L’explosion de l’IA générative et des agents intelligents repousse les limites de l’automatisation, mais les entreprises oublient parfois les enseignements clés tirés de la robotique des processus (RPA). Alors que le continent africain accélère son adoption des technologies émergentes, ces leçons méritent une attention particulière pour éviter les pièges du passé.
Des processus optimisés avant tout
L’une des erreurs les plus courantes lors du déploiement de l’IA agentique est d’automatiser des processus non optimisés. Stephanie Bova, responsable de la transformation numérique chez Novo Nordisk, insiste sur cette règle d’or : « Nous n’implémentons aucune technologie sur un processus qui n’a pas été préalablement optimisé. » Cette approche rigoureuse contraste avec l’ère RPA où l’automatisation était souvent déployée sans discernement. « À une époque, tout le monde pouvait obtenir son propre robot », rappelle-t-elle. Aujourd’hui, la priorité est donnée aux projets démontrant un bénéfice clair pour l’entreprise.
Agustin Huerta, vice-président de la transformation numérique chez Globant, souligne les conséquences d’une automatisation mal planifiée : « Lorsque les robots étaient déployés sans gouvernance appropriée, ils ont fini par surcharger l’infrastructure globale de l’entreprise. » Dans certains cas, les économies réalisées étaient annulées par des coûts cloud supplémentaires, réduisant le retour sur investissement à zéro.
La surveillance humaine reste cruciale
Dans le domaine juridique, où les erreurs peuvent avoir des conséquences graves, la supervision humaine est indispensable. Jeff Johnson, directeur de l’innovation chez Purpose Legal, explique : « Nous devons toujours évaluer les données, surtout dans un contexte juridique où une mauvaise décision peut coûter un procès ou un client. » L’IA générative, bien que plus sophistiquée, n’échappe pas à cette règle. « Les avocats sont plus enclins à faire confiance à l’automatisation aujourd’hui, car elle interagit comme un humain », observe-t-il. Pourtant, les résumés de documents générés automatiquement ne sont pas toujours exacts.
La qualité des données, un enjeu encore plus critique
Sabrina Joos, directrice de la gestion de projet chez Siemens, souligne l’évolution des défis liés à la qualité des données : « Avec l’IA agentique, le problème dépasse la simple exactitude des données. Il s’agit désormais de savoir si les informations sont complètes et pertinentes dans leur contexte. » Contrairement à la RPA, où les données structurées étaient la norme, l’IA moderne doit traiter des informations souvent désorganisées et complexes.
Alors que l’Afrique investit massivement dans les technologies émergentes, ces enseignements du passé offrent des pistes précieuses pour éviter les écueils de l’automatisation. En combinant gouvernance stricte, optimisation des processus et surveillance humaine, les entreprises du continent peuvent tirer pleinement profit de cette nouvelle révolution technologique.