De nombreuses entreprises en sont encore aux bases de l’intégration des plateformes, de la cohérence des données et de l’exécution interfonctionnelle. C’est ce qui rend l’essor de Agentic AI particulièrement significatif. Cela ne remplace pas le besoin de systèmes connectés, mais cela transforme ce que ces systèmes doivent accomplir.

Au kiosque d’HCLTech lors de l’Adobe Summit, Virender Singh, vice-président, Services numériques chez HCLTech, a expliqué comment Agentic AI redéfinit la chaîne de valeur de l’expérience, de la conception de la plateforme et la personnalisation jusqu’aux modèles d’exploitation et à la structure des équipes.

Des plateformes connectées aux plateformes interopérables

Pendant des années, les organisations se sont concentrées sur la connexion des plateformes pour le marketing, le commerce, les ventes et le service. Selon Singh, ce travail demeure nécessaire, mais le marché dépasse maintenant la simple intégration.

« Je pense que les plateformes connectées ont encore beaucoup de sens aujourd’hui, car tous les clients n’ont pas encore maîtrisé l’art des plateformes connectées », a-t-il dit.

« Il y a des clients qui sont encore en train de bâtir leurs plateformes. Ils intègrent encore la plateforme, mais avec l’intervention de l’AI, tout le monde s’oriente vers des plateformes plus interopérables. »

Cette distinction est importante. « Des plateformes interopérables signifient que le contexte, l’intention, l’utilisateur, les données et le parcours peuvent être déplacés, gérés ou échangés de manière fluide entre différentes capacités, que ce soit le marketing, le commerce électronique, les ventes ou les services », explique Singh.

En d’autres mots, la prochaine phase de la transformation de l’expérience ne consiste pas seulement à faire communiquer les systèmes entre eux. Il s’agit de les rendre capables de partager le contexte et d’agir en conséquence.

Ce qu’Agentic AI apporte au-delà de l’automatisation

C’est ici qu’Agentic AI commence à se distinguer des précédentes vagues d’automatisation et d’orchestration. L’automatisation traditionnelle était souvent axée sur les règles, les flux de travail et les processus d’approbation. Agentic AI ajoute une couche plus adaptative.

« L’automatisation et l’orchestration existaient déjà auparavant, mais étaient davantage axées sur les flux de travail et les processus d’approbation », mentionne Singh.

« Les processus agentiques apportent un contexte, une intention et des capacités axées sur le contexte et l’intention, où des agents peuvent fonctionner de manière autonome, raisonner et connecter différentes applications, systèmes et données pour livrer des flux de travail de bout en bout, pour orchestrer le parcours de bout en bout. »

Cette capacité à raisonner à travers les systèmes et les parcours fait d’Agentic AI plus qu’un simple niveau supplémentaire d’automatisation de processus. Cela pousse les plateformes d’expérience vers une prise de décision plus autonome et complète.

Ce que font différemment les leaders

La recherche Blueprint for AI Leadership de HCLTech a révélé que les organisations qui réalisent un ROI avec l’AI sont 50 % plus susceptibles d’offrir de meilleures expériences client. Singh a souligné trois traits communs chez ces organisations performantes.

« Premièrement, elles unifient les données. Elles s’assurent que les données demeurent au cœur des expériences », affirme-t-il. « Ensuite, bien sûr, elles opérationnalisent AI. Elles ne se contentent pas de faire un POC ou de parler d’AI, elles en font une partie intégrante des plateformes et des processus. »

Le troisième facteur est organisationnel. « L’AI change la façon dont les modèles opérationnels étaient conçus », explique Singh. « On parlait auparavant de modèles d’exploitation par gammes de produits avec des équipes fonctionnelles et interfonctionnelles, mais désormais, on vise des équipes axées sur les résultats. »

Ce passage d’une appropriation en silos des capacités à une exécution axée sur les résultats pourrait s’avérer aussi important que la technologie elle-même.

L’élan vers des expériences en temps réel axées sur le contexte

Singh a aussi précisé que la personnalisation en temps réel n’est plus un objectif futuriste. La technologie sous-jacente existe déjà, mais l’AI la rend plus intelligente et plus dynamique.

« Avec l’AI maintenant, cela devient beaucoup plus intelligent, car les modèles d’AI peuvent intégrer du raisonnement. Ils peuvent intégrer le contexte. Ils disposent d’une mémoire pour couvrir vos parcours utilisateur de bout en bout. »

Selon lui, cela permet : « des parcours et des personnalisations en temps réel, axés sur le contexte et sur les micro-moments, ce qui faisait défaut auparavant. »

Où la valeur émerge aujourd’hui

En pratique, Singh observe la création de valeur dans le marketing, le commerce et les services, bien que la maturité varie encore.

« Nous observons des cas d’utilisation pour l’approvisionnement de contenu. Nous voyons des cas d’utilisation pour l’exécution de campagnes. Nous voyons des cas d’utilisation pour le lancement », dit-il au sujet du marketing. Pour le commerce, « nous voyons la catégorisation des produits, la tarification des produits, la promotion », tandis que dans les services, « nous voyons la gestion des prix, la résolution proactive des billets, la gestion proactive de la clientèle. »

Construire à grande échelle

Le passage à grande échelle d’Agentic AI se résume à trois changements : des modèles d’opération axés sur les résultats, des plateformes interopérables et une main-d’œuvre prête pour l’AI.

« Du point de vue des équipes, nous évoluons vers des modèles axés sur les résultats », indique-t-il. « Du point de vue des plateformes, les plateformes interopérables seront la clé pour briser les silos entre les ventes, le service, le marketing et le commerce. Et du point de vue des personnes, une main-d’œuvre prête pour l’AI fera toute la différence. »

Cette combinaison déterminera si Agentic AI demeure une capacité prometteuse ou deviendra le fondement de la prochaine chaîne de valeur de l’expérience.