Améliorez les réponses de vos IA d'entreprise

Pourquoi la technologie ne suffit plus et comment reprendre le contrôle

Les annonces autour de l’IA générative “prête pour l’entreprise” se multiplient.

Agents IA, copilotes, LLM toujours plus puissants… le rythme est tel qu’il devient difficile de distinguer l’effet d’annonce de la réalité opérationnelle.

Pourtant, sur le terrain, un constat revient systématiquement :

la majorité des projets d’IA générative n’atteignent pas le stade de l’impact business mesurable.

Lors d’un récent webinaire co-animé par SBI et Snowflake, nous avons exposé une lecture très pragmatique de cette situation, ainsi qu’un cadre clair pour garantir des réponses IA fiables, traçables et exploitables en entreprise.

Un paradoxe : des modèles puissants, mais peu de valeur produite

Deux chiffres résument bien l’état du marché aujourd’hui :

• • 95 % des projets d’IA générative ne produisent pas encore de valeur mesurable (MIT)

  • 80 % des initiatives IA échouent ou sont abandonnées (Gartner)
    
    

Le problème n’est pas la performance des modèles.
Les LLM sont aujourd’hui impressionnants.

Le vrai sujet est ailleurs : un LLM n’est pas un moteur de vérité.

Sans contexte, sans règles métier, sans données validées, il produit des réponses :

• convaincantes mais fausses,
• cohérentes en apparence mais non vérifiables,
• difficiles à justifier dans un cadre professionnel.

C’est précisément ce qui bloque le passage du POC à la production.

Du “LLM-centric” au monde des agents IA

Le marché est en train de changer de paradigme.

On passe progressivement :

• d’un usage statique des LLM (question → réponse),

• à une approche agentique, beaucoup plus structurée.
  
  

Un agent IA ne se contente plus de générer du texte. Il est capable de :

1. 1. Raisonner : comprendre et découper une demande complexe

   2. Agir : interroger des bases de données, des documents, des outils

   3. Itérer : vérifier, ajuster, corriger ses résultats
      
      

Dans les environnements les plus avancés, plusieurs agents spécialisés collaborent pour atteindre un objectif précis : on parle alors de multi-agents.

Cette approche est beaucoup plus prometteuse mais elle rend la gouvernance encore plus critique.

Pourquoi la qualité des réponses est le vrai enjeu

En entreprise, une réponse IA doit être :

• fiable (basée sur des données certifiées),

• traçable (on doit comprendre d’où vient l’information),

• cohérente avec les règles métier,

• sécurisée (respect des droits d’accès et de la conformité),

• industrialisable (monitorable, mesurable, améliorable).
  
  

Or, sans cadre clair, même une architecture multi-agents peut devenir incontrôlable.

Les 5 leviers essentiels pour reprendre le contrôle

Le webinaire a mis en évidence 5 leviers structurants pour fiabiliser les réponses des IA génératives en entreprise :

1.  Ancrer les réponses sur les données de l’entreprise

Les réponses doivent s’appuyer sur :

• des données internes gouvernées,

• de la documentation officielle,

• des sources vérifiables.

Les approches de type RAG (Retrieval Augmented Generation) sont indispensables pour réduire les hallucinations.

2.  Introduire des garde-fous explicites

Il ne suffit pas de “faire confiance” au modèle.
Il faut définir :

• des périmètres autorisés,

• des règles d’orchestration,

• des validations pour les actions sensibles.

3.  Mettre en place une couche sémantique

Plutôt que laisser le modèle “deviner” le langage de l’entreprise, on formalise :

• les définitions des KPI,

• les dimensions métier,

• les règles de calcul.

C’est un point clé pour obtenir des réponses cohérentes et partagées.

4.  Spécialiser les agents

Un agent = un rôle clair.
Finance, Sales, RH, Supply Chain… chaque domaine a ses règles et ses données.

Mieux vaut plusieurs agents spécialisés qu’un seul agent “fourre-tout”.

5.  Industrialiser et monitorer

Une IA d’entreprise est un produit vivant :

• supervision des usages,

• suivi de la satisfaction utilisateur,

• traçabilité des requêtes,

• amélioration continue.

Sans cela, la confiance ne s’installe jamais durablement.

Snowflake Intelligence : rendre l’IA réellement “enterprise-ready”

C’est dans ce contexte que Snowflake Intelligence prend tout son sens.

La plateforme apporte :

• une donnée déjà gouvernée (rôles, permissions, sécurité),

• des briques prêtes à l’emploi (Cortex Analyst, Cortex Search, Cortex Agent),

• une interface métier simple et personnalisable,

• une transparence du raisonnement des agents,

• un monitoring natif des usages et de la qualité des réponses.
  
  

L’enjeu n’est plus seulement de “parler à la donnée”,
mais de transformer l’analyse en action intelligente, dans un cadre maîtrisé.

Cas d’usage : vers une BI conversationnelle fiable

Un exemple concret présenté lors du webinaire :
l’usage d’agents IA pour répondre à des besoins BI ad hoc.

Aujourd’hui :

• chaque nouveau KPI demande du temps,

• les dashboards se multiplient sans être utilisés,

• l’accès à la donnée reste réservé aux experts.
  
  

Avec une approche agentique bien cadrée :

• les utilisateurs posent leurs questions en langage naturel,

• les agents s’appuient sur des vues sémantiques certifiées,

• les résultats sont fiables, explicables et sécurisés.
  
  

La BI devient plus accessible, sans sacrifier la gouvernance.

▸  L’IA générative n’échoue pas par manque de puissance. Elle échoue quand la confiance n’est pas au rendez-vous.

Les entreprises qui réussiront sont celles qui :

• investissent dans leurs fondations data,

• structurent leurs usages IA,

• acceptent que la qualité prime sur l’effet “waouh”.
  
  

La technologie est prête.

La question est désormais : êtes-vous prêts à l’industrialiser correctement ?