Quand l’automatisation s’automatise
La nouvelle frontière de l’IA ne consiste plus à automatiser une tâche, mais à lui confier le soin de choisir, d’exécuter et d’améliorer les automatisations elles-mêmes. Quelles conséquences pour nos entreprises et nos économies ?
Il y a quelques années, automatiser signifiait dessiner une ligne droite. Si ceci arrive, alors faire cela. Un formulaire est rempli, un courriel part. Une facture est reçue, elle rejoint un dossier. Une action déclenche mécaniquement la suivante. C’est utile. Mais c’est bête, au sens littéral. Le processus ne sait ni interpréter un contexte, ni changer de stratégie, ni reconnaître qu’il lui manque une information.
L’agentique change la donne.
Un agent n’est pas seulement un modèle qui produit du texte. Il évolue dans un cadre d’exécution doté de règles, de principes, d’une mémoire, de droits d’accès, d’espaces de données, de capacités de planification et d’outils. Cet ensemble lui permet de poursuivre un objectif, de décomposer les étapes, de choisir une méthode, d’agir, de constater ses erreurs et de recommencer. Pas librement au sens anarchique du terme, évidemment. Dans les limites que l’on aura définies.
C’est la différence fondamentale avec l’automatisation traditionnelle. Cette dernière répète toujours le même parcours. L’agent peut choisir son parcours. Il ne fait pas seulement une chose plus vite : il détermine comment la faire. L’agentique, c’est donc l’automatisation de l’automatisation. Nous ne sommes plus devant une amélioration marginale des outils de bureau. Nous entrons dans une transformation d’un autre ordre pour les entreprises.
Pour mesurer ce qui se joue, je vous renvoie à une récente conversation entre Peter Diamandis et Salim Ismail. Salim, que j’ai reçu à deux reprises sur mes scènes et dont certains se souviennent peut-être, avance avec Diamandis une idée radicale : toute activité rentable devrait désormais être examinée à l’aune d’une question radicale. Deux personnes, équipées d’agents IA, pourraient-elles la recréer en deux ou trois mois ?
Si la réponse est oui, l’entreprise concernée est vulnérable. Pas parce qu’elle va disparaître demain matin. Mais parce qu’un concurrent plus léger, plus rapide et mieux organisé finira par absorber sa marge.
Le modèle qu’ils décrivent est très simple. Des agents observent le marché. D’autres interprètent les signaux et proposent des options. L’humain valide les décisions importantes, lorsqu’il le juge nécessaire. Les agents exécutent. Puis la boucle recommence, sans attendre la prochaine réunion mensuelle ni le prochain comité de direction.
L’entreprise cesse alors d’être une pyramide de validations. Elle devient un système nerveux.
La promesse est folle. Les gains de productivité potentiels dépassent ceux des premières vagues numériques. Il ne s’agit plus seulement de numériser des tâches, mais de coordonner le travail intellectuel. Et l’effet peut devenir récursif : l’IA sert déjà à concevoir, tester et améliorer les outils qui serviront ensuite à améliorer l’IA. Le serpent ne se mord pas la queue. Il accélère. C’est cette perspective qui nourrit les valorisations délirantes du secteur. Les investisseurs ne paient pas les revenus actuels des jeunes entreprises de l’IA. Ils paient l’hypothèse qu’elles deviendront les infrastructures invisibles de l’économie.
Sauf qu’une hypothèse n’est pas encore une réalité. Et quatre murs apparaissent déjà.
Le premier est humain.
Construire un véritable environnement agentique est compliqué. Très compliqué. Il faut comprendre ses processus, nettoyer ses données, déterminer les droits d’action, prévoir les validations, traiter les exceptions et conserver la mémoire utile sans ouvrir la porte à n’importe quoi. Surtout, il faut faire adopter ces nouveaux modes de travail par des équipes dont les habitudes, les rôles et parfois le pouvoir ont été construits autour de l’ancien monde.
Diamandis et Ismail ont raison sur la direction. La vitesse de bascule, elle, dépendra des cultures, des réglementations et de l’inertie des organisations. Dans les économies les plus lentes, le danger n’est peut-être pas que 70 % des entreprises locales soient immédiatement balayées par de nouvelles entreprises entièrement conçues autour de l’IA. Le danger est que la concurrence internationale les devance pendant qu’elles débattent encore de leur charte d’usage.
Le deuxième mur est financier.
L’infrastructure IA américaine est de moins en moins financée par les seules trésoreries colossales des géants technologiques. Elle repose désormais aussi sur la dette, les locations de long terme, les coentreprises et les financements de projets. Morgan Stanley évoque plus de 500 milliards de dollars d’émissions obligataires liées à l’IA en 2026. Des estimations plus larges font état d’environ 1 350 milliards de dollars de dette comptabilisée et de 1 650 milliards d’engagements hors bilan pour les grands constructeurs américains de capacité.
Pour justifier ces investissements, les revenus de l’IA doivent croître vite, longtemps et beaucoup. Sinon, la très belle histoire de la croissance exponentielle rencontre la banalité des échéanciers de paiement.
Le troisième mur vient de Chine.
Chaque semaine, de nouveaux modèles performants arrivent à des prix cassés, parfois jusqu’à cent fois moins chers que les offres américaines à performances comparables. Quand les modèles se commoditisent, la rente américaine disparait… L’équation et de plus en plus tendue lorsqu’il faut acquérir chaque utilisateur à grands renforts de subventions, tout en justifiant des valorisations fondées sur des revenus futurs.
Enfin, il y a l’énergie.
La course à l’IA est une course à la capacité de calcul. Donc à l’électricité. Et sur ce terrain, la Chine possède un avantage massif. Selon l’Administration nationale chinoise de l’énergie, son parc de production électrique atteignait 3,89 térawatts fin 2025, contre environ 1,28 térawatt aux États-Unis selon l’Administration américaine de l’information énergétique. Trois fois plus. La Chine dispose à elle seule de 1,84 térawatt de solaire et d’éolien, davantage que l’ensemble du parc électrique américain. La puissance installée ne produit pas en continu, évidemment. Mais le signal est impossible à ignorer : les États-Unis excellent dans les modèles, les capitaux et les entreprises. La Chine a bâti une machine industrielle et énergétique d’une autre échelle.
Nous sommes donc engagés dans une course en avant qui oblige à délivrer.
Ne nous leurrons pas : une correction boursière n’arrêterait pas la révolution en cours. Les centres de données, les modèles et les infrastructures resteraient là. Ils perdraient peut-être une partie de leur valeur, ouvrant une phase de consolidation au profit des acteurs dotés de liquidités. C’est assez classique. Et rarement agréable pour ceux qui arrivent trop tard.
Le fond du mouvement, lui, ne disparaîtra pas. L’automatisation, puis l’automatisation de l’automatisation, sont des phénomènes réels. La seule stratégie raisonnable consiste à les embrasser lucidement : ni prophétie hors-sol, ni immobilisme rassurant.
C’est précisément le sujet de mon prochain livre, IA : Canaliser le tsunami. Car la vraie question n’est plus de savoir si l’IA va transformer le travail, l’entreprise et la cité. Elle est beaucoup plus concrète : par quoi commence-t-on lundi matin ?
À paraitre le 19 novembre.
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