Comment identifier les meilleurs cas d’usage de l’IA agentique

L’IA générative a déjà transformé de nombreux secteurs, mais qu’en est-il de l’IA agentique ? Elle offre des perspectives encore plus vastes (et accroît la pression) pour optimiser la performance des entreprises.

Face au nombre apparemment infini de cas d’usage de l’IA agentique, restreindre votre sélection aux applications les plus percutantes pour votre entreprise peut s’avérer complexe.

Certains processus semblent se prêter facilement à l’IA, mais un agent IA permet-il vraiment d’économiser du temps, de réduire les coûts ou de booster le chiffre d’affaires ? Trouver le juste équilibre entre niveau de risque, facilité de mise en œuvre et valeur ajoutée exige de la stratégie — et les bons outils.

Chez Lucid, nous accompagnons les équipes de transformation pour identifier ces cas d’usage de l’IA à forte valeur ajoutée. Nous avons synthétisé notre expertise dans un cadre méthodologique simple. Grâce à lui, vous découvrirez les éléments clés pour sélectionner les cas d’usage de l’IA agentique adaptés à votre entreprise et collecter les données nécessaires à votre prise de décision.

« La question n’est pas de savoir s’il faut adopter et appliquer l’IA, mais où, quand et comment le faire. »

— Gartner®, Les piliers d’une stratégie d’intelligence artificielle réussie, 16 septembre 2025

Qu’est-ce que l’IA agentique et où apporte-t-elle le plus de valeur ?

L’IA agentique désigne des systèmes d’IA autonomes capables d’accomplir un objectif, comme réserver un voyage ou effectuer un remboursement, avec une intervention et une supervision humaines limitées. Alors que l’IA générative utilise des LLM pour la création de contenu, l’IA agentique les emploie comme moteurs de raisonnement pour interagir avec des logiciels, exécuter des flux de travail complexes et prendre des décisions indépendantes.

L’IA agentique apporte une valeur maximale pour les cas d’usage nécessitant de la logique et de l’interprétation. Il s’agit généralement de scénarios ouverts dans lesquels l’objectif à atteindre est clair, mais le chemin pour y parvenir n’est ni fixe ni prédéfini.

Prenons un exemple : vous devez réserver un déplacement professionnel pour une conférence. Vous souhaitez arriver la veille, vous assurer que les vols ne chevauchent pas votre agenda, séjourner dans un hôtel situé à proximité de l’événement, trouver un restaurant végétarien à proximité et respecter votre budget.

Ces contraintes sont nombreuses et vous n’avez pas le temps de comparer les vols ou de consulter les cartes des restaurants. Un agent IA peut alors rechercher les vols, vérifier votre calendrier, évaluer l’emplacement et les menus des hôtels, puis, après votre validation, procéder à la réservation complète avec votre moyen de paiement enregistré.

IA agentique vs automatisation

Pour identifier les cas d’usage à plus forte valeur ajoutée pour l’IA agentique, il convient de comprendre ce qui la différencie de l’automatisation classique. Bien que toutes deux exécutent des tâches avec peu d’intervention humaine, leur mode de fonctionnement est fondamentalement différent.

L’automatisation exécute des tâches en suivant des étapes de processus fixes, prévisibles et contrôlées. Il s’agit généralement d’actions simples de type « si... alors », comme la configuration de notifications ou d’alertes (par exemple : si un client ajoute un article à son panier sans finaliser l’achat, un e-mail de relance lui est envoyé au bout d’une heure).

Les agents IA, quant à eux, s’appliquent idéalement aux tâches exigeant des prises de décision complexes. Plutôt que d’exécuter une logique « Si X, alors Y », l’IA agentique fonctionne selon un principe de type : « Pour atteindre l’objectif Z, trouve les meilleures options X et Y ».

Reprenons l’exemple du voyage d’affaires. Plusieurs vols et hôtels peuvent répondre aux critères. Un agent IA doit évaluer différents scénarios et prendre une série de décisions pour atteindre l’objectif final.

Voici un test simple pour choisir entre automatisation et agent IA : si la réponse à la question « Comment accomplir [un objectif] ? » commence par « Ça dépend », vous êtes face à un cas d’usage où un agent est sans doute plus adapté qu’une simple automatisation.

Conseil de pro : Les flux de travail réels combinent souvent automatisation et IA agentique. Cartographier les étapes de vos processus (grâce à des cartes de processus) vous aide à identifier l’approche la plus adaptée pour chaque étape.

Critères : comment identifier les cas d’usage de l’IA

« Ce n’est pas parce que vous pouvez ajouter un agent à un cas d’usage que vous devez le faire. À l’ère de l’IA, la priorité est de garder le cap. »

— Birch Eve, Group Product Manager, Lucid

En théorie, les cas d’usage applicables à un agent IA sont innombrables. Mais comment déterminer ceux qui apporteront le plus de valeur à votre entreprise ?

Les critères ci-dessous sont conçus pour vous aider à identifier les cas d’usage de l’IA à forte valeur ajoutée, à faible risque et faciles à mettre en œuvre.

Observez les indicateurs suivants pour identifier les cas d’usage de l’IA agentique :

• Tâches monotones : Jeff Rosenbaugh, Sr. Director of Professional Services chez Lucid, recommande de prêter attention aux situations où « des collaborateurs qualifiés effectuent des tâches répétitives ». Les tâches monotones, comme la collecte et la synthèse de données provenant de sources multiples pour des rapports d’avancement, peuvent souvent être confiées à un agent, libérant du temps pour la réflexion stratégique.

• Fréquence élevée : Si une tâche est monotone mais n’intervient que tous les trois mois, la déléguer à un agent n’apportera que peu de valeur. Les meilleurs cas d’usage de l’IA se caractérisent par une récurrence élevée, que ce soit au sein d’une équipe ou à l’échelle de plusieurs services.

• Logique à plusieurs étapes et points de décision : L’IA agentique est superflue pour un processus fondé sur une logique simple à étape unique. Si une tâche est monotone et fréquente mais repose sur des règles de type « si... alors », optez plutôt pour l’automatisation.

• Périmètre clair et résultats définis : Les cas d’usage associés à des critères de réussite et des livrables bien définis permettent de repérer et de corriger facilement les erreurs. Sans moyen de vérifier le résultat, vous risquez de subir des hallucinations non contrôlées pouvant entraîner des erreurs préjudiciables (comme des retards de paiement ou des remboursements erronés).

• Multiplication des outils : Les tâches nécessitant de passer constamment d’un outil à l’autre sont chronophages et constituent donc d’excellents candidats pour l’IA agentique. Lorsque Birch Eve, Group Product Manager chez Lucid, s’est rendu compte qu’il jonglait sans cesse entre Slack, Google Docs, Lucid et divers tableaux de bord pour stocker et rechercher des informations, il a créé un agent dédié. « Désormais, grâce à l’agent IA, 90 % de mon flux de travail passe par la dictée. Saisissez ce que vous souhaitez communiquer, appuyez sur Entrée, et l’agent se charge de classer et d’organiser l’information », explique Birch Eve.

• Besoin de contexte : Le contexte constitue sans doute le critère déterminant pour évaluer la pertinence de l’IA. Par exemple, si vous demandez à quelqu’un de rédiger votre rapport d’avancement hebdomadaire, vous ne lui fournirez pas simplement le modèle de rapport : vous lui indiquerez quelles parties prenantes s’intéressent à quelles métriques, vous lui clarifierez ce que signifient « à risque » et « en retard » pour votre équipe, et vous lui préciserez la marche à suivre en cas de données manquantes. Un agent nécessite ce même niveau de raisonnement documenté pour fonctionner de manière fiable.

Étapes pour identifier les cas d’usage de l’IA agentique

Maintenant que vous savez quoi chercher, comment repérer facilement ces indicateurs ? Suivez ces étapes pour commencer à identifier et prioriser les cas d’usage à fort impact dans votre entreprise.

Étape 1 : Poser des questions pour identifier les points de friction

La meilleure démarche consiste à interroger directement vos équipes sur les tâches monotones, répétitives, trop complexes ou chronophages.

Évitez les sessions de réflexion basées sur des questions comme « Quels cas d’usage de l’IA pourrions-nous tester ? ». Réfléchir de cette manière revient à chercher des idées de start-up milliardaires : vous risquez de concevoir des solutions à des problèmes inexistants.

Posez plutôt des questions révélant les difficultés concrètes rencontrées par les équipes, telles que :

• Quelles sont les tâches qui vous prennent (ou vous font perdre) le plus de temps chaque semaine ?

• Quelles tâches, si elles vous étaient retirées, vous libéreraient le plus d’énergie ?

• Quelles tâches n’aimez-vous tout simplement pas effectuer ?

• Quelles décisions complexes ralentissent votre flux de travail ?

Il peut être judicieux de commencer au niveau de la direction pour cibler les enjeux globaux avant de creuser le sujet. Ensuite, les responsables d’équipe peuvent poser ces questions de manière asynchrone ou lors d’une session de remue-méninges en direct.

« Vous connaissez probablement déjà bon nombre de ces schémas », explique Christopher Bailey, Director of Consulting Services chez Lucid. « De quoi les collaborateurs se plaignent-ils ? Quelles tâches vous épuisent ? » Si vos équipes organisent régulièrement des rétrospectives, vous disposez peut-être déjà de données qualitatives sur ces points de friction.

Conseil de pro : Lorsque vous utilisez Lucid pour animer des ateliers de cadrage, des sessions de remue-méninges ou des rétrospectives, l’IA dans Lucid vous permet d’identifier rapidement les grands thèmes ressortant des retours collectés.

Étape 2 : Cartographier les processus clés

Après avoir identifié quelques cas d’usage généraux auprès de vos équipes, validez leur pertinence pour l’IA en cartographiant vos processus.

La visualisation de vos processus vous permet de repérer :

• Les étapes de décision ou de validation

• Le nombre d’outils et de systèmes impliqués

• Le nombre d’équipes concernées et de passages de relais

• Les cas particuliers propres à chaque processus

Cartographier vos flux de travail met en lumière leur complexité. « Si votre carte de processus ressemble à un plat de spaghettis, avec des flèches et des formes qui s’entrecroisent sur la zone de travail, le processus est probablement trop complexe sous sa forme actuelle », souligne Birch Eve. En d’autres termes, il s’agit d’un candidat idéal pour un agent IA.

Autre avantage de la cartographie des processus : vous créez la documentation et le contexte indispensables à un agent pour exécuter la tâche si vous décidez de le déployer.

« Les entreprises qui progresseront le plus rapidement avec l’IA agentique ne sont pas celles qui possèdent les meilleurs modèles, mais celles qui disposent des processus et procédures les mieux documentés. »

— Jeff Rosenbaugh, Sr. Director of Professional Services, Lucid

Par exemple, un processus de sélection de candidats passe rarement directement du CV à l’entretien. Il comporte de nombreuses étapes intermédiaires : vérifier les compétences sur LinkedIn, comparer un portfolio avec le cahier des charges d’un projet et coordonner les agendas de plusieurs responsables du recrutement. Cartographier ce processus fournit au futur agent IA le contexte nécessaire pour effectuer ces tâches de manière fluide.

Si vous ne savez pas par où commencer votre carte de processus, partez du résultat idéal, puis remontez le fil des étapes requises pour y parvenir.

Étape 3 : Prioriser et planifier le déploiement

Les étapes de réflexion et de cartographie peuvent mettre en avant de multiples opportunités d’application des agents IA. Pour débuter, sélectionnez seulement un ou deux cas d’usage à tester. Démarrer à petite échelle vous permet de tirer les enseignements nécessaires et d’ajuster le tir avant un déploiement plus large.

Les cas d’usage à privilégier au départ sont ceux offrant un fort potentiel de retour sur investissement, tout en restant simples et peu risqués à mettre en œuvre.

Grâce à une matrice, vous pouvez positionner visuellement les cas d’usage selon :

• L’impact métier : Quelle quantité d’énergie créative est restituée aux collaborateurs ? Quel est le gain de temps ? Quelle est l’ampleur des réductions de coûts ? Quel est le potentiel de nouvelles recettes ?

• L’effort et la fiabilité : Quel travail de préparation et quelles mesures de sécurité complémentaires sont requis pour adapter le processus à un agent ? Quel est le risque en cas d’erreur de l’agent ?

Une fois le premier cas d’usage sélectionné, définissez :

• Qui sera responsable du déploiement et de la mesure du succès ?

• Quels garde-fous ou points de contrôle humains doivent être mis en place pour garantir une exécution sécurisée ?

• Quelles compétences, formations ou ressources sont nécessaires aux équipes pour débuter ?

• Quels jalons souhaitez-vous atteindre ?

• Quels indicateurs permettront d’évaluer la réussite des cas d’usage ?

Exemples de cas d’usage de l’IA agentique

Les meilleures applications de l’IA agentique varient selon les entreprises, mais vous pouvez vous inspirer des exemples suivants pour vous lancer.

Cas d’usage de l’IA agentique pour les RH

Les équipes RH peuvent utiliser l’IA agentique pour le filtrage des candidatures ou la coordination de l’intégration des nouveaux collaborateurs.

Un agent dédié à l’intégration peut guider les nouvelles recrues à travers une liste de tâches, répondre à leurs questions et leur fournir un retour d’information.

L’intégration se prête particulièrement bien aux agents IA car elle comporte de nombreux facteurs d’ajustement. Les besoins d’une nouvelle recrue varient selon le service, son expérience et son rythme d’apprentissage. Un agent IA peut adapter son approche en fonction des retours du collaborateur, là où une automatisation standard continuerait d’envoyer des e-mails prédéfinis sans s’assurer de sa préparation.

Cas d’usage de l’IA agentique pour la vente

Les équipes commerciales peuvent employer l’IA agentique pour l’analyse du portefeuille, la prospection ou la rédaction d’appels d’offres.

Prenons l’exemple d’un agent de prospection. Les commerciaux consacrent une part importante de leur journée à parcourir des rapports annuels, des publications LinkedIn et des articles d’actualité afin de trouver une approche pertinente pour leurs messages de prise de contact.

Dans ce scénario, vous fournissez à l’agent de prospection une liste d’entreprises cibles. Pour chacune d’elles, l’agent examine les derniers rapports financiers, recherche des mots-clés pertinents dans les actualités récentes et analyse l’activité du directeur technique sur les réseaux sociaux. Il rédige ensuite une présentation hyper-personnalisée évoquant un enjeu stratégique spécifique rencontré par l’entreprise.

Cas d’usage de l’IA agentique dans la tech

Les équipes d’ingénierie logicielle, d’IT et de sécurité peuvent s’appuyer sur l’IA agentique pour migrer du code hérité, identifier et trier des incidents, ou surveiller et neutraliser des menaces.

Par exemple, les développeurs passent souvent des semaines à refactoriser manuellement d’anciennes bases de code pour respecter les normes de sécurité actuelles ou adopter un langage plus performant. Un agent de migration de code hérité peut cartographier les dépendances de l’application, évaluer ses performances actuelles, réécrire le code, générer des tests pour préserver la logique d’origine et corriger pas à pas les erreurs survenues lors de la compilation.

En cybersécurité, un cas d’usage de l’IA agentique peut consister à détecter les menaces, analyser le comportement des utilisateurs et le trafic réseau, déclencher des réponses automatisées pour contrer les attaques et perfectionner ses méthodes de détection à mesure que les risques évoluent.

Conseils pour vos premiers pas avec l’IA agentique

Nos experts partagent leurs meilleurs conseils pour réussir le lancement de vos projets d’IA agentique.

Commencer par des projets simples est une excellente idée

Il est tentant de rechercher les cas d’usage les plus complexes ou spectaculaires. Cependant, Jeff Rosenbaugh rappelle qu’il est tout à fait pertinent de privilégier des cas simples offrant un retour sur investissement clair et un risque maîtrisé : « Réussir sur des cas d’usage simples et peu risqués permet de bâtir les connaissances fondamentales nécessaires aux déploiements plus complexes par la suite. »

Ne laissez pas la crainte freiner les opportunités

Certains effets indésirables, comme les hallucinations, peuvent freiner les équipes dans leurs expérimentations. S’il convient d’en tenir compte et de mettre en place des garde-fous, appréhender l’avenir sous l’angle de la crainte ne doit pas vous paralyser.

« Beaucoup imaginent qu’il faut transformer l’intégralité d’un processus en un flux agentique », remarque Birch Eve. « C’est une idée reçue. Commencez plutôt par les premières étapes et conservez le reste. Vous apprendrez rapidement et gagnerez en confiance dans l’IA agentique. »

Définissez des directives d’utilisation claires

« Rien ne freine l’enthousiasme des collaborateurs face aux nouvelles technologies plus rapidement que le manque de directives ou l’impossibilité de tester leurs idées par manque d’accès aux outils », explique Birch Eve. « Cela tue la curiosité, qui est pourtant le réflexe humain le plus précieux face à l’innovation. »

D’après l’enquête Lucid sur la préparation à l’IA, 42 % des salariés craignent un mauvais usage de l’IA en raison de directives floues, et 27 % se disant très ou extrêmement préoccupés. Renforcez la confiance en précisant clairement les outils autorisés et leurs usages respectifs. En encourageant l’expérimentation et la curiosité, vous donnez aux équipes les moyens d’aborder la résolution de problèmes sous un angle nouveau.

En outre, ne partez pas du principe qu’un modèle d’IA unique (comme Gemini ou Claude) est idéal pour toutes les tâches. Chaque modèle excelle dans des domaines spécifiques, comme le codage ou la synthèse créative. Explorez les options disponibles et recueillez l’avis des équipes sur le terrain.

Ne négligez pas la conduite du changement

« La gestion du changement liée à l’IA échoue plus souvent au niveau de la direction qu’à celui des équipes », note Jeff Rosenbaugh. « Les dirigeants doivent aller au-delà d’un simple soutien de principe à l’adoption de l’IA. »

Pour piloter efficacement la transition, la direction doit incarner les comportements attendus, assumer la gouvernance et communiquer très tôt sur la valeur apportée par l’IA. Le management intermédiaire étant responsable des résultats, les dirigeants doivent définir des priorités et des incitations appropriées afin d’autonomiser les managers sur ces initiatives.

Dès lors, les responsables de service ou d’équipe peuvent encourager l’adoption sur le terrain, notamment en instaurant des réseaux de partage de bonnes pratiques. « Si vous mettez en place des structures d’échange dès le départ, vous pourrez capitaliser sur les expérimentations réussies, inspirer vos collaborateurs et dupliquer les succès dans l’ensemble de l’entreprise », précise Christopher Bailey.

Anticipez la maintenance de l’IA

L’IA agentique, quels que soient vos cas d’usage initiaux, ne se résume pas à une solution à configurer une fois pour toutes. La technologie évolue constamment, tout comme vos processus et systèmes. Il est donc indispensable d’établir un calendrier et une stratégie de révision régulière de vos flux de travail agentiques.

L’une des stratégies de maintenance les plus efficaces consiste à centraliser et maintenir à jour la documentation de vos processus métier officiels. Vous préservez ainsi votre visibilité, même si un flux de travail IA échoue ou si un outil évolue.

Lucid facilite non seulement la documentation de vos processus, mais aussi leur mise à jour continue. Grâce au Process Accelerator, vous pouvez créer des référentiels consultables pour vos documents de processus officiels et exploiter des flux de validation intégrés afin d’assurer le respect de vos règles de gouvernance lors de chaque modification.

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