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Les flux de travail basés sur l'IA transforment les opérations commerciales, mais leur mise à l'échelle efficace reste un défi pour la plupart des organisations. Alors que 78 % des entreprises utilisent l'IA dans au moins une fonction, seules 26 % parviennent à en augmenter la valeur avec succès. Les principaux problèmes sont les suivants : étalement des outils, une gouvernance faible et coûts cachés. Pour y remédier, il faut des plateformes unifiées, une orchestration robuste et une gestion en temps réel gestion des coûts.
Prompts.ai propose une solution en centralisant plus de 35 modèles d'IA sur une seule plateforme, réduisant les coûts jusqu'à 98 % tout en garantissant la conformité et l'efficacité. Des fonctionnalités telles que orchestration multimodèle, l'intégration axée sur les API et les outils FinOps font mise à l'échelle des flux de réalisable pour les entreprises.
Pour rester compétitives en 2025, les entreprises doivent adopter des flux de travail d'IA évolutifs qui s'intègrent parfaitement, maintiennent une gouvernance stricte et génèrent une valeur mesurable.
La création de flux de travail d'IA efficaces et évolutifs nécessite de prêter attention à plusieurs éléments techniques et opérationnels clés. Ces facteurs déterminent si les flux de travail peuvent fournir des résultats cohérents tout en maîtrisant les coûts et en garantissant la fiabilité.
Orchestration multimodèle détourne l'attention des interactions uniques de l'IA vers la coordination de plusieurs modèles spécialisés pour gérer des tâches complexes. En décomposant les défis en parties plus petites et gérables, chaque modèle peut apporter son expertise spécifique pour produire de meilleurs résultats.
Les stratégies d'orchestration varient en fonction du flux de travail. Orchestration séquentielle est idéal pour les processus dont chaque étape s'appuie sur la précédente. Par exemple, en août 2025, le système de gestion documentaire d'un cabinet d'avocats a utilisé l'orchestration séquentielle en enchaînant quatre agents spécialisés : un agent de sélection de modèles, un agent de personnalisation des clauses, un agent de conformité réglementaire et un agent d'évaluation des risques. Chaque agent a affiné le résultat de l'étape précédente, ce qui a donné lieu à des contrats très soignés.
D'autre part, orchestration simultanée permet à plusieurs modèles de traiter les mêmes données simultanément, offrant ainsi des informations diverses. En juillet 2025, une société de services financiers a appliqué cette méthode à l'analyse boursière en utilisant quatre agents, axés sur l'analyse fondamentale, l'analyse technique, l'analyse des sentiments et les facteurs ESG, travaillant tous sur le même symbole boursier. Cette approche a fourni une vue d'ensemble permettant de prendre des décisions d'investissement rapides.
Les flux de travail les plus avancés utilisent orchestration des discussions de groupe, où les agents d'IA collaborent dans le cadre de discussions en temps réel. Par exemple, en juillet 2025, un service des parcs et des loisirs de la ville a utilisé cette méthode pour évaluer les nouvelles propositions de parcs. Des agents spécialisés ont débattu de divers scénarios d'impact communautaire, tandis qu'un participant humain a apporté des informations et a répondu aux demandes d'informations.
« L'orchestration de l'IA vise fondamentalement à donner aux organisations les moyens de relever des défis qu'aucun système d'IA ne pourrait relever seul. En coordonnant plusieurs agents d'IA ayant accès à divers outils et sources de données, nous permettons des flux de travail de planification et d'exécution sophistiqués qui peuvent s'adapter en temps réel. » - Jeff Monnette, directeur principal de la gestion des livraisons chez EPAM
Cependant, les systèmes multimodèles présentent des défis uniques, notamment en raison de sorties IA non déterministes. Contrairement aux logiciels traditionnels, où des entrées identiques donnent des résultats identiques, les modèles d'IA peuvent produire des réponses variées mais valides à la même invite. Les organisations doivent déployer des cadres de validation pour s'assurer que les résultats répondent à des normes acceptables plutôt que de s'attendre à des correspondances exactes.
Ces méthodes d'orchestration jettent les bases pour aborder l'intégration et l'interopérabilité, qui sont essentielles pour des performances fluides.
Les flux de travail d'IA efficaces ne se limitent pas à l'orchestration de modèles : ils exigent une intégration fluide au sein des systèmes existants. L'interopérabilité connecte divers outils et sources de données, permettant ainsi des opérations cohérentes. Les entreprises s'appuyant souvent sur 110 plateformes SaaS en moyenne, la création de flux de travail unifiés peut être intimidante.
Un manque d'interopérabilité peut entraîner plusieurs problèmes, notamment incohérences entre les formats de données, conflits de versions entre les outils d'IA, et failles de sécurité lorsque les données transitent par des systèmes déconnectés sans supervision centralisée. L'intégration approfondie garantit que les flux de travail sont cohérents, efficaces et évolutifs plutôt que fragmentés.
« La véritable valeur de l'IA pour les marketeurs ne réside pas dans son utilisation sporadique pour rédiger un article de blog ou créer un titre publicitaire intelligent. La valeur vient lorsque l'IA est profondément intégrée aux flux de travail, où elle accélère l'exécution, réduit le travail manuel et fournit des informations basées sur les données au moment précis où vous en avez besoin. » - MarTechBot
Pour y parvenir, les organisations devraient adopter Stratégies privilégiant les API et choisissez des plateformes qui peuvent s'intégrer parfaitement à leurs technologies existantes. La cartographie des flux de travail actuels peut aider à identifier les domaines dans lesquels l'IA peut remplacer les tâches répétitives ou améliorer la prise de décision basée sur les données. Commencer par des projets pilotes dans des domaines moins critiques permet aux équipes de tester ces intégrations sans risquer de compromettre les fonctions principales de l'entreprise.
La pénurie croissante de data scientists, qui devrait atteindre 250 000 aux États-Unis d'ici 2025, rend l'interopérabilité encore plus critique. Les plateformes d'IA accessibles aux utilisateurs non techniques peuvent réduire le recours à des experts spécialisés, garantissant ainsi des opérations plus fluides et une adoption plus large.
Une orchestration et une intégration efficaces doivent être associées à une supervision financière en temps réel pour garantir l'évolutivité. À mesure que les flux de travail liés à l'IA se développent dans les suivi et optimisation des coûts en temps réel devient indispensable. Le marché de l'automatisation de la main-d'œuvre, évalué à 16,41 milliards de dollars en 2021, devrait plus que doubler d'ici 2030, ce qui souligne l'importance de la gestion des coûts dans l'automatisation.
FinOps pour l'IA diffère de la gestion traditionnelle des coûts informatiques. En combinant une orchestration et une intégration avancées, les entreprises gagnent en visibilité sur la manière dont des facteurs tels que l'utilisation, la sélection des modèles et la rapidité de la complexité influent sur les coûts. Utilisation réussie par les équipes analyses d'utilisation pour lier les dépenses liées à l'IA directement aux résultats commerciaux, permettant ainsi une allocation plus intelligente des ressources.
« Les systèmes d'IA qui ne peuvent pas évoluer peuvent entraîner des retards, des temps d'arrêt et une augmentation des coûts de maintenance. Un framework d'IA évolutif s'adapte dynamiquement à la demande, garantissant des opérations fluides sans consommation excessive de ressources. » - Tredence
La gestion centralisée des coûts est cruciale lorsque plusieurs plateformes et modèles d'IA sont impliqués. Sans supervision unifiée, les équipes peuvent choisir par inadvertance des modèles coûteux pour des tâches simples ou ne pas optimiser les instructions pour des raisons de rentabilité. Surveillance en temps réel aide les organisations à fixer des limites de dépenses, à suivre l'utilisation par département ou projet et à rediriger automatiquement les tâches vers des modèles rentables répondant aux normes de qualité.
Les stratégies de coûts les plus efficaces se combinent sélection automatique de modèles en fonction de la complexité de la tâche avec contrôles de gouvernance pour empêcher les opérations non autorisées ou trop coûteuses. Cela garantit la viabilité financière des flux de travail liés à l'IA tout en maintenant des niveaux de performance élevés pour la réussite de l'entreprise.
Pour relever les défis liés à la gestion efficace des flux de travail liés à l'IA, une plateforme performante doit intégrer la gestion, l'automatisation et la conformité au sein d'une solution unique. Les plateformes d'IA d'entreprise doivent aller au-delà de la simple fourniture d'un accès aux modèles : elles doivent proposer des outils qui permettent des opérations évolutives et efficaces. Alors que 65 % des entreprises utilisent déjà l'IA dans la production et que les flux de travail alimentés par l'IA devraient passer de 3 % à 25 % des processus d'entreprise d'ici la fin de 2025, il est essentiel de sélectionner les bonnes fonctionnalités de plateforme pour réussir sur le long terme.
Une interface unifiée sert de plaque tournante pour toutes les activités d'IA, éliminant ainsi les inefficacités causées par la jonglerie entre plusieurs outils déconnectés. Lorsque les équipes passent constamment d'une application à l'autre, la productivité en pâtit et les inefficacités s'accumulent au sein de l'organisation.
Les meilleures plateformes prennent en charge plusieurs modèles dans un environnement sécurisé, permettant aux développeurs d'accéder à des options de pointe telles que GPT-4, Claude 3, Gemini, LLama 3, Code Llama, Mixtral 8x7B et Zephyr. Cette flexibilité permet aux équipes de choisir le meilleur modèle pour chaque tâche sans avoir à dépendre d'un seul fournisseur. Un registre de modèles centralisé améliore encore la supervision en suivant les versions et les performances.
« Les modèles d'apprentissage profond sont au cœur de toute application d'IA. L'IA d'entreprise nécessite une réutilisation accrue des modèles d'IA entre les tâches plutôt que d'entraîner un modèle à partir de zéro chaque fois qu'un nouveau problème ou un nouveau jeu de données survient. » - AWS
Les principales fonctionnalités d'IA de ces plateformes incluent de grandes fenêtres contextuelles (plus de 100 000 jetons), une mémoire persistante, un raisonnement en plusieurs étapes, la synthèse, l'extraction de données, la classification et les requêtes en langage naturel. Ces fonctionnalités, alimentées par l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur, permettent aux plateformes de traiter des données, d'analyser des modèles et de prendre des décisions intelligentes en temps réel.
Par exemple, en septembre 2025, Adobe a collaboré avec ServiceNow transformer le soutien aux employés en intégration de l'IA, des données et des flux de travail dans l'ensemble de l'entreprise en utilisant ServiceNow Agents d'IA. Cette approche unifiée rationalise les opérations et ouvre la voie à une automatisation accrue, comme en témoignent les modèles de flux de travail.
Les modèles prédéfinis simplifient la configuration et garantissent la cohérence des flux de travail. Des plateformes telles que Workato et Automation Anywhere les appellent des « recettes » ou des « solutions agentiques », fournissant des cadres personnalisables qui évitent aux équipes de repartir de zéro.
Les plateformes modernes incluent souvent des outils sans code par glisser-déposer qui permettent de donner du pouvoir aux utilisateurs non techniques tout en conservant des fonctionnalités avancées pour les développeurs. L'une des fonctionnalités les plus remarquables est la création de flux de travail RAG (Retrieval Augmented Generation), qui permet aux utilisateurs de créer des pipelines qui alimentent des données personnalisées dans des bases de données vectorielles. Cela permet aux LLM de répondre aux questions en utilisant les connaissances internes de l'entreprise sans avoir besoin d'une expertise technique approfondie.
Les outils d'automatisation vont au-delà des simples tâches de génération et prennent en charge la logique conditionnelle, le branchement, la gestion des exceptions et les déclencheurs séquentiels sur plusieurs systèmes. Les éditeurs de logique visuelle rendent ces flux de travail avancés accessibles aux utilisateurs professionnels tout en conservant la puissance nécessaire aux opérations à grande échelle. Des fonctionnalités telles que les flux de travail des agents, les tâches planifiées, la réécriture des données et les flux d'approbation garantissent que les plateformes peuvent gérer efficacement les tâches critiques.
Par exemple, Omega Healthcare à effet de levier UiPathde Document Understanding en 2025 pour économiser des milliers d'heures de travail chaque mois. En utilisant le traitement du langage naturel, la reconnaissance de l'écriture et la compréhension de longs documents, ils ont atteint des niveaux de précision élevés.
Bien que les modèles améliorent l'efficacité, une gouvernance robuste garantit la sécurité et la fiabilité de ces flux de travail.
Les plateformes professionnelles accordent la priorité à la sécurité grâce à un cryptage robuste, une authentification à plusieurs niveaux et des protocoles d'autorisation stricts. Étant donné que les problèmes de sécurité dissuadent 33,5 % des organisations d'adopter l'IA, ces mesures sont essentielles pour une utilisation en entreprise.
Les outils de gouvernance incluent les contrôles d'autorisation, les journaux d'audit, l'accès basé sur les rôles (RBAC) et l'analyse de l'utilisation, offrant une visibilité sur les personnes qui créent et gèrent les flux de travail. Ces fonctionnalités contribuent à garantir la responsabilisation, ce qui est crucial car 85 % des dirigeants signalent le stress lié à l'augmentation des exigences en matière de prise de décision.
La conformité à des normes telles que SOC 2 Type II, GDPR et HIPAA est une exigence de base. Les plateformes proposent souvent des options flexibles de résidence des données, telles que des environnements sur site, dans le cloud privé ou hybrides, pour répondre aux préoccupations liées au traitement des informations sensibles. La journalisation et la surveillance détaillées renforcent encore la sécurité en suivant l'accès aux données, l'utilisation des modèles et les mesures de performance, ce qui permet d'identifier et de corriger les anomalies avant qu'elles ne s'aggravent.
Par exemple, l'assistante « Erica pour les employés » de Bank of America réduction des appels au centre de services informatiques jusqu'à 50 % en 2025 tout en respectant des normes de gouvernance strictes pour le secteur financier. De même, Cedars-Sinai a mis en place un assistant IA pour gérer la documentation infirmière, libérant ainsi du temps pour les soins aux patients tout en maintenant la conformité HIPAA.
La gouvernance centralisée connecte les données de l'ensemble de l'organisation aux LLM, garantissant ainsi la conformité et l'accès à des informations précises et actualisées. Cette approche permet de résoudre des problèmes tels que l'hallucination du LLM et la dérive des données, qui peuvent compromettre la fiabilité de l'IA.
Les plateformes les plus efficaces combinent des contrôles de gouvernance avec des autorisations d'utilisation basées sur les rôles, l'accès à des bibliothèques d'invite et une visibilité sur les journaux de requêtes et les mesures d'adoption. Ces fonctionnalités créent des barrières qui permettent aux équipes de travailler efficacement tout en respectant les limites approuvées.
La création de flux de travail d'IA efficaces va au-delà de la simple connexion de systèmes : il s'agit de le faire de manière évolutive, sécurisée et rationalisée. De nombreuses organisations dépendent déjà de multiples outils d'intégration, certaines utilisant au moins quatre plateformes différentes. Le défi consiste à faire en sorte que ces connexions fonctionnent sans effort tout en maintenant des normes élevées de sécurité et de gouvernance.
Considérer l'intégration comme une stratégie de base, plutôt que comme une question secondaire, peut entraîner des gains considérables. Les organisations qui donnent la priorité à l'intégration peuvent réduire le temps consacré aux tests et à la documentation de 50 à 70 %. Ces stratégies jettent les bases d'une orchestration de l'IA sécurisée et réactive, qui sera explorée plus en détail.
Une approche axée sur les API redéfinit la façon dont les entreprises créent des flux de travail basés sur l'IA. En concevant les API comme des produits essentiels et non comme des fonctionnalités secondaires, les entreprises peuvent atteindre la flexibilité et l'interopérabilité nécessaires aux systèmes d'IA modernes. Cela est d'autant plus important que l'IA devient l'un des principaux consommateurs d'API.
Considérez Amazonde la transformation axée sur l'API. En 2002, Jeff Bezos a demandé à toutes les équipes d'exposer leurs données et leurs fonctionnalités via des interfaces de service accessibles en interne et en externe. Cette stratégie s'est transformée Amazon d'un libraire en ligne à un leader du cloud computing en permettant aux équipes de collaborer sur des services partagés et accessibles.
Les API adaptées aux flux de travail d'IA mettent l'accent sur la rapidité et l'efficacité. Ils utilisent des formats de données compacts, disposent d'une mémoire de session pour le contexte et permettent une extraction précise des données en un seul appel.
« En concevant des API en tenant compte de l'intégration de l'IA, les entreprises peuvent réduire la complexité du développement, améliorer la fiabilité des systèmes et accélérer les délais de commercialisation des solutions basées sur l'IA. » - Boomi
Intégration pilotée par des connecteurs complète les stratégies axées sur les API en proposant des connexions prédéfinies entre les systèmes d'entreprise les plus courants. Par exemple, Workato fournit des connecteurs qui automatisent des tâches telles que la synchronisation des opportunités « Closed Won » de Salesforce avec NetSuite pour mettre à jour le statut des clients en temps quasi réel.
Cette architecture composable permet aux entreprises d'intégrer des outils tels que Content pour la gestion de contenu, Twilio pour la communication, Rayure pour les paiements, et Réagir pour le développement frontal. Ensemble, ils créent des solutions personnalisées de premier ordre sans avoir besoin d'un codage personnalisé excessif.
Pour mettre en œuvre ces stratégies de manière efficace, les organisations devraient :
Au-delà des API, l'orchestration pilotée par les événements et basée sur les agents fait passer l'intégration des flux de travail au niveau supérieur en permettant une réactivité en temps réel. L'orchestration pilotée par les événements remplace les flux de travail planifiés traditionnels par une automatisation qui réagit instantanément aux événements commerciaux. Cette approche s'intègre à des plateformes telles que SOAR (orchestration, automatisation et réponse de sécurité) et SIEM (gestion des informations et des événements de sécurité), permettant aux flux de travail d'IA d'agir sur les données dès leur arrivée.
Les systèmes pilotés par les événements excellent dans les scénarios où la rapidité et le contexte sont essentiels. Contrairement au traitement par lots, ils répondent immédiatement aux déclencheurs, qu'il s'agisse d'une demande d'un client, d'une alerte de sécurité ou d'une mise à jour de l'inventaire, garantissant ainsi une action en temps réel.
L'orchestration basée sur les agents va encore plus loin en déployant des agents d'IA capables de planifier et d'exécuter des tâches de manière autonome. Ces agents accèdent à de multiples outils d'entreprise via des API et prennent des décisions en fonction du contexte et d'objectifs prédéfinis. Cependant, ce niveau d'autonomie présente des défis, tels que la gestion des informations d'identification, la prévention des mouvements latéraux et la gestion des pistes d'audit. 70 % des entreprises de la région Asie-Pacifique s'attendent notamment à ce que l'IA basée sur les agents bouleverse les modèles commerciaux au cours des 18 prochains mois.
Voici des exemples d'orchestration basée sur des agents :
« Les outils de sécurité basés sur l'IA sont souvent plus efficaces lorsqu'ils sont intégrés à l'infrastructure de sécurité existante d'une organisation. » - IBM
Les meilleures pratiques en matière d'orchestration pilotée par les événements incluent :
La modularité de ces systèmes permet des mises à jour ou des modifications sans perturber l'ensemble du flux de travail, garantissant ainsi une adaptabilité à long terme.
Il est crucial de garantir une intégration sécurisée car les flux de travail d'IA se connectent de plus en plus à de multiples systèmes, notamment l'ERP, le CRM, les bases de données et les API tierces. Cette connectivité étendue augmente également la surface d'attaque, Forbes faisant état d'une augmentation de 690 % des incidents de sécurité liés à l'IA entre 2017 et 2023.
Une approche de sécurité à plusieurs niveaux est essentielle. Cela inclut la mise en œuvre de l'authentification et de l'autorisation sur chaque interface, conformément aux principes Zero Trust. La vérification continue à l'aide de jetons de courte durée et de mises à jour des autorisations en temps réel permet de minimiser les risques.
La gestion des identités et des accès (IAM) joue un rôle essentiel. Les organisations devraient :
L'injection d'informations d'identification via des maillages de services ou des passerelles API, lorsque les agents ne conservent pas les informations d'identification, est une autre pratique recommandée.
Magicienla solution AI Security Posture Management (AI-SPM) présente une intégration efficace. Il offre une visibilité complète et une évaluation des risques dans les environnements cloud. Par exemple, Genpact utilisé Magicien pour obtenir une visibilité de 100 % sur les vulnérabilités LLM et réduire le délai de correction des vulnérabilités de type « jour zéro » à seulement 7 jours. Ce niveau de sécurité proactive est essentiel, car les informations d'identification divulguées peuvent être exploitées en quelques heures, car Magicien documenté dans sa rétrospective Cloud Attack.
Les mesures de sécurité supplémentaires incluent :
La gouvernance de la sécurité des API est tout aussi importante. Les organisations doivent se concentrer sur l'authentification OAuth 2.0, la validation des entrées/sorties, la limitation du débit et la journalisation via des passerelles API. 92 % des entreprises interrogées signalant des incidents de sécurité liés aux API, ces étapes ne sont pas négociables pour une stratégie d'intégration robuste.
Une fois que vous avez intégré en toute sécurité vos flux de travail d'IA, l'étape suivante consiste à vous assurer qu'ils fonctionnent correctement et de manière rentable. Les flux de travail d'IA n'échouent pas comme les logiciels traditionnels ; au contraire, ils se dégradent subtilement. Vous remarquerez peut-être des réponses plus lentes, une utilisation accrue des ressources ou une diminution de la précision, des problèmes qui ne déclenchent souvent pas d'alertes claires. C'est pourquoi l'optimisation et la surveillance des performances sont essentielles pour maintenir l'efficacité et gérer les coûts.
L'analyse comparative des flux de travail liés à l'IA ne se limite pas à vérifier le temps de disponibilité. Cela nécessite de mesurer les aspects uniques des systèmes d'IA, tels que leur comportement probabiliste et leurs demandes en ressources. Par exemple, MLPerf, introduit en 2018, est devenu la norme pour évaluer la formation et l'inférence en matière d'apprentissage automatique sur diverses plateformes matérielles.
Un exemple notable de réussite en matière d'analyse comparative est le ImageNet Défi de reconnaissance visuelle à grande échelle. Entre 2010 et 2015, les taux d'erreur ont chuté de façon spectaculaire, passant de 25,8 % à seulement 3,57 % avec l'introduction de ResNet. Ces améliorations ont été possibles parce que les chercheurs savaient exactement ce qu'il fallait mesurer et comment le mesurer de manière cohérente.
L'analyse comparative moderne se concentre sur plusieurs indicateurs critiques qui ont un impact direct sur les résultats commerciaux :
Pour les grands modèles linguistiques (LLM), des mesures supplémentaires telles que Heure avant le premier jeton (TTFT) et Latence entre jetons (ITL) sont essentiels, car ils ont une incidence directe sur l'expérience utilisateur et les coûts opérationnels.
L'amélioration des performances provient souvent de stratégies telles que l'inférence par lots pour les tâches à volume élevé, la mise en cache des prédictions fréquemment consultées et la répartition des charges de travail sur plusieurs nœuds afin d'éviter les goulots d'étranglement. L'informatique de pointe peut également réduire la latence en traitant les données au plus près de l'endroit où elles sont générées.
La véritable clé de l'analyse comparative est d'équilibrer tous ces indicateurs. L'amélioration d'un domaine, comme la vitesse, ne doit pas se faire au détriment de la précision ou de l'évolutivité. Cette approche holistique aide les organisations à prendre des décisions plus intelligentes en matière d'allocation des ressources et de conception de systèmes.
Les flux de travail basés sur l'IA n'échouent pas de manière évidente, c'est pourquoi les outils de surveillance traditionnels échouent souvent. Au lieu de cela, les organisations adoptent des systèmes d'observabilité natifs de l'IA qui surveillent les invites, les décisions, les appels d'outils et les sorties en tant que signaux principaux. Ces pipelines fournissent des informations en temps réel sur le comportement de l'IA, aidant ainsi les équipes à détecter les problèmes avant qu'ils ne s'aggravent.
Les organisations utilisant des systèmes de surveillance avancés ont fait état d'une augmentation de 28 % des taux de détection des défauts et d'une réduction de 25 % des délais de résolution des incidents. Par exemple, COUP DE GUEULE les usages Datadogde LLM Observability pour garantir des services ininterrompus et pilotés par l'IA 24 heures sur 24.
Les principaux signaux à surveiller sont les suivants :
OpenTelemetry est devenue une norme populaire pour la collecte de journaux, de métriques et de traces dans les frameworks d'IA, garantissant ainsi une collecte et une portabilité cohérentes des données. Des outils tels que Monte-CarloLa plateforme d'observabilité de Microsoft a aidé les entreprises à réduire les temps d'arrêt des données jusqu'à 80 % et à réduire les coûts d'ingénierie des données jusqu'à 50 %.
L'analyse automatisée des causes profondes gagne également du terrain. Les copilotes IA peuvent suivre les chaînes d'erreurs entre les agents et les dépendances, en identifier les causes et proposer des solutions en temps réel. Cela réduit le temps nécessaire à l'identification et à la résolution des problèmes, garantissant ainsi le bon déroulement des opérations.
La gestion des coûts est tout aussi importante que le maintien des performances. Sans contrôles appropriés, les dépenses liées à l'IA peuvent monter en flèche. Par exemple, IA ouverte aurait dépensé entre 80 et 100 millions de dollars pour entraîner le GPT-4, certaines estimations atteignant 540 millions de dollars si l'on inclut les coûts d'infrastructure. Bien que la plupart des organisations ne soient pas confrontées à des coûts de cette ampleur, la leçon à tirer est claire : les dépenses liées à l'IA nécessitent une surveillance active.
« Je ne suggère pas aux équipes de développement de commencer à optimiser leurs applications d'IA dès maintenant. Mais je leur suggère de faire face au cauchemar financier qui a tendance à suivre des périodes de forte innovation. » — Erik Peterson, cofondateur et directeur technique de CloudZero
Il existe plusieurs moyens de gérer efficacement les coûts liés à l'IA :
Le matériel de commutation peut également permettre de réaliser des économies. Par exemple, Google exécute ses charges de travail d'IA sur des TPU au lieu de louer des GPU, ce qui pourrait permettre d'économiser des milliards par an.
Faire évoluer les opérations d'IA au sein d'une organisation tout en maintenant la cohérence, la conformité et la rentabilité n'est pas une mince affaire. Avec près de 80 % des projets d'IA ne progressent pas au-delà de la preuve de concept, le succès dépend de la capacité des organisations à standardiser les processus, à former leurs équipes et à automatiser la gouvernance. Transformer les avancées isolées de l'IA en capacités à l'échelle de l'entreprise nécessite une approche délibérée combinant structure, formation et automatisation.
Pour faire évoluer efficacement l'IA, les organisations doivent abandonner les approches fragmentées et établir des flux de travail standardisés. Cela garantit que l'IA devient un actif commercial fiable, fournissant des résultats cohérents dans tous les départements.
Les plateformes basées sur le cloud jouent un rôle clé dans ce processus, en offrant aux data scientists les outils nécessaires pour expérimenter, développer et mettre à l'échelle des modèles d'IA tout en respectant des pratiques cohérentes. Le défi consiste à concevoir des flux de travail qui équilibrent la flexibilité pour des cas d'utilisation variés avec la structure nécessaire au maintien de la qualité et de la conformité.
Prendre Tesla, par exemple. En mars 2025, l'entreprise avait affiné ses modèles d'IA autonomes à l'aide de l'apprentissage de la flotte et de données agrégées du monde réel. TeslaL'approche standardisée de la gestion des données de millions de véhicules garantit une amélioration continue de la sécurité et des performances.
Amazon fournit un autre exemple. Dans l'ensemble de ses unités commerciales, l'entreprise s'appuie sur des flux de travail d'IA standardisés pour optimiser la logistique, améliorer les chaînes d'approvisionnement et améliorer l'expérience client. Ces flux de travail alimentent tout, des recommandations de produits à la prévision de la demande en passant par l'automatisation des entrepôts. Les résultats sont éloquents : une entreprise de logistique utilisant la prévision de la demande pilotée par l'IA a réduit le gaspillage de ses stocks de 25 %, tandis qu'une plateforme de commerce électronique utilisant des recommandations basées sur l'IA a stimulé les ventes en 30 %.
Une fois les flux de travail normalisés, l'étape suivante consiste à doter les équipes des compétences nécessaires pour les gérer efficacement.
La maîtrise de l'IA n'est pas simplement une bonne pratique, elle devient une exigence réglementaire. La loi de l'UE sur l'IA, qui entre en vigueur le 2 février 2025, impose aux organisations de veiller à ce que :
« Les fournisseurs et les déployeurs de systèmes d'IA doivent prendre des mesures pour garantir, dans toute la mesure du possible, un niveau suffisant de connaissances en matière d'IA auprès de leur personnel et des autres personnes chargées du fonctionnement et de l'utilisation des systèmes d'IA pour leur compte... »
Les programmes de formation efficaces devraient aborder à la fois les compétences techniques et les pratiques responsables en matière d'IA, adaptées aux besoins des différents rôles. Mise en place d'un Centre d'excellence en IA (AI CoE) peut centraliser l'expertise, fournir des conseils et partager les meilleures pratiques.
Institut du cancer Dana Farber offre un excellent exemple de formation progressive à l'IA. Pendant six mois en 2025, ils ont introduit le GPT-4 pour 12 000 employés, en commençant par un petit groupe d'utilisateurs expérimentés. En affinant le matériel de formation sur la base des premiers commentaires, ils ont étendu le programme de manière efficace.
Les certifications jouent également un rôle essentiel dans le développement de l'expertise. Le Institut d'intelligence artificielle des États-Unis (USAII®) fournit des certifications que les professionnels trouvent très bénéfiques. En tant que développeur de logiciels AI/ML de Laboratoire national d'Oak Ridge mets-le :
« Le CAIE™ m'a fourni les connaissances professionnelles et les compétences pratiques en IA nécessaires pour contribuer efficacement à divers flux de travail. »
Les avantages vont au-delà de la croissance individuelle. Les entreprises qui investissent dans la formation continue sont 92 % plus susceptibles de conserver leurs employés, et la demande de compétences en IA et en apprentissage automatique devrait augmenter de 71 % dans les cinq prochaines années.
Les programmes de formation devraient utiliser diverses méthodes : apprentissage en ligne, ateliers, didacticiels vidéo et simulations pratiques. Par exemple, Assicurazioni Generali S.p.A. a établi un partenariat avec des universités pour créer une « école des nouveaux rôles », axée sur les rôles spécialisés en IA dans le cadre de ses initiatives de renforcement des compétences.
Dotées de la formation appropriée, les équipes peuvent mieux prendre en charge les systèmes de conformité automatisés, essentiels à la mise à l'échelle des opérations d'IA.
À mesure que les flux de travail d'IA se développent, de 3 % à 25 % des processus d'entreprise d'ici la fin de 2025 : les processus de conformité doivent évoluer parallèlement à ceux-ci. Les systèmes automatisés sont essentiels pour maintenir la gouvernance sans entraver l'innovation.
Les moteurs de flux de travail évolutifs peuvent appliquer des politiques tout au long du cycle de vie de l'IA. Ces systèmes suivent automatiquement les modèles d'IA, les ensembles de données et les fournisseurs, créant ainsi des inventaires complets qui garantissent la traçabilité et la visibilité.
Une banque multinationale a mis en œuvre un tel système en 2025, intégrant des outils de conformité alimentés par l'IA à ses principaux systèmes bancaires. En analysant les journaux de transactions et les données relatives aux risques provenant de tiers, le système a détecté les transactions inhabituelles à l'aide d'un apprentissage automatique basé sur les violations historiques. En seulement six mois, la durée des cycles d'audit a chuté de 40 %, et les faux positifs ont diminué de 30 %.
Les prestataires de soins de santé sont confrontés à des exigences de conformité particulièrement strictes, mais l'automatisation les aide à garder une longueur d'avance. En 2025, un établissement de santé a déployé un outil d'audit piloté par l'IA pour surveiller les journaux d'accès et les transferts de données afin de garantir la conformité à la loi HIPAA. À l'aide du traitement du langage naturel, le système a détecté des irrégularités dans les données non structurées telles que les e-mails. En un an, l'organisation a réduit les délais de réponse aux violations potentielles en : 50 % et amélioration de la précision des rapports de conformité en 35 %.
« Avec OneTrust, notre conseil de gouvernance de l'IA dispose d'un processus axé sur la technologie pour examiner les projets, évaluer les besoins en données et garantir la conformité. Les flux de travail personnalisables, les intégrations avec les autres plateformes que nous utilisons et l'alignement avec le cadre de gestion des risques liés à l'IA du NIST ont accéléré nos approbations et ont contribué à intégrer la supervision à chaque phase du cycle de vie de l'IA. »
— Ren Nunes, directeur principal de la gouvernance des données et de l'IA, Blackbaud
Les entreprises manufacturières constatent également les avantages de l'automatisation. Un fabricant de premier plan a introduit une plateforme d'IA en 2025 qui surveillait les données des capteurs IoT pour la qualité de l'air, les émissions et l'élimination des déchets. En comparant les données en temps réel aux seuils réglementaires, le système a réduit les émissions de 25 % et minimisé les violations réglementaires grâce à la maintenance prédictive.
Pour réussir, les plateformes automatisées doivent associer des fonctionnalités d'IA natives à une connectivité de données en temps réel. Des fonctionnalités telles que les contrôles d'autorisation, les journaux d'audit et l'accès basé sur les rôles garantissent la gouvernance et la sécurité tout en responsabilisant les utilisateurs non techniques. Ces outils peuvent réduire les erreurs en 50 % et améliorez l'efficacité des processus en 40 %. Associés à une prise de décision pilotée par l'IA, ils permettent une automatisation fluide qui garantit la conformité tout en stimulant l'innovation.
Le passage d'outils d'IA fragmentés à des plateformes unifiées représente une évolution majeure dans la manière dont les entreprises font évoluer l'intelligence artificielle. D'ici la fin de 2025, Les flux de travail basés sur l'IA devraient passer de 3 % à 25 % de tous les processus de l'entreprise. Les entreprises qui adoptent des plateformes d'orchestration unifiées se positionnent de manière à tirer pleinement parti de cette expansion rapide.
Les avantages de cette transformation sont évidents : des économies de coûts importantes et une efficacité accrue. Les organisations ont rapporté 25 à 50 % de réduction des coûts à travers les processus clés et 30 à 40 % d'augmentation de l'efficacité. Prenons l'exemple d'une société de services financiers qui a automatisé son processus de demande de prêt. En intégrant l'IA, l'entreprise temps de traitement réduit de 5 jours à seulement 6 heures, a géré trois fois le volume de demandes et a atteint Précision de 94 %. De même, un fournisseur de soins de santé a rationalisé son codage médical et sa facturation, réduisant ainsi les coûts de traitement de 42 %, améliorant la précision de 91 % à 99,3 %, et en économisant 2,1 millions de dollars par an en éliminant les rejets de demandes.
« L'IA ne fonctionne que lorsqu'elle est intégrée à de véritables flux de travail commerciaux. Les modèles et les informations doivent se traduire par des actions, des approbations ou des notifications automatisées pour avoir un impact significatif. » — Domo
Les plateformes unifiées permettent également de relever les défis de la prolifération des outils. En consolidant les modèles d'IA dans une interface unique, les entreprises peuvent réduire les coûts liés à l'IA jusqu'à 98 %, tout en maintenant la sécurité et la gouvernance au niveau de l'entreprise. Ce niveau d'interopérabilité et d'orchestration garantit que les investissements dans l'IA génèrent une valeur mesurable.
Transparence des coûts constitue un autre avantage clé. Contrairement aux modèles de tarification forfaitaire qui masquent les habitudes de dépenses, les plateformes dotées de fonctionnalités FinOps fournissent un suivi détaillé des coûts, des analyses d'utilisation et des outils de facturation. Cette visibilité permet aux organisations de faire évoluer leurs opérations tout en maîtrisant leurs budgets. Par exemple, une entreprise de commerce électronique a utilisé un système de traitement des commandes basé sur l'IA pour gérer 15 fois le volume de commandes habituel pendant les périodes de pointe, en maintenant Précision de 99,8 % sans ajout de personnel.
Les plateformes d'IA unifiées permettent également de réaliser des gains de productivité allant jusqu'à 35 % et améliorez de manière significative les temps de réponse du service client. Un fournisseur de télécommunications, par exemple, a mis en œuvre un système de service client piloté par l'IA qui temps de résolution moyens réduits de 8,5 minutes à 2,3 minutes et des taux de résolution au premier contact accrus grâce à 67 % à 89 %.
« Une plateforme d'IA d'entreprise regroupe tout au même endroit. Il aide les équipes à automatiser les tâches, à créer du contenu et à utiliser l'IA générative sans passer d'un outil à l'autre. » — Cybernews
Pour ce qui est de l'avenir 92 % des dirigeants s'attendent à ce que les flux de travail de leur organisation soient entièrement numérisés et améliorés grâce à l'automatisation de l'IA d'ici 2025. L'accent n'est plus mis sur la décision d'adopter ou non des plateformes d'IA unifiées, mais sur la rapidité avec laquelle elles peuvent être mises en œuvre. Alors que le marché de l'automatisation des processus pilotée par l'IA devrait atteindre 1,7 billion de dollars d'ici 2025, les entreprises qui agissent de manière décisive seront les mieux placées pour saisir une part importante de cette opportunité.
Pour réussir, les entreprises ont besoin de plateformes combinant divers modèles d'IA, la transparence des coûts, une sécurité de niveau entreprise et des flux de travail rationalisés. En intégrant ces fonctionnalités, les entreprises peuvent aller au-delà de la simple automatisation pour transformer fondamentalement leurs opérations. Les plateformes unifiées ne se contentent pas de rendre les processus plus efficaces, elles redéfinissent la façon dont le travail est effectué, créant ainsi des avantages concurrentiels durables qui se développent au fil du temps.
Pour faire évoluer efficacement les flux de travail liés à l'IA, les entreprises doivent viser à simplifier les processus en regroupant tous les outils sur une seule plateforme. Un système unifié augmente non seulement la productivité, mais renforce également la supervision et permet une intégration fluide entre les différents systèmes. L'exploitation des cadres d'orchestration de l'IA va encore plus loin en centralisant la gestion et en automatisant les tâches de routine.
Incorporant Gestion de la chaîne de valeur fournit aux organisations une supervision plus claire de leurs actifs et processus d'IA. Cette approche rationalise les opérations, réduit les failles de sécurité et garantit la conformité, créant ainsi une base solide pour faire évoluer les flux de travail d'IA avec facilité et fiabilité.
L'orchestration multimodèle dans les flux de travail d'IA offre plusieurs avantages notables. En intégrant plusieurs modèles d'IA spécialisés, cette méthode améliore l'efficacité, l'évolutivité et la fiabilité. Chaque modèle se voit attribuer des tâches spécifiques, ce qui permet de trouver des solutions précises et efficaces pour relever les défis les plus complexes.
Les performances sont considérablement améliorées grâce à la coordination dynamique, dans le cadre de laquelle les modèles s'adaptent en fonction de résultats intermédiaires. Cela minimise les redondances, optimise l'utilisation des ressources et accélère les opérations, garantissant des processus d'IA plus fluides et plus rapides. Le résultat est un flux de travail raffiné qui fournit constamment des résultats fiables et de haute qualité.
Pour maîtriser les coûts et maintenir une surveillance financière à mesure que les flux de travail liés à l'IA se développent, les entreprises peuvent tirer parti outils de surveillance automatisés. Ces outils fournissent un suivi en temps réel des dépenses et de l'utilisation des ressources, ce qui permet d'identifier les inefficacités et de garantir une utilisation judicieuse des ressources.
Incorporant Mise à l'échelle de la charge de travail et une gestion intelligente des ressources permet de réduire les dépenses excessives sans sacrifier les performances. Parallèlement, l'établissement de politiques de gouvernance claires et l'utilisation d'outils basés sur l'IA pour le suivi des dépenses et la détection des anomalies peuvent simplifier la supervision financière. Ensemble, ces stratégies rendent les opérations d'IA plus efficaces et évolutives.
