Points clés :
OpenAI, Google et Anthropic utilisent leurs propres agents d'IA pour automatiser des flux de travail internes complexes, révélant à la fois les gains de productivité et les défis de gouvernance qui attendent l'ensemble des entreprises.
Les entreprises qui construisent les outils d'IA les plus puissants sont aussi leurs clients internes les plus agressifs, déployant des agents autonomes pour des tâches allant de la validation de factures à l'examen de contrats — et découvrant que les gains de productivité engendrent leurs propres problèmes.
« Les gens ont commencé à l'utiliser pour d'autres choses », a déclaré Kelsey Pedersen, ingénieur de déploiement de Codex chez OpenAI, à propos de l'outil de codage que presque tous les employés utilisent désormais chaque semaine pour des tâches générales de travail de connaissance.
L'équipe financière de Google a déployé l'année dernière un agent de validation de factures qui compare les factures des fournisseurs aux conditions contractuelles, permettant à l'entreprise d'examiner cinq fois plus de factures. L'agent est en passe d'économiser 200 millions de dollars par an sur les problèmes de trop-perçu, selon Kristin Reinke, vice-présidente dirigeant la mise en œuvre de l'IA au sein de l'organisation financière de Google. Chez Anthropic, les équipes d'opérations marketing utilisent les agents Claude pour automatiser les importations de données qui prenaient auparavant de 15 minutes à une heure par tâche.
Pourtant, les flux de travail agentiques introduisent de nouvelles frictions. Gartner estime que l'entreprise moyenne du Fortune 500 gérera plus de 150 000 agents d'IA d'ici deux ans, mais seulement 13 % des organisations disposent d'une gouvernance adéquate. L'agent de facturation de Google a si bien fonctionné qu'il a créé un arriéré de divergences signalées qui nécessite désormais un autre agent pour contacter les fournisseurs — un cycle d'automatisation en cascade que les dirigeants considèrent comme la prochaine phase de l'adoption de l'IA en entreprise.
De l'outil de codage au cheval de bataille corporate
Le Codex d'OpenAI, conçu à l'origine pour les développeurs de logiciels, s'est avéré suffisamment intuitif pour être adopté par des équipes non techniques, notamment le marketing, le recrutement et le juridique. Ashton Summers, directeur de comptes au sein de l'équipe go-to-market d'OpenAI, a utilisé Codex pour enquêter sur un problème de facturation client — un travail qui nécessitait auparavant l'intervention des équipes de facturation et d'opérations. L'agent a créé un tableau de bord client mis à jour quotidiennement, des démonstrations de produits pour des clients potentiels, et un document de transition pour une nouvelle recrue en scannant 30 minutes d'e-mails et de messages Slack.
Nicole Diaz, avocate générale associée chez OpenAI, fait effectuer par Codex le travail qu'un avocat junior traiterait habituellement, notamment l'analyse des déclarations de conflits d'intérêts des nouveaux employés. L'agent pourrait signaler qu'une personne siège encore au conseil d'administration d'une autre entreprise ou qu'un de ses proches travaille chez un concurrent. Diaz a déclaré qu'elle continuait à recruter des avocats juniors — en partie pour vérifier les résultats de Codex.
Le problème du 10X
Partha Ranganathan, ingénieur fellow chez Google, a décrit ce qu'il appelle le « problème du 10X » : lorsqu'un flux de travail s'accélère décuple, quelque chose d'autre dans le système se brise. L'agent de facturation de Google a signalé tant de divergences que l'équipe des opérations n'a pas pu suivre les relances fournisseurs. La solution est un autre agent qui initiera automatiquement le contact avec les fournisseurs.
Jeremy Korst, associé chez Mindspan Labs, un cabinet de conseil en IA, a déclaré que les petites entreprises ont été les plus agiles avec les agents, tandis que la coordination entre équipes crée des frictions dans les grandes organisations. Une équipe juridique peut ne pas souhaiter que le service commercial utilise l'IA pour effectuer ses propres examens de contrats, a-t-il expliqué. « Il y a une réelle friction », a déclaré Korst. « C'est une conversation très courante. »
L'angle investissement
Pour les investisseurs, les schémas de déploiement interne chez OpenAI, Google et Anthropic offrent un aperçu de la trajectoire du marché de l'IA en entreprise. La maison mère de Google, Alphabet, se négocie à environ 22 fois les bénéfices à terme, et les 200 millions de dollars d'économies annuelles provenant d'un seul agent financier — bien que modestes par rapport à sa capitalisation boursière de 350 milliards de dollars — démontrent le potentiel de réduction des coûts que les directeurs financiers commencent à quantifier. La conclusion de Gartner selon laquelle 23 % des responsables technologiques dépensent entre 200 et 500 dollars par développeur et par mois en tokens de codage IA suggère que le marché adressable pour les outils agentiques est en pleine expansion, même si la tarification basée sur les tokens introduit une volatilité des coûts qui pourrait remodeler les budgets d'entreprise.
Cet article est fourni à titre d'information uniquement et ne constitue pas un conseil en investissement.
