Echelon, une startup d’intelligence artificielle qui automatise les mises en œuvre de logiciels d’entreprise, est sortie du mode furtif aujourd’hui avec 4,75 millions de dollars de financement de démarrage dirigés par Bain Capital Ventures, ciblant un changement fondamental dans la façon dont les entreprises déploient et maintiennent les systèmes d’entreprise critiques.
L’entreprise basée à San Francisco a développé des agents d’IA spécifiquement formés pour gérer des mises en œuvre de ServiceNow de bout en bout – des déploiements de logiciels d’entreprise complexes qui nécessitent traditionnellement des mois de travail par des équipes de consultation offshore et coûtent aux entreprises des millions de dollars chaque année.
« La plus grande barrière à la transformation numérique n’est pas la technologie – c’est le temps nécessaire pour la mettre en œuvre », a déclaré Rahul Kayala, fondateur et PDG d’Echelon, qui a précédemment travaillé chez Moveworks, une entreprise informatique alimentée par l’IA. « Les agents d’IA éliminent entièrement cette contrainte, permettant aux entreprises d’expérimenter, d’itérer et de déployer des changements de plateforme à une vitesse sans précédent. »
L’annonce marque une perturbation potentielle du marché mondial des services informatiques de 1,5 billion de dollars, où des entreprises comme Accenture, Deloitte et Capgemini ont longtemps dominé grâce à des modèles de consultation intensifs en main-d’œuvre que Echelon considère comme obsolètes à l’ère de l’intelligence artificielle.
Pourquoi les déploiements de ServiceNow prennent des mois et coûtent des millions
ServiceNow, une plateforme basée sur le cloud utilisée par les entreprises pour gérer les services informatiques, les ressources humaines et les flux de travail commerciaux, est devenue une infrastructure critique pour les grandes organisations. Cependant, la mise en œuvre et la personnalisation de la plateforme nécessitent généralement une expertise spécialisée que la plupart des entreprises n’ont pas en interne.
La complexité découle des vastes capacités de personnalisation de ServiceNow. Les organisations ont souvent besoin de centaines de « catalog items » – des formulaires numériques et des flux de travail pour les demandes des employés – nécessitant chacun des configurations spécifiques, des processus d’approbation et des intégrations avec les systèmes existants. Selon la recherche d’Echelon, ces mises en œuvre dépassent souvent largement les délais prévus en raison de la complexité technique et des goulots d’étranglement de communication entre les parties prenantes métier et les équipes de développement.
La solution traditionnelle implique d’embaucher des équipes de développement offshore ou des consultants coûteux, créant ce qu’Echelon décrit comme un cycle problématique : « Une question ici, un retard là, et soudainement vous prenez du retard de plusieurs semaines. »
Comment les agents d’IA remplacent les coûteuses équipes de consultation offshore
L’approche d’Echelon remplace les consultants humains par des agents d’IA formés par des experts élites de ServiceNow des meilleurs cabinets de conseil. Ces agents peuvent analyser les besoins commerciaux, poser des questions de clarification en temps réel et générer automatiquement des configurations complètes de ServiceNow, y compris des formulaires, des flux de travail, des scénarios de test et de la documentation.
La technologie représente une avancée significative par rapport aux outils d’IA à usage général. Plutôt que de fournir des suggestions de code génériques, les agents d’Echelon comprennent l’architecture spécifique de ServiceNow, les meilleures pratiques et les modèles d’intégration courants. Ils peuvent identifier les écarts dans les exigences et proposer des solutions conformes aux normes de gouvernance de l’entreprise.
« Au lieu de faire passer chaque élément d’entrée par cinq personnes, le propriétaire du processus métier a directement téléchargé ses besoins », a expliqué Kayala, décrivant une récente mise en œuvre client. « Le développeur d’IA l’analyse et pose des questions de suivi comme : ‘Je vois un flux de processus avec 3 branches, mais seulement 2 déclencheurs. Devrait-il y en avoir un 3ème ?’ Les types de questions qu’un développeur expérimenté poserait. Avec l’IA, ces questions sont venues instantanément. »
Les premiers clients rapportent des économies de temps spectaculaires. Une entreprise de services financiers a vu un projet de migration de catalogue de services qui devait prendre six mois achevé en six semaines en utilisant les agents d’IA d’Echelon.
Ce qui distingue l’IA d’Echelon des assistants de codage
La technologie d’Echelon aborde plusieurs défis techniques qui ont empêché une adoption plus large de l’IA dans la mise en œuvre de logiciels d’entreprise. Les agents sont formés non seulement sur les capacités techniques de ServiceNow, mais aussi sur l’expertise accumulée des consultants seniors qui comprennent les exigences complexes des entreprises, les cadres de gouvernance et les modes d’intégration.
Cette approche diffère des assistants de codage d’IA à usage général comme GitHub Copilot, qui fournissent des suggestions de syntaxe mais manquent d’expertise spécifique au domaine. Les agents d’Echelon comprennent les modèles de données de ServiceNow, les cadres de sécurité et les considérations de mise à niveau – des connaissances généralement acquises grâce à des années d’expérience en conseil.
La méthodologie de formation de l’entreprise implique des experts élites de ServiceNow des cabinets de conseil comme Accenture et du partenaire spécialisé de ServiceNow Thirdera. Cette expertise intégrée permet à l’IA de gérer des exigences complexes et des cas particuliers qui nécessitent généralement l’intervention de consultants seniors.
Le véritable défi n’est pas d’enseigner à l’IA à écrire du code – c’est de capturer l’expertise intuitive qui sépare les développeurs juniors des architectes chevronnés. Les consultants seniors de ServiceNow savent instinctivement quelles personnalisations vont échouer lors des mises à niveau et comment des demandes simples dégénèrent en problèmes complexes d’intégration. Cette connaissance institutionnelle crée un fossé beaucoup plus défendable que ce que les assistants de codage à usage général peuvent offrir.
Le marché de la consultation de 1,5 billion de dollars fait face à une perturbation
L’émergence d’Echelon reflète des tendances plus larges qui transforment le marché des logiciels d’entreprise. Alors que les entreprises accélèrent les initiatives de transformation numérique, le modèle de consultation traditionnel semble de plus en plus inadéquat pour la vitesse et l’échelle requises.
ServiceNow lui-même a connu une croissance rapide, enregistrant plus de 10,98 milliards de dollars de revenus annuels en 2024 et 12,06 milliards de dollars pour les douze derniers mois se terminant le 30 juin 2025, alors que les organisations continuent de numériser davantage de processus commerciaux. Cependant, cette croissance a créé une pénurie persistante de talents, la demande de professionnels qualifiés de ServiceNow – en particulier ceux ayant une expertise en IA – dépassant largement l’offre.
L’approche de la startup pourrait fondamentalement modifier l’économie de la mise en œuvre de logiciels d’entreprise. Les engagements de consultation traditionnels impliquent souvent de grandes équipes travaillant pendant des mois, les coûts augmentant linéairement avec la complexité du projet. Les agents d’IA, en revanche, peuvent gérer plusieurs projets simultanément et appliquer les connaissances acquises auprès des clients.
Rak Garg, le partenaire de Bain Capital Ventures qui a dirigé le tour de financement d’Echelon, voit cela comme faisant partie d’un plus grand mouvement vers des services professionnels alimentés par l’IA. « Nous observons la même tendance avec d’autres entreprises de BCV comme Prophet Security, qui automatise les opérations de sécurité, et Crosby, qui automatise les services juridiques pour les startups. L’IA devient rapidement la couche de prestation à travers plusieurs fonctions. »
Élargir au-delà de ServiceNow tout en maintenant la fiabilité d’entreprise
Malgré le succès initial, Echelon est confronté à des défis importants pour étendre son approche. Les clients d’entreprise accordent la priorité à la fiabilité par rapport à la vitesse, et toutes les configurations générées par l’IA doivent répondre à des exigences strictes en matière de sécurité et de conformité.
« L’inertie est le plus grand risque », a reconnu Garg. « Les systèmes informatiques ne doivent jamais tomber en panne, et les entreprises perdent des milliers d’heures de productivité avec chaque interruption. Prouver la fiabilité à l’échelle et s’appuyer sur des résultats reproductibles sera essentiel pour Echelon. »
L’entreprise prévoit de s’étendre au-delà de ServiceNow vers d’autres plateformes d’entreprise, y compris SAP, Salesforce et Workday – chacune créant de substantielles opportunités de marché supplémentaires. Cependant, chaque plateforme nécessite le développement d’une nouvelle expertise spécifique au domaine et la formation de modèles sur les meilleures pratiques spécifiques à la plateforme.
Echelon fait également face à une concurrence potentielle de cabinets de conseil établis qui développent leurs propres capacités d’IA. Cependant, Garg considère ces entreprises comme des partenaires potentiels plutôt que des concurrents, notant que beaucoup se sont déjà approchées d’Echelon pour des opportunités de collaboration.
« Ils savent que l’IA est en train de changer leur modèle commercial en temps réel », a-t-il déclaré. « Les clients exercent une immense pression sur les tarifs des grandes entreprises et posent des questions difficiles, et ces entreprises peuvent utiliser les agents d’Echelon pour accélérer leurs projets. »
Comment les agents d’IA pourraient remodeler tous les services professionnels
Le financement et la sortie du mode furtif d’Echelon marquent une étape importante dans l’application de l’IA aux services professionnels. Contrairement aux applications d’IA grand public qui améliorent principalement la productivité individuelle, les agents d’IA d’entreprise comme ceux d’Echelon remplacent directement la main-d’œuvre qualifiée à grande échelle.
L’approche de l’entreprise – former des systèmes d’IA sur les connaissances d’experts plutôt que sur une simple documentation technique – pourrait servir de modèle pour automatiser d’autres services professionnels complexes. La recherche juridique, l’analyse financière et le conseil technique impliquent tous des schémas similaires d’application d’une expertise spécialisée aux besoins uniques des clients.
Pour les clients d’entreprise, la promesse va au-delà des économies de coûts pour atteindre l’agilité stratégique. Les organisations qui peuvent rapidement implémenter et modifier des processus commerciaux acquièrent des avantages concurrentiels sur des marchés où les attentes des clients et les exigences réglementaires changent fréquemment.
Comme l’a noté Kayala, « Cela ouvre une approche complètement différente de l’agilité commerciale et de l’avantage concurrentiel. »
Les implications s’étendent bien au-delà des mises en œuvre de ServiceNow. Si les agents d’IA peuvent maîtriser les subtilités du déploiement de logiciels d’entreprise – l’un des domaines les plus complexes et dépendants des relations des services professionnels – peu de domaines de travail de la connaissance peuvent rester immunisés à l’automatisation.
La question n’est pas de savoir si l’IA transformera les services professionnels, mais à quelle vitesse l’expertise humaine peut être convertie en travailleurs numériques autonomes qui ne dorment jamais, ne partent jamais pour la concurrence et deviennent plus intelligents à chaque projet qu’ils achèvent.