essentiel est que chaque application puisse avoir un agent construit automatiquement, et que cet agent sache comment gérer les flux de travail de cette application.
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