Dans le monde des entreprises leaders de l'automatisation par IA
Le marché mondial des entreprises d'automatisation par IA a atteint une valorisation d'environ 13,5 milliards de dollars en 2023, avec des projections indiquant une expansion rapide à mesure que les entreprises passent des pilotes expérimentaux à la production à grande échelle. Une entreprise d'automatisation par IA fait aujourd'hui plus que générer du texte ou des images. Ces organisations se concentrent désormais sur la construction de systèmes autonomes capables de raisonner à travers des problèmes complexes en plusieurs étapes, d'utiliser des interfaces informatiques comme des utilisateurs humains et de gérer des flux de travail commerciaux entiers sans surveillance manuelle constante. Ce changement marque une transition de « l'IA générative » à « l'IA agentique », où l'objectif principal est l'exécution de tâches plutôt que la simple production de contenu.
L'évolution des capacités des entreprises d'automatisation par IA
En 2024, la distinction entre un fournisseur de logiciels standard et une entreprise d'automatisation par IA est devenue plus prononcée grâce à l'introduction de modèles de raisonnement. L'automatisation traditionnelle reposait sur des systèmes rigides basés sur des règles, comme l'automatisation robotique des processus (RPA), qui suivaient des scripts spécifiques de type « si-alors ». Bien qu'efficaces pour la saisie répétitive de données, ces systèmes échouaient souvent lorsqu'ils rencontraient des changements inattendus dans une interface utilisateur ou un format de document non standard.
Les entreprises modernes d'automatisation par IA remplacent ces structures rigides par des modèles de langage de grande taille (LLM) qui possèdent des capacités « d'utilisation de l'ordinateur » et un raisonnement en chaîne de pensée. Selon les rapports de Grand View Research, le segment de l'automatisation industrielle devrait à lui seul croître à un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 18,6 % jusqu'en 2033. Cette croissance est due à la demande de systèmes capables de gérer l'ambiguïté et d'apprendre de nouvelles données en temps réel. Avez-vous réfléchi à la façon dont un système qui « réfléchit » avant d'agir pourrait modifier vos goulots d'étranglement opérationnels actuels?
OpenAI: Transition vers les modèles de raisonnement
OpenAI reste une figure centrale parmi les entreprises d'automatisation par IA, en particulier avec la sortie fin 2024 de sa série « o1 ». Contrairement aux versions précédentes comme GPT-4o, qui fournissaient des réponses quasi instantanées basées sur la reconnaissance de formes, le modèle o1 utilise l'apprentissage par renforcement pour effectuer un raisonnement en chaîne de pensée. Cela signifie que le modèle prend plus de temps pour examiner différentes approches à un problème avant de générer une sortie finale.
Les benchmarks techniques fournis par OpenAI montrent qu'o1 a résolu 83 % des problèmes lors d'un examen de qualification pour l'Olympiade internationale de mathématiques, contre 13 % résolus par son prédécesseur. Pour les entreprises, cela se traduit par une automatisation plus fiable dans des domaines complexes tels que l'analyse juridique, l'ingénierie logicielle et la recherche scientifique. L'entreprise a également introduit « ChatGPT Pro », un niveau d'abonnement conçu pour les utilisateurs expérimentés qui ont besoin de limites de calcul plus élevées pour ces tâches de raisonnement. Alors qu'OpenAI se dirige vers son modèle « o3 » annoncé, l'accent se déplace des interfaces de chat simples vers des systèmes « agentiques » capables de planifier et d'exécuter des projets à long terme avec une intervention humaine minimale.
Anthropic et la percée de « l'utilisation de l'ordinateur »
Alors que de nombreuses entreprises d'automatisation par IA se concentrent sur le « cerveau » de l'IA, Anthropic a privilégié la façon dont l'IA interagit avec les outils humains existants. En octobre 2024, Anthropic a publié une fonctionnalité « d'utilisation de l'ordinateur » pour son modèle Claude 3.5 Sonnet. Cette capacité permet à l'IA de regarder un écran d'ordinateur, de déplacer un curseur, de cliquer sur des boutons et de taper du texte exactement comme le ferait un humain.
Ce développement représente un écart important par rapport à l'automatisation traditionnelle basée sur l'API. Au lieu d'exiger qu'un développeur écrive du code personnalisé pour chaque application à laquelle l'IA doit accéder, le modèle « voit » simplement l'interface et la parcourt. Selon Anthropic, cela permet à Claude d'effectuer des tâches telles que remplir des formulaires de fournisseurs complexes en extrayant des données d'une feuille de calcul et en naviguant de manière autonome dans un portail Web. Les premiers adoptants de cette technologie incluent des entreprises comme Canva et Replit, qui utilisent la fonctionnalité pour automatiser les tests internes et les flux de travail de conception. Comment la routine quotidienne de votre équipe changerait-elle si une IA pouvait gérer vos tâches les plus répétitives basées sur un navigateur?
Microsoft et Google: Intégrer l'IA dans les flux de travail quotidiens
Les deux plus grandes entreprises d'automatisation par IA basées sur une plateforme, Microsoft et Google, ont adopté l'approche consistant à intégrer l'intelligence directement dans les logiciels que les entreprises utilisent déjà. Microsoft détient une part de marché estimée à 39 % dans le secteur des plateformes d'IA en 2024, en grande partie grâce à son écosystème « Copilot ». Copilot est intégré à la suite Microsoft 365, ce qui permet aux utilisateurs d'automatiser des tâches dans Outlook, Teams et Excel à l'aide de commandes en langage naturel.
Google, avec une part de marché de 15 %, a rebaptisé ses efforts en matière d'IA sous l'égide de « Gemini ». Le principal avantage de Gemini dans le domaine de l'automatisation est sa grande fenêtre contextuelle, certaines versions étant capables de traiter jusqu'à 2 millions de jetons. Cela permet au système d'analyser des ensembles de données massifs ou des bibliothèques entières de documentation d'entreprise en une seule requête. Les deux entreprises se tournent désormais vers « Copilot Agents » et « Gemini Gems », qui sont des versions spécialisées et semi-autonomes de leur IA, conçues pour exercer des rôles spécifiques comme un « Agent de réussite client » ou un « Coordinateur de projet ».
UiPath: Transformer la RPA avec l'IA générative
UiPath représente le pont entre l'ancien monde de la RPA et le nouveau monde de l'IA. En tant qu'entreprise spécialisée dans l'automatisation par IA, UiPath a introduit « Autopilot », un outil qui intègre l'IA générative dans sa plateforme d'automatisation existante. Cela permet aux utilisateurs de décrire un flux de travail souhaité en langage clair, que le système convertit ensuite en un script d'automatisation fonctionnel.
Les données internes d'UiPath indiquent que leur fonctionnalité « texte-flux de travail » a enregistré un taux d'acceptation de 70 % auprès des développeurs, ce qui réduit considérablement le temps nécessaire pour créer et déployer de nouvelles automatisations. L'entreprise a également lancé « Clipboard AI », qui utilise la vision par ordinateur et les LLM pour comprendre le contexte des données déplacées entre différentes applications. Cela empêche les problèmes de « lien brisé » qui ont fréquemment affecté les anciennes méthodes d'automatisation lorsqu'un site Web ou une application mettait à jour sa mise en page.
NVIDIA: La base matérielle de l'automatisation par IA
Aucune discussion sur les entreprises d'automatisation par IA n'est complète sans mentionner NVIDIA. Bien qu'elle ne crée pas de logiciels d'automatisation destinés aux consommateurs, NVIDIA fournit l'infrastructure matérielle qui rend ces systèmes possibles. En 2024, le chiffre d'affaires des centres de données de l'entreprise a atteint un niveau record de 115 milliards de dollars, en raison de la demande massive de GPU H100 et H200.
NVIDIA détient environ 92 % du marché des GPU pour centres de données. Cette domination signifie que presque tous les principaux modèles d'IA – d'o1 d'OpenAI à Claude d'Anthropic – sont entraînés et exécutés sur du matériel NVIDIA. L'entreprise se développe désormais dans les « usines d'IA », qui sont des centres de données à grande échelle spécialement conçus pour l'entraînement et le perfectionnement continus des agents autonomes. Cette infrastructure est ce qui permet aux entreprises d'automatisation par IA de faire évoluer leurs services vers des millions d'utilisateurs sans perte de performance.
Le passage à l'IA agentique et à la prise de décision autonome
L'industrie évolue actuellement vers « l'IA agentique », où le système n'attend pas une invite à chaque étape. Au lieu de cela, un humain fournit un objectif de haut niveau, et l'IA divise cet objectif en sous-tâches, les exécute et vérifie son propre travail. Les analystes du secteur chez J.P. Morgan suggèrent que cette transition pourrait entraîner des gains de productivité importants de la main-d'œuvre au cours des trois prochaines années.
L'un des principaux défis pour chaque entreprise d'automatisation par IA est de garantir la « confiance et la sécurité ». Pour résoudre ce problème, de nombreuses organisations construisent des « couches de confiance ». Il s'agit de systèmes logiciels intermédiaires qui vérifient les sorties de l'IA pour détecter les biais, les vulnérabilités de sécurité ou les hallucinations avant qu'elles n'atteignent l'utilisateur final. Par exemple, la « couche de confiance de l'IA » d'UiPath permet aux entreprises de définir des politiques strictes sur les données auxquelles l'IA peut accéder et sur les actions qu'elle est autorisée à entreprendre de manière autonome.
Adoption par l'industrie et perspectives d'avenir
L'adoption de l'automatisation par IA n'est pas uniforme dans tous les secteurs. Les secteurs de la finance et de la santé sont actuellement les plus gros investisseurs dans ces technologies, principalement pour la détection des fraudes et la synthèse des dossiers médicaux. Aux États-Unis, environ 73 % des entreprises ont déclaré utiliser l'IA dans certains aspects de leurs activités à la fin 2024.
Pour l'avenir, en 2025 et 2026, l'accent passera probablement de « discuter avec l'IA » à « travailler avec des agents d'IA ». Les systèmes deviendront plus multimodaux, ce qui signifie qu'ils traiteront simultanément de manière transparente le texte, l'audio, la vidéo et les données de capteurs physiques. Cela sera particulièrement pertinent dans les environnements industriels, où les agents d'IA géreront les bras robotiques sur les planchers d'usine en « voyant » l'environnement et en effectuant des ajustements en temps réel.
Le paysage des entreprises d'automatisation par IA change tous les quelques mois. De nouveaux acteurs comme Cohere et Mistral mettent au défi les entreprises en place en proposant des modèles plus petits et plus efficaces que les entreprises peuvent exécuter sur leurs propres serveurs privés. Cette concurrence fait baisser les coûts; le prix par million de jetons de texte généré par l'IA a considérablement baissé au cours des 18 derniers mois, ce qui rend l'automatisation de haut niveau accessible aux petites entreprises qui n'avaient pas les moyens de supporter les frais de calcul auparavant.
Quelle tâche spécifique de votre organisation nécessite actuellement le plus de « copier-coller » manuel ou de vérification des données? Répondre à cette question est souvent la première étape pour identifier où une entreprise d'automatisation par IA peut apporter la valeur la plus immédiate. À mesure que ces systèmes acquièrent la capacité de raisonner et d'utiliser les ordinateurs de manière autonome, l'écart entre la capacité humaine et la performance de la machine continue de se réduire.