L’intelligence artificielle (IA) ne se limite plus aux projets pilotes et aux promesses futures. Aujourd’hui, elle est intégrée dans divers secteurs, avec plus de trois quarts des organisations (78 %) utilisant désormais l’IA dans au moins une fonction commerciale. Cependant, le prochain grand pas est l’IA agentique : des systèmes qui ne se contentent pas de fournir des informations ou d’automatiser des tâches spécifiques, mais qui fonctionnent comme des agents autonomes, capables de s’adapter à des entrées changeantes, de se connecter à d’autres systèmes et d’influencer des décisions cruciales pour l’entreprise. Bien que ces agents apportent une valeur accrue, l’IA agentique pose également des défis.
Imaginez des agents résolvant de manière proactive les problèmes des clients en temps réel ou adaptant dynamiquement des applications pour répondre aux priorités commerciales changeantes. Cette plus grande autonomie entraîne inévitablement de nouveaux risques. Sans les bonnes garanties, les agents IA peuvent dévier de leur objectif initial ou prendre des décisions en contradiction avec les règles commerciales, les réglementations ou les normes éthiques. Naviguer dans cette nouvelle ère nécessite une surveillance renforcée, où le jugement humain, les cadres de gouvernance et la transparence sont intégrés dès le départ. Le potentiel de l’IA agentique est vaste, mais les obligations liées au déploiement le sont également. Les plateformes de low-code offrent un chemin à suivre, en servant de couche de contrôle entre les agents autonomes et les systèmes d’entreprise. En intégrant la gouvernance et la conformité dans le développement, elles donnent aux organisations la confiance que les processus pilotés par l’IA feront progresser les objectifs stratégiques sans ajouter de risques inutiles.
Concevoir des garde-fous plutôt que du code pour l’IA agentique
L’IA agentique marque un changement important dans la manière dont les gens interagissent avec les logiciels. Cela indique un changement fondamental dans la relation entre les personnes et les logiciels. Traditionnellement, les développeurs se sont concentrés sur la construction d’applications avec des exigences claires et des résultats prévisibles. Maintenant, au lieu d’applications fragmentées, les équipes orchestreront des écosystèmes entiers d’agents interagissant avec les personnes, les systèmes et les données.
À mesure que ces systèmes mûrissent, les développeurs passent de l’écriture de code ligne par ligne à la définition des garde-fous qui les dirigent. Comme ces agents s’adaptent et peuvent réagir différemment à la même entrée, la transparence et la responsabilité doivent être intégrées dès le départ. En intégrant la surveillance et la conformité dans la conception, les développeurs garantissent que les décisions pilotées par l’IA restent fiables, explicables et alignées sur les objectifs commerciaux. Le changement exige que les développeurs et les dirigeants informatiques adoptent un rôle de supervision plus large, guidant à la fois le changement technologique et organisationnel au fil du temps.
Pourquoi la transparence et le contrôle sont importants dans l’IA agentique
Une plus grande autonomie expose les organisations à des vulnérabilités supplémentaires. Selon une étude récente d’OutSystems, 64 % des responsables technologiques citent la gouvernance, la confiance et la sécurité comme des préoccupations majeures lors du déploiement d’agents IA à grande échelle. Sans garanties solides, ces risques vont au-delà des lacunes en matière de conformité pour inclure des violations de sécurité et des dommages à la réputation. L’opacité des systèmes agentiques rend difficile pour les dirigeants de comprendre ou de valider les décisions, sapant la confiance en interne et auprès des clients, et entraînant des risques concrets.
Non maîtrisés, les agents autonomes peuvent brouiller les responsabilités, élargir la surface d’attaque et créer des incohérences à grande échelle. Sans visibilité sur la raison pour laquelle un système IA agit, les organisations risquent de perdre la responsabilité dans les flux de travail critiques. En même temps, les agents interagissant avec des données et des systèmes sensibles élargissent la surface d’attaque pour les menaces cybernétiques, tandis que la "prolifération des agents" non surveillée peut créer de la redondance, de la fragmentation et des décisions incohérentes. Ensemble, ces défis soulignent la nécessité de cadres de gouvernance solides pour maintenir la confiance et le contrôle à mesure que l’autonomie se développe.
Développer l’IA en toute sécurité avec des fondations de low-code
Il est crucial d’adopter l’IA agentique sans avoir à reconstruire la gouvernance de zéro. Les organisations disposent de plusieurs approches à leur disposition, y compris les plateformes de low-code, qui offrent un cadre fiable et évolutif où la sécurité, la conformité et la gouvernance font déjà partie du tissu de développement.
Dans les entreprises, les équipes informatiques sont invitées à intégrer des agents dans les opérations sans perturber ce qui fonctionne déjà. Avec les bons cadres, les équipes informatiques peuvent déployer des agents IA directement dans les opérations à l’échelle de l’entreprise sans perturber les flux de travail actuels ou réarchitecturer les systèmes centraux. Les organisations ont un contrôle total sur le fonctionnement des agents IA à chaque étape, leur permettant finalement de créer la confiance nécessaire pour se développer en toute confiance dans l’entreprise.
Le low-code place la gouvernance, la sécurité et l’évolutivité au cœur de l’adoption de l’IA. En unifiant le développement d’applications et d’agents dans un seul environnement, il est plus facile d’intégrer la conformité et la surveillance dès le départ. La capacité à s’intégrer de manière transparente dans les systèmes d’entreprise, combinée à des pratiques DevSecOps intégrées, garantit que les vulnérabilités sont traitées avant le déploiement. Et avec une infrastructure prête à l’emploi, les organisations peuvent se développer en toute confiance sans avoir à réinventer les éléments fondamentaux de la gouvernance ou de la sécurité.
Cette approche permet aux organisations de tester et de déployer l’IA agentique tout en maintenant la conformité et la sécurité intactes. Le low-code facilite la livraison rapide et sécurisée, donnant aux développeurs et aux dirigeants informatiques la confiance nécessaire pour progresser.
Une surveillance plus intelligente pour des systèmes plus intelligents
En fin de compte, le low-code offre une voie fiable pour étendre l’IA autonome tout en préservant la confiance. En unifiant le développement d’applications et d’agents dans un environnement, le low-code intègre la conformité et la surveillance dès le départ. L’intégration transparente dans les systèmes et les pratiques DevSecOps intégrées contribuent à résoudre les vulnérabilités avant le déploiement, tandis que l’infrastructure prête à l’emploi permet de se développer sans réinventer la gouvernance à partir de zéro. Pour les développeurs et les dirigeants informatiques, ce changement signifie passer de l’écriture de code à la définition des règles et des garde-fous qui façonnent les systèmes autonomes. Dans un environnement en évolution rapide, le low-code offre la flexibilité et la résilience nécessaires pour expérimenter en toute confiance, adopter l’innovation tôt et maintenir la confiance à mesure que l’IA devient plus autonome.