Automatisation des processus d'affaires par l'IA avec Palantir: un examen approfondi de Foundry et AIP
Palantir Technologies a développé un cadre technique qui facilite l'automatisation des processus d'affaires par l'IA avec Palantir grâce à l'intégration de sa plateforme Foundry et de sa plateforme d'intelligence artificielle (AIP). Pour les architectes d'entreprise, la valeur de cette architecture réside dans sa capacité à passer d'un stockage passif des données à une automatisation active des processus d'affaires par l'IA. La plateforme fonctionne en créant un jumeau numérique d'une organisation, connu sous le nom d'Ontologie, qui sert de couche sémantique reliant les données brutes aux décisions opérationnelles. Selon les rapports financiers de Palantir pour 2024, le chiffre d'affaires commercial de la société aux États-Unis a augmenté de 71 % d'une année sur l'autre, principalement grâce à l'adoption de l'AIP dans les secteurs réglementés.
L'Ontologie: Le fondement sémantique de l'automatisation des processus d'affaires par l'IA
Le cœur de l'automatisation des processus d'affaires par l'IA avec Palantir est l'Ontologie. Contrairement à un entrepôt de données traditionnel qui stocke les informations en lignes et en colonnes, l'Ontologie mappe les données à des entités du monde réel, telles que "Avion", "Commande de la chaîne d'approvisionnement" ou "Patient". Ces entités sont définies comme des objets ayant des propriétés et des relations spécifiques.
Les architectes d'entreprise utilisent l'Ontologie pour fournir un langage commun aux opérateurs humains et aux grands modèles linguistiques (LLM). Cette structure évite le problème courant des hallucinations des LLM en ancrant les réponses de l'IA dans des faits d'entreprise vérifiés. Lorsqu'une requête d'agent IA est initiée, le système ne recherche pas uniquement dans des documents non structurés; il accède au graphe orienté objet de l'entreprise. Cela garantit que chaque action automatisée est basée sur l'état actuel de l'organisation.
L'Ontologie comprend également des "Actions", qui sont des scripts ou des appels d'API préconfigurés qui permettent à la plateforme d'écrire dans des systèmes externes. Par exemple, dans un flux de travail logistique, une automatisation peut déclencher une action de "Réacheminement de l'expédition" directement dans un système ERP comme SAP. Cette capacité transforme la plateforme d'un outil de diagnostic en un système d'action.
AIP Logic et l'architecture des agents autonomes
AIP Logic sert d'environnement de développement où les architectes construisent la logique de prise de décision pour l'automatisation des processus d'affaires par l'IA. Il est conçu comme une interface sans code et à faible code qui permet aux utilisateurs d'enchaîner des fonctions LLM avec des données d'Ontologie.
Une caractéristique essentielle d'AIP Logic est sa capacité à gérer "l'utilisation d'outils" ou "l'appel de fonctions". Au lieu qu'un LLM génère simplement du texte, il peut être chargé de "obtenir les niveaux de stock actuels pour l'objet X" ou de "calculer le score de risque pour le fournisseur Y". La logique suit la séquence de ces appels, ce qui permet un audit transparent. Selon la documentation technique, AIP Logic prend en charge plusieurs modèles sous-jacents, notamment GPT-4, Claude et Gemini, ce qui permet aux organisations de changer de fournisseur sans reconstruire l'ensemble de leur pipeline d'automatisation.
La plateforme utilise un cadre "Données-Logique-Action". Les données représentent les faits, la logique représente les règles organisationnelles et l'action représente l'exécution. En découplant ces trois couches, les architectes d'entreprise peuvent mettre à jour les règles métier - telles qu'une nouvelle réglementation de conformité - sans modifier les pipelines de données sous-jacents ou le modèle d'IA lui-même.
Machinery: Exploration et optimisation des processus en 2025
Introduit comme une mise à jour majeure au début de 2025, "Machinery" est un outil au sein de l'écosystème Palantir dédié à l'exploration et à l'orchestration des processus. Alors que Foundry gère les données et qu'AIP gère l'intelligence, Machinery offre une vue complète du fonctionnement réel des processus d'affaires en temps réel.
Machinery identifie les goulots d'étranglement en analysant les journaux d'événements des systèmes d'entreprise existants. Il mappe le flux d'un processus - tel que "Commande-à-Encaissement" - et met en évidence les points où l'intervention manuelle provoque des retards. Les architectes peuvent ensuite déployer des agents AIP au sein de Machinery pour automatiser ces points de transition spécifiques.
Un cas d'utilisation principal de Machinery implique la gestion des flux de travail "Agentiques". Dans cette configuration, plusieurs agents IA travaillent en parallèle pour gérer différentes étapes d'un processus. Un agent peut gérer l'extraction de documents, tandis qu'un autre évalue le risque de crédit en fonction des données extraites. Cette orchestration multi-agents est surveillée au sein de Machinery pour garantir que le travail automatisé reste aligné sur les objectifs de l'entreprise.
Intégration avec SAP et architectures de cloud hybride
Un développement important dans l'automatisation des processus d'affaires par l'IA avec Palantir est le renforcement du partenariat avec SAP. En 2025, Palantir et SAP ont annoncé une initiative conjointe pour faciliter les migrations vers le cloud en intégrant Foundry et AIP au SAP Business Data Cloud. Ce partenariat permet aux organisations de virtualiser les données SAP au sein de l'Ontologie Palantir sans avoir besoin d'une duplication extensive des données.
Pour les architectes d'entreprise, cette architecture "zéro-copie" réduit la complexité de la maintenance des pipelines de données. La plateforme se connecte à SAP via des connecteurs spécialisés qui préservent la sécurité et les niveaux d'autorisation du système source. Cela signifie qu'un employé qui n'a pas accès aux données salariales dans SAP ne pourra pas y accéder via une automatisation de l'IA pilotée par Palantir.
Au-delà de SAP, la plateforme est conçue pour être agnostique de l'infrastructure. Elle peut être déployée sur AWS, Azure, Google Cloud ou dans des environnements sur site. La plateforme Apollo, qui sert de "centre de contrôle" pour les logiciels Palantir, orchestre le déploiement et les mises à jour de ces services dans divers environnements, garantissant que la logique d'automatisation reste cohérente, qu'elle s'exécute dans un cloud public ou à la périphérie tactique.
Résultats opérationnels dans la fabrication et la chaîne d'approvisionnement
Les applications concrètes de l'automatisation des processus d'affaires par l'IA démontrent l'impact de la plateforme sur l'efficacité opérationnelle. Dans un contexte de fabrication, un détaillant mondial a utilisé Palantir Foundry pour développer une tour de contrôle de la chaîne d'approvisionnement. En intégrant les données logistiques en temps réel aux niveaux de stock, l'organisation a signalé une réduction de 50 % des ruptures de stock.
Dans un autre cas, un fabricant de produits de santé a utilisé AIP pour gérer l'exécution des stocks. Le système a été configuré pour surveiller les commandes entrantes et les affecter automatiquement aux expéditions en fonction de la proximité et du coût. L'automatisation était capable de traiter des centaines de commandes par minute, une tâche qui nécessitait auparavant une grande équipe d'opérateurs manuels.
La plateforme prend également en charge les automatisations axées sur la durabilité. Un client du secteur manufacturier a intégré un module de durabilité dans son instance Foundry pour surveiller l'utilisation des ressources. L'IA a été programmée pour identifier les machines à forte consommation d'énergie et proposer des calendriers de maintenance afin d'optimiser l'efficacité. Ces exemples soulignent que l'automatisation des processus d'affaires par l'IA avec Palantir ne se limite pas aux tâches numériques, mais s'étend à la gestion physique des actifs.
Sécurité, gouvernance et le modèle "Humain dans la boucle"
Un obstacle courant à l'automatisation des processus d'affaires par l'IA est le manque de confiance dans les systèmes autonomes. Palantir y remédie grâce à "AIP Evals" et à un cadre de gouvernance strict. AIP Evals permet aux architectes de tester la logique de l'IA par rapport aux données historiques pour garantir la précision avant le déploiement. Ces évaluateurs peuvent utiliser des schémas "LLM-as-a-judge" ou des règles déterministes pour évaluer les performances d'une automatisation.
La plateforme applique un modèle "humain dans la boucle" pour les décisions à enjeux élevés. Bien que l'IA puisse suggérer une action - telle que "Désactiver le blocage de crédit" - l'exécution finale peut être subordonnée à une étape d'approbation humaine. Le système fournit à l'opérateur humain une piste d'audit complète, expliquant pourquoi l'IA a fait une recommandation spécifique et citant les objets exacts de l'Ontologie utilisés pour le raisonnement.
La sécurité est gérée au niveau des données plutôt qu'au niveau de l'application. Chaque objet de l'Ontologie possède ses propres métadonnées de contrôle d'accès. Si un utilisateur ou un agent IA tente d'effectuer une action qui viole ces autorisations, la plateforme bloque l'exécution. Ce contrôle granulaire est essentiel pour les secteurs tels que la défense et la santé, où la confidentialité des données est une exigence légale.
Chaînes d'outils de développement et le modèle AIP Bootcamp
Pour accélérer le déploiement de l'automatisation des processus d'affaires par l'IA avec Palantir, Palantir utilise les "AIP Bootcamps". Il s'agit de sessions intensives et pratiques où les équipes d'entreprise travaillent aux côtés des ingénieurs de Palantir pour créer des applications prêtes à la production en quelques jours. En 2024, Palantir a signalé que plus de 1 000 entreprises ont participé à ces bootcamps.
Du point de vue d'un développeur, le SDK de l'Ontologie permet la création d'applications personnalisées à l'aide de Python, Java ou TypeScript. Ces applications peuvent interagir directement avec les fonctions de l'Ontologie et d'AIP Logic, ce qui permet une approche "pro-code" pour les exigences complexes. Les développeurs peuvent également utiliser le Model Mesh pour intégrer des modèles d'apprentissage automatique personnalisés dans l'écosystème AIP existant.
L'introduction d'"AIP Now" fournit des composants modulaires préfabriqués qui peuvent être installés rapidement. Ces modules sont conçus pour résoudre des problèmes courants de l'industrie, tels que la détection de la fraude hypothécaire ou la maintenance prédictive. Cette modularité permet aux organisations de commencer par un seul cas d'utilisation et d'intensifier leurs efforts d'automatisation des processus d'affaires par l'IA au fur et à mesure qu'elles constatent des résultats mesurables.
Orchestration à l'échelle de l'entreprise avec Apollo
Le mécanisme de livraison sous-jacent pour l'automatisation des processus d'affaires par l'IA avec Palantir est Apollo. Apollo est un moteur de déploiement autonome qui gère le cycle de vie du logiciel dans différents environnements. Il gère les correctifs automatisés, la surveillance de la sécurité et la gestion de la configuration sans nécessiter d'intervention manuelle des équipes informatiques.
Pour les architectes d'entreprise, Apollo fournit un "guichet unique" pour visualiser l'état de santé de tous les services d'IA et de données. Il garantit que le logiciel exécuté dans une usine en Allemagne est identique au logiciel exécuté dans un bureau d'entreprise à New York. Cette cohérence est essentielle pour maintenir la fiabilité des processus d'affaires automatisés dans une entreprise mondiale.
Apollo facilite également les déploiements "Edge AI". En regroupant les capacités d'AIP et de Foundry dans des conteneurs légers, Palantir peut déployer la logique d'automatisation sur du matériel tel que des satellites ou des véhicules autonomes. Cela permet une prise de décision en temps réel dans des environnements à connectivité limitée, étendant ainsi la portée de l'automatisation des processus d'affaires au-delà du centre de données traditionnel.
Valeur stratégique pour l'architecture d'entreprise
La mise en œuvre stratégique de l'automatisation des processus d'affaires par l'IA avec Palantir nécessite un changement dans la façon dont les architectes envisagent l'intégration des données. Au lieu de se concentrer uniquement sur le déplacement des données d'un endroit à l'autre, l'accent se déplace vers la création d'un modèle fonctionnel de l'entreprise. L'Ontologie devient le référentiel central de la logique métier, réduisant ainsi la dépendance aux applications en silo.
Cette approche architecturale permet de créer des systèmes d'"IA composée", où plusieurs modèles et sources de données sont orchestrés pour résoudre un seul problème. En utilisant Palantir comme "système d'exploitation", les organisations peuvent remplacer des composants individuels - comme un LLM spécifique ou une base de données - sans perturber le processus d'affaires plus large. Cette flexibilité est un différenciateur clé pour les entreprises qui cherchent à pérenniser leurs investissements dans l'IA.
La possibilité de suivre la "cinétique" d'une entreprise - le mouvement de chaque commande, l'état de chaque actif et le résultat de chaque décision - offre un niveau de visibilité qui était auparavant inaccessible. Combinée aux capacités de raisonnement de l'AIP, cette visibilité permet une entreprise plus réactive et agile. Les organisations peuvent passer d'une résolution de problèmes réactive à une optimisation proactive, en utilisant l'IA pour simuler les effets en aval des décisions potentielles avant qu'elles ne soient mises en œuvre.