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Vertical AI : La fin des modèles généralistes au profit des agents de flux
Contexte
On assiste à une convergence vers des 'flottes d'agents' spécialisés par domaine (marketing, PSA, data engineering). Ces outils ne demandent plus de changer de paradigme mais automatisent le 'run' pour libérer l'attention sur le 'discovery'.
Analyse
La fin des modèles généralistes au profit des « agents de flux » métier.
Des acteurs comme Airship, Certinia ou Qlik déploient des flottes d'agents spécialisés (Campagnes, Operations, Data Engineering) plutôt que des copilotes de discussion.
Le Fait
On assiste à une convergence : l'IA quitte le champ de la génération de contenu pour celui de l'orchestration de flux. TORQ AI promet une mise en production en 30 jours avec des ROI multipliés par trois en se connectant nativement aux environnements cloud existants (GCP).
La Lecture
C'est le passage de la "Rassurance psychologique" (avoir un chatbot pour poser des questions) à l'"Assurance opérationnelle" (avoir des agents qui exécutent des tâches). Ces outils ne sont efficaces que parce qu'ils s'attaquent à des "fiefs de complexité" spécifiques. Ils ne demandent pas de changer de paradigme, ils automatisent le "run" pour forcer l'organisation à se concentrer sur le "discovery".
L’Enseignement
Le vrai arbitrage est désormais : Moins de Delivery, plus de Discovery.
L'IA spécialisée doit prendre en charge 80 % de l'exécution pour libérer l'attention managériale sur l'intimité client et l'innovation de rupture. Si vos projets IA sont encore portés par la DSI seule, vous construisez une usine à code là où vous devriez bâtir une usine à valeur.
Court terme
Déploiement d'agents spécialisés sur des 'fiefs de complexité' bien identifiés.
Moyen terme
Transformation de l'organisation en 'usine à valeur' où 80% de l'exécution est automatisée, recentrant le management sur l'innovation de rupture.
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