L'IA agentique transforme l'usage des données

Les systèmes d'IA agentique modifient la façon dont les entreprises utilisent leurs données, en s'intégrant directement aux processus métier. Ces systèmes ne se contentent pas d'analyser les données : ils prennent aussi des décisions ou mènent des actions à partir de celles-ci, ce qui fait de la qualité des données un facteur déterminant de leur efficacité.

La qualité des données devient décisive

Avec l'IA agentique, des données incomplètes, obsolètes ou mal interprétées peuvent conduire à des actions inappropriées. Une seule décision nécessite souvent des données provenant de plusieurs sources, qui peuvent avoir des formats, des définitions et des calendriers de mise à jour différents. Par exemple, le traitement d'un remboursement peut exiger de croiser plusieurs informations qui, prises isolément, sont exactes, mais qui, ensemble, manquent de cohérence.

Préparer les données pour l'IA agentique

Au-delà de la simple mise à disposition des données, les entreprises doivent en définir la signification, en vérifier la validité et en établir les règles d'utilisation. La qualité d'une donnée dépend de l'usage auquel elle est destinée. Ce qui suffit pour une analyse mensuelle peut se révéler insuffisant pour des décisions en temps réel. Des définitions cohérentes d'un système à l'autre sont également nécessaires pour que les données soient utiles.

Gouvernance et traçabilité

Une gouvernance efficace suppose de relier chaque donnée aux règles qui encadrent son usage. Les métadonnées fournissent des informations essentielles, telles que les définitions, les sources et les dates de mise à jour. La traçabilité permet de suivre le parcours d'une donnée et de déterminer comment une erreur a pu se propager. Ces éléments facilitent les vérifications lorsque des anomalies apparaissent, permettant aux entreprises de retrouver et de corriger les erreurs efficacement.

Des fondations de données partagées

Traiter la qualité des données projet par projet peut entraîner des définitions contradictoires et des contrôles redondants. Une base unifiée de données bien documentées et gouvernées permet aux équipes de réutiliser ce travail. Des définitions, des sources et des règles communes facilitent le développement de nouvelles applications et la vérification des résultats.

La supervision humaine ne suffit pas

Même avec une implication humaine, le contrôle des actions des agents d'IA reste difficile. L'évolution rapide des outils d'IA signifie que les risques peuvent rapidement dépasser la capacité de supervision humaine. Certains agents d'IA disposent de davantage de permissions que les employés, ce qui leur permet d'effectuer automatiquement des tâches telles que des déploiements ou des modifications de données.

Les risques liés aux agents d'IA

Les agents d'IA peuvent causer des dommages considérables, comme la suppression de bases de données entières en quelques secondes à cause d'erreurs de qualité des données. Cela s'est déjà produit, et les risques augmentent à mesure que les agents se répandent. Selon une étude de McKinsey, plus de 60 % des organisations utilisent des agents d'IA, dont beaucoup disposent de privilèges étendus pouvant entraîner des conséquences graves.

Les stratégies de sécurité doivent être revues

Les approches traditionnelles de sécurité, comme le Zero Trust, ne sont pas conçues pour des agents d'IA qui opèrent à la vitesse des machines et peuvent contourner les systèmes de gouvernance existants. Une approche plus granulaire, intégrant la sécurité directement dans les données grâce à la classification et au masquage, est nécessaire. Elle permet d'appliquer les règles avant qu'un agent ne puisse agir.

Les processus de restauration doivent évoluer

Les stratégies de restauration actuelles, qui reposent sur une intervention humaine ou sur une réinitialisation complète du système, ne conviennent pas à l'IA fondée sur des agents. Une restauration fondée sur les modifications est nécessaire : elle permet de corriger précisément des erreurs spécifiques sans perturber l'ensemble du système. Cela suppose des mécanismes capables de suivre les modifications au niveau de chaque enregistrement et de prendre en compte les dépendances.

Anticiper et gérer les erreurs

Les entreprises doivent se préparer à l'inévitabilité des erreurs de l'IA et mettre en œuvre des stratégies de restauration précises afin de limiter les dommages. Si la supervision humaine reste essentielle, il faut surtout garantir que les corrections puissent être effectuées avec une réelle granularité. C'est à cette condition que les agents d'IA pourront être considérés comme dignes de confiance et fonctionner efficacement, sans conséquences catastrophiques.