fr.wedoany.com Rapport : La place de l’intelligence artificielle dans la stratégie des entreprises est en pleine mutation : les discussions ne portent plus sur le potentiel technique, mais sur le passage à l’échelle, le retour sur investissement, la gouvernance et la transformation des modèles économiques. Telle est la principale conclusion de la table ronde « Intelligence artificielle, agents, productivité et gouvernance : après le battage médiatique », organisée par Inovabra lors du Download Web Summit Rio (Rio de Janeiro) 2026.
Les intervenants, parmi lesquels Leandro Angelo, associé chez CI&T, Juliano Kimura, responsable de l’écosystème AI Brasil, et Devanil Rueda, responsable de l’innovation technologique chez Claro, ont souligné un changement notable de discours. Les entreprises ne se demandent plus « ce que l’IA peut faire », mais « comment transformer la technologie en gains concrets de productivité, d’efficacité et de revenus ». Rueda, de Claro, a indiqué que le dialogue est passé de « ce que nous comptons faire avec l’IA » à « ce que nous avons déjà fait et ce que nous voulons passer à l’échelle ».
Selon Angelo, l’IA générative a dépassé la phase expérimentale et joue désormais un rôle stratégique dans la refonte des organisations. Il a noté que la croissance des investissements mondiaux montre que les entreprises cherchent activement des applications concrètes de cette technologie, l’accent n’étant plus mis sur l’automatisation de tâches isolées, mais sur la refonte complète des processus pour les concevoir de manière native avec l’IA. Il a expliqué que la première vague concernait l’efficacité opérationnelle, et que nous entrons maintenant dans une ère de refonte, où la question devient « comment repenser les processus pour maximiser la valeur de la technologie ». Les dirigeants d’entreprise sont sous pression pour démontrer le retour financier des investissements en IA, ce qui exige une capacité à mesurer l’impact sur des indicateurs métiers spécifiques.
Les discussions ont également porté sur l’évolution des agents. Kimura a décrit « l’agent comme une action ». Contrairement aux copilotes qui agissent comme des assistants, les agents commencent à exécuter des tâches de manière autonome, à interagir avec les systèmes et à réaliser des flux de travail complets. Angelo a souligné que l’évolution des agents est liée à la confiance croissante des organisations dans la technologie. À mesure que les sorties des modèles deviennent plus cohérentes, davantage d’étapes des processus sont automatisées, et le degré d’autonomie des systèmes augmente. Il a également cité des cas concrets, notamment des agents capables de gérer l’intégralité d’un parcours client de service après-vente.
Les participants s’accordent à dire que le principal défi actuel pour les organisations est de transformer les preuves de concept en initiatives évolutives. Rueda a souligné que les grandes entreprises doivent trouver un équilibre entre la vitesse d’innovation et les exigences de sécurité, de conformité et de gouvernance. Angelo estime que les principaux obstacles incluent le changement culturel, la complexité de déployer des initiatives dans des organisations traditionnelles, et la construction d’une infrastructure technique capable de soutenir les agents, les multiples modèles d’IA et les mécanismes de gouvernance. Il a évalué que les transformations apportées par l’IA sont davantage d’ordre humain.
La gouvernance occupe désormais une place centrale dans la stratégie d’intelligence artificielle. Les entreprises doivent construire des architectures flexibles pour changer de technologie, maîtriser les coûts, suivre les résultats d’apprentissage et assurer la conformité réglementaire. Angelo estime que la couche de gouvernance reliant différents modèles et agents deviendra l’un des principaux avantages concurrentiels, et que les gagnants seront ceux qui sauront mieux gérer les résultats d’apprentissage générés par le système. Kimura a ajouté que la généralisation des agents accroîtra les besoins en matière de certification, de traçabilité et de mécanismes d’authentification, et que la confiance numérique pourrait être confrontée à une crise à l’avenir.
Interrogés sur les priorités d’investissement pour accélérer le processus de l’IA, les participants ont mis l’accent sur la formation des talents. Rueda a plaidé pour que la culture de l’IA commence au niveau de la direction : les cadres doivent apprendre à définir des objectifs, à fixer des indicateurs et à comprendre comment la technologie crée de la valeur. Kimura a souligné l’importance de l’apprentissage collaboratif et de la construction de communautés, estimant que le défi n’est plus d’avoir accès à la technologie, mais d’apprendre à l’utiliser de manière stratégique.
Les discussions suggèrent aux entreprises de commencer leur parcours dans l’IA par de petits projets capables de générer rapidement des résultats d’apprentissage et des résultats mesurables, sans négliger une vision stratégique à long terme. Rueda a résumé cela par « tester à petite échelle, penser en grand, évoluer en continu ». Le message final des discussions est que l’intelligence artificielle est entrée dans une phase d’exécution : les organisations doivent montrer des résultats, développer des compétences internes, mettre en place des mécanismes de gouvernance et transformer l’expérimentation en un avantage concurrentiel durable. Le succès ne dépend pas seulement de la technologie, mais aussi de la capacité des entreprises à apprendre, à s’adapter et à repenser leur propre modèle économique.
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