Les agents d’IA ont accès à davantage d’informations d’entreprise que jamais, mais cet accès ne suffit pas à lui seul à garantir une bonne compréhension du contexte métier. En l’absence d’un modèle opérationnel cohérent, un agent peut certes récupérer le bon document, mais sans bien cerner le processus, les responsabilités, les risques, les contrôles ou les décisions qui s’y rapportent.
Le jumeau numérique d’une organisation fournit le contexte opérationnel structuré dont l’IA a besoin pour soutenir des activités d’entreprise plus pertinentes, traçables et régulées.
L’accès aux données d’entreprise ne signifie pas pour autant que l’on comprend l’activité
L’IA d’entreprise va rapidement bien au-delà des chatbots qui répondent à des questions.
Les agents IA peuvent effectuer des recherches dans des documents, accéder à des applications, appeler des API, lancer des flux de travail, établir des rapports et recommander des actions. Dans certains environnements, ils peuvent également mener à bien des tâches définies en utilisant plusieurs systèmes.
Cet accès élargi conduit à une hypothèse séduisante : si un agent d’IA peut accéder à suffisamment d’informations commerciales, il finira par comprendre le fonctionnement de l’organisation.
Mais l’accès et la compréhension ne sont pas la même chose.
Un agent peut repérer une procédure en vigueur sans comprendre quel processus celle-ci régit. Il peut résumer une exigence réglementaire sans savoir quels contrôles, sites, produits ou entités opérationnelles elle concerne. Il peut identifier une action qualité en retard sans en percevoir le lien avec un écart récurrent, un problème lié à un fournisseur, un risque opérationnel ou un audit à venir.
Ces informations peuvent être exactes prises isolément, mais la recommandation reste incomplète sur le plan opérationnel.
Le problème ne réside pas nécessairement dans le fait que l’agent d’IA manque de données. Il se peut qu’il ne dispose pas d’une représentation structurée de la manière dont ces informations s’articulent entre elles.
Pourquoi un plus grand nombre de documents n’apporte pas automatiquement davantage de contexte
La génération assistée par la recherche, la recherche d’entreprise, les bases de données vectorielles et les référentiels de documents ont considérablement amélioré la capacité des systèmes d’IA à localiser des informations pertinentes.
Ces technologies sont précieuses. Elles permettent à un agent d’IA de retrouver des procédures, des politiques, des dossiers, des rapports, des documents techniques et d’autres contenus non structurés.
Cependant, la recherche de documents ne fournit encore qu’une partie du contexte nécessaire au travail en entreprise.
Une procédure peut décrire ce qui devrait se passer, mais pas nécessairement si le processus réel s’y conforme. Une politique peut définir une exigence, mais sans identifier toutes les dépendances opérationnelles concernées par un changement. Un organigramme peut répertorier les liens hiérarchiques, mais sans indiquer qui est responsable, qui doit rendre des comptes, qui est consulté ou qui est informé au sein d’un flux de travail spécifique.
Ces limites prennent davantage d’importance lorsque les informations sont réparties sur plusieurs systèmes.
Une réclamation client peut être enregistrée dans un système de gestion de la qualité. La procédure correspondante peut se trouver dans un référentiel de documents. La responsabilité des processus peut être gérée dans une plateforme de modélisation. Les informations relatives aux fournisseurs peuvent être stockées dans un progiciel de gestion intégré (ERP). Les dossiers de formation peuvent se trouver dans une autre application. Les risques et les contrôles peuvent être gérés dans des tableurs.
Un agent d’IA peut potentiellement accéder à toutes ces sources sans pour autant parvenir à comprendre les relations opérationnelles qui les lient.
Une base de connaissances plus vaste peut améliorer la recherche d’informations. Cela ne suffit toutefois pas à créer automatiquement un modèle opérationnel.
Qu’est-ce qu’un modèle opérationnel pour l’IA ?
Un modèle opérationnel est une représentation cohérente de la manière dont une organisation crée de la valeur et organise le travail.
Ce document ne se contente pas de décrire les étapes d’un processus. Il établit des liens entre les éléments qui déterminent la manière dont le travail est effectué, contrôlé, évalué et amélioré, notamment :
- Processus, sous-processus, activités et tâches
- Rôles, responsabilités, compétences et pouvoirs d’approbation
- Systèmes, applications, équipements et autres ressources
- Politiques, procédures, règles métier et consignes de travail
- Risques, contrôles, exigences réglementaires et éléments probants
- Produits, services, fournisseurs et parties prenantes
- Indicateurs de performance, niveaux de service, coûts et objectifs
- Événements liés à la qualité, changements, audits, mesures correctives et préventives (CAPA) et actions à mener
Pour un agent d’IA, ces relations revêtent une importance capitale.
L’agent ne se contente pas de constater qu’un document contient le terme « approbation ». Il est capable de déterminer quel rôle détient le pouvoir d’approbation, à quelle étape du processus l’approbation intervient, quelle procédure de contrôle l’exige, quelles pièces justificatives doivent être conservées et quelles sont les conséquences en cas de rejet ou de retard de l’approbation.
C’est là toute la différence entre la simple collecte d’informations et leur interprétation au regard de la réalité opérationnelle de l’organisation.
De quel contexte un agent IA d’entreprise a-t-il besoin ?
Un agent d’IA d’entreprise a besoin de plusieurs niveaux de contexte avant de pouvoir apporter une aide pertinente sur le plan opérationnel.
Contexte du processus
L’agent doit comprendre où se situe une tâche au sein du processus global.
Un retard dans une activité peut sembler sans importance lorsqu’il est considéré isolément. Dans le cadre d’un processus de bout en bout, ce même retard pourrait avoir des répercussions sur un dossier réglementaire, la mise sur le marché d’un produit, un engagement pris envers un client, un calendrier de maintenance ou une échéance d’audit.
Le contexte du processus aide l’agent à comprendre les causes en amont et les conséquences en aval.
Contexte de responsabilité
L’agent doit savoir à qui incombe la responsabilité du processus, qui exécute la tâche, qui valide le résultat et qui doit en être informé.
En l’absence de contexte de responsabilité, un agent d’IA peut recommander une action à une personne qui ne dispose pas de l’autorité, des connaissances ou de l’habilitation requise en matière de séparation des fonctions pour la mener à bien.
Contexte de gouvernance
Les actions des entreprises sont soumises à des politiques, des règles, des risques, des contrôles, des normes et des obligations réglementaires.
Une recommandation efficace n’est pas nécessairement une recommandation conforme. L’agent doit déterminer quelles exigences s’appliquent avant de suggérer de supprimer, d’automatiser, de contourner ou de réattribuer une étape.
Contexte de représentation
L’agent doit comprendre les objectifs que l’organisation cherche à atteindre.
La réduction de la durée des processus peut sembler avantageuse jusqu’à ce qu’elle augmente les risques liés à la qualité, affaiblisse un contrôle, entraîne des retouches ou transfère les coûts vers un autre service. La performance doit être évaluée à l’aune d’objectifs interdépendants plutôt qu’à partir d’un seul indicateur isolé.
Changer de contexte
Les changements au sein d’une entreprise se limitent rarement à un seul document ou système.
Une mise à jour réglementaire peut avoir des répercussions sur les processus, les procédures, les formulaires, les contrôles, les formations, les configurations logicielles, les fournisseurs et les obligations de déclaration. Un agent a besoin de connaître le contexte relationnel pour identifier ces répercussions en aval.
Contexte historique et contexte d’exécution
Il se peut que le processus documenté ne reflète pas la manière dont le travail s’effectue réellement.
Les registres opérationnels, les journaux d’événements, les incidents liés à la qualité, les conclusions d’audit, les exceptions et les résultats de performance permettent de mettre en évidence les écarts entre le modèle opérationnel prévu et sa mise en œuvre effective.
Le jumeau numérique d’une organisation constitue la couche contextuelle
Le jumeau numérique d’une organisation est une représentation numérique dynamique de son mode de fonctionnement.
Selon la définition de Gartner, un DTO utilise des données opérationnelles et contextuelles pour comprendre comment une organisation met en œuvre son modèle économique, fait le lien avec sa situation actuelle, s’adapte au changement, déploie ses ressources, simule des scénarios futurs et crée de la valeur pour ses clients.
Cette définition est importante, car un DTO n’est pas simplement un ensemble de diagrammes de processus ou un tableau de bord superposé aux données de l’entreprise.
Une DTO pertinente relie les composantes opérationnelles de l’organisation et veille à ce que ces relations restent en adéquation avec la situation actuelle de l’entreprise.
Cela peut notamment inclure :
- Comment les processus sont décomposés, depuis les flux de valeur jusqu’aux tâches individuelles
- Quelles sont les personnes, les systèmes, les ressources et les agents d’IA qui effectuent ce travail ?
- Quels sont les livrables qui créent de la valeur pour les parties prenantes internes et externes ?
- Comment les risques, les contrôles, les exigences et les obligations en matière de qualité influent sur l’exécution
- Comment la performance opérationnelle est-elle mesurée ?
- Comment les modifications se répercutent sur les composants métier interconnectés
- En quoi la mise en œuvre effective diffère-t-elle du processus prévu ?
- Comment les modifications proposées pourraient se traduire selon différents scénarios
Selon Gartner, les plateformes DTO permettent de gérer la hiérarchisation, la planification, le suivi, la simulation, l’analyse et la mise à l’échelle d’initiatives complexes.
Le DTO est donc bien plus qu’une simple couche de visualisation. Il peut devenir la couche de contexte organisationnel à travers laquelle un agent d’IA interprète les informations de l’entreprise.
Base de connaissances et jumeau numérique d’une organisation
Une base de connaissances aide un agent IA à répondre :
De quelles informations disposons-nous à ce sujet ?
Le jumeau numérique d’une organisation lui permet de prendre en compte :
Où ces informations doivent-elles être classées, sur quoi ont-elles une incidence, qui en est responsable et quelle doit être la suite des opérations ?
Ces deux approches sont complémentaires plutôt qu’interchangeables.
Une base de connaissances peut fournir le contenu d’une procédure d’action corrective. Un DTO peut relier cette procédure au processus de gestion des incidents qualité, aux rôles responsables, à la réglementation applicable, aux risques associés, au circuit de validation, aux obligations de formation et aux indicateurs de performance.
Une base de connaissances peut permettre de consulter un plan de continuité d’activité. Un DTO peut relier ce plan aux processus critiques, aux applications, aux sites, aux fournisseurs, aux objectifs de reprise, aux actifs, aux contrôles et aux parties prenantes qui en dépendent.
Une base de connaissances peut mettre en évidence une exigence réglementaire révisée. Un DTO peut aider à identifier les procédures, les contrôles, les supports de formation, les systèmes et les entités opérationnelles susceptibles d’être concernés par ce changement.
La base de connaissances fournit des informations. Le DTO établit des liens opérationnels.
Un agent d’IA doit remplir ces deux fonctions pour pouvoir prendre en charge des tâches professionnelles sérieuses.
Des réponses génériques aux recommandations pertinentes sur le plan opérationnel
Imaginons un agent d’IA chargé de contribuer à réduire le temps nécessaire à la clôture d’un incident de qualité.
En l’absence de contexte lié au modèle opérationnel, l’agent pourrait recommander :
- Supprimer une validation
- Combiner les étapes de l’enquête
- Réduction de la durée de l’examen
- Clôture automatique des incidents de gravité moindre
- Réduire le nombre de participants requis
Certaines de ces recommandations peuvent paraître raisonnables. Elles pourraient même permettre de réduire la durée du cycle.
Mais l’agent ignore peut-être que cette autorisation impose une séparation des fonctions, que l’étape d’enquête est exigée par une procédure réglementée, ou que les événements de moindre gravité doivent être évalués collectivement afin d’identifier des schémas récurrents.
Un modèle opérationnel influe sur la qualité de l’analyse.
Avant de formuler une recommandation, l’agent peut prendre en compte la hiérarchie des processus, les rôles, les règles, les classifications de qualité, l’historique des événements, les évaluations des risques, les contrôles, les exigences en matière d’approbation, les données de performance et les répercussions en aval.
Il n’est pas garanti que le résultat soit correct. Il repose toutefois sur une représentation plus complète du problème métier.
Ce principe s’applique bien au-delà de la gestion de la qualité.
Un agent chargé des achats a besoin d’informations relatives aux fournisseurs, aux contrats, aux risques, aux autorisations et au budget. Un agent chargé de l’audit a besoin d’informations relatives aux exigences, aux contrôles, aux pièces justificatives, à la responsabilité, aux constatations et aux mesures correctives. Un agent chargé de la conformité a besoin d’informations relatives à la réglementation, à la juridiction, aux procédures et à l’impact.
Un agent d’IA d’entreprise gagne en utilité lorsqu’il est capable de raisonner au sein de la structure opérationnelle de l’organisation, plutôt que de traiter chaque demande comme un problème d’information isolé.
L’ingénierie contextuelle devient une discipline d’entreprise
L’ingénierie des invites s’intéresse à la manière dont un utilisateur demande à un système d’IA d’effectuer une tâche.
L’ingénierie contextuelle a une portée plus large. Elle porte sur la conception et la gestion de l’environnement informationnel dans lequel un agent d’IA interprète une requête et décide de la marche à suivre.
Des recherches récentes indiquent que l’ingénierie des prompts est nécessaire mais insuffisante pour les agents d’entreprise à plusieurs étapes. Le contexte de l’agent doit inclure des informations pertinentes, suffisamment de détails opérationnels, un isolement approprié, une récupération efficace et une provenance claire.
D’autres travaux de recherche se sont penchés sur l’ingénierie contextuelle basée sur les jumeaux numériques afin d’améliorer les agents d’entreprise confrontés à des données limitées, à des exigences de raisonnement complexes et à des retours d’information peu fiables.
Ces études ne signifient pas pour autant que chaque agent d’IA ait besoin d’un DTO complet avant de pouvoir accomplir une tâche utile. Un agent dont le champ d’action est restreint peut réussir grâce à un processus bien défini, des données limitées, des instructions claires et des contrôles rigoureux.
Cependant, le besoin d’un cadre organisationnel structuré s’accroît à mesure que les responsabilités de l’agent s’étendent.
Un agent chargé de résumer un document a besoin de relativement peu de contexte opérationnel. En revanche, un agent chargé de recommander une modification de processus, d’attribuer des tâches, d’évaluer les risques ou de lancer un workflow d’entreprise a besoin d’un contexte beaucoup plus étendu.
Un DTO ne rend pas un agent IA autonome ni infaillible
Le fait de relier un agent d’IA à un modèle opérationnel n’élimine pas les risques liés à l’IA.
Cela ne garantit pas que chaque recommandation soit exacte, complète, conforme ou appropriée. Cela ne remplace pas la validation, le jugement humain ni la prise en charge responsable des processus.
Un DTO fournit un meilleur contexte. La gouvernance détermine la manière dont ce contexte peut être utilisé.
Les organisations doivent encore définir :
- À quelles informations l’agent a-t-il accès ?
- Quelles actions il peut recommander ou mettre en œuvre
- Quelles décisions nécessitent une validation humaine ?
- Comment les résultats seront-ils validés ?
- Comment les actions et les éléments de preuve seront-ils consignés ?
- Comment les exceptions seront-elles transmises aux niveaux supérieurs ?
- Qui est responsable du résultat ?
Les architectures d’agents continuent de se heurter à des problèmes tels que les actions « hallucinatoires », l’injection de prompts, l’utilisation inappropriée d’outils et les boucles incontrôlées.
C’est pourquoi les contrôles d’autorisation de l’IA agentique et la supervision humaine restent nécessaires, même lorsqu’un agent dispose d’un contexte opérationnel solide.
L’objectif n’est pas de doter un agent d’IA d’une connaissance illimitée de l’entreprise et de le laisser fonctionner de manière autonome.
L’objectif est de fournir un accès réglementé au contexte nécessaire à une tâche spécifique, dans le cadre d’autorisations, de contrôles et de limites de responsabilité clairement définis.
Comment l’Interfacing relie l’IA au modèle opérationnel
Le système de gestion intégré d’Interfacing, basé sur l’intelligence artificielle, rassemble la gestion des processus, la gestion de la qualité, la gestion des risques, la conformité, le contrôle des documents, la gestion de la performance et l’automatisation des flux de travail « low-code » au sein d’un environnement connecté.
Plutôt que de considérer le contenu de l’entreprise comme un ensemble de fichiers et de documents sans lien entre eux, la plateforme permet de relier les processus aux rôles, aux systèmes, aux risques, aux contrôles, aux politiques, aux procédures, aux réglementations, aux documents, aux formations, aux événements liés à la qualité, aux mesures correctives et préventives (CAPA), aux audits, aux indicateurs clés de performance (KPI) et aux workflows d’approbation.
L’approche DTO d’Interfacing est conçue pour représenter la manière dont ces composants opérationnels dépendent les uns des autres. Sa plateforme, plus étendue, prend en charge la modélisation, l’exploration des processus, l’analyse, la simulation, les workflows de gouvernance et l’exécution opérationnelle au sein d’un même contexte organisationnel.
Interfacing offre également des fonctionnalités assistées par l’IA permettant d’extraire du contenu structuré à partir de documents et d’images, de localiser des informations soumises à des règles de gouvernance, d’identifier les impacts potentiels en aval et de faciliter l’analyse des processus et de la qualité.
Cela établit une distinction importante : l’IA apporte son aide et formule des recommandations, tandis que les personnes concernées restent responsables de la vérification, de la validation et de la mise en œuvre.
L’objectif n’est pas de remplacer la compréhension humaine par l’intelligence artificielle. Il s’agit de fournir aux personnes et aux systèmes d’IA une représentation plus précise, plus cohérente et mieux encadrée de l’organisation au sein de laquelle ils travaillent.
Préparer les agents d’IA à exercer des fonctions réelles en entreprise
Les organisations n’ont pas besoin de modéliser l’ensemble de leur entreprise avant de mettre en place un agent d’IA.
Ils doivent en effet adapter la profondeur du contexte et de la gouvernance à l’importance de la tâche.
Une approche pratique consiste à commencer par un cas d’utilisation bien défini :
- Identifiez le processus dans lequel l’agent va intervenir.
- Définissez le résultat souhaité et les indicateurs de performance.
- Établissez des liens entre les rôles, les systèmes, les documents, les risques, les contrôles et les exigences concernés.
- Définissez les droits d’accès et d’action de l’agent.
- Définissez les étapes de validation par une personne et les niveaux d’escalade.
- Consignez les éléments justificatifs nécessaires à l’examen et à l’audit.
- Mesurer les résultats réels et affiner le modèle opérationnel.
Cela permet de mettre en place une base solide et maîtrisée, susceptible d’être étendue à mesure que le cas d’utilisation évolue.
La question n’est donc pas simplement de savoir si une organisation est prête à accueillir des agents d’IA.
La question la plus pertinente est la suivante :
L’agent dispose-t-il d’une représentation structurée de l’environnement métier qu’il est censé comprendre ?
Sans ce contexte, l’agent peut être rapide, s’exprimer avec aisance et posséder des compétences techniques, tout en manquant de sens pratique.
Grâce à un modèle opérationnel connecté et à un jumeau numérique de l’organisation, l’IA peut faciliter le travail en permettant une meilleure compréhension des processus, des responsabilités, des risques, des contrôles, des interdépendances et des résultats opérationnels.
C’est là toute la différence entre donner à un agent IA l’accès à l’organisation et l’aider à comprendre comment celle-ci fonctionne réellement.
L’utilité de l’Interfacing
Interfacing aide les organisations soumises à une réglementation à se préparer à une surveillance plus rapide et mieux connectée, en intégrant les données relatives à la qualité, aux processus, aux risques, à la conformité, à la documentation et aux flux de travail au sein d’un système de gestion intégré et régulé.
Plutôt que de traiter une procédure opérationnelle standard (SOP), un écart, une action corrective et préventive (CAPA), une constatation d’audit, une évaluation des risques et un dossier de formation comme des dossiers sans lien entre eux, la plateforme les relie au sein d’un modèle opérationnel commun.
Interfacing IMS accompagne les organisations dans les domaines suivants :
- Mettre en relation les processus, les procédures, les réglementations, les risques et les contrôles
- Gestion de l’examen, de la validation, de la publication et de la révision périodique des documents
- Mise en relation des écarts et des incidents liés à la qualité avec les mesures correctives et préventives (CAPA) et l’analyse des causes profondes
- Attribution et suivi des formations en fonction des rôles
- Tenue des pistes d’audit, des historiques de versions et des validations électroniques
- Identification des répercussions en aval en cas de modification du contenu réglementé
- Gestion des informations relatives aux fournisseurs, aux audits et à la réglementation
- Mise en œuvre de fonctionnalités assistées par l’IA au sein de processus de gouvernance contrôlés
- Créer des tableaux de bord qui mettent en évidence les actions en retard, les problèmes récurrents et les lacunes en matière de conformité
Les fonctionnalités du système de gestion de la qualité (SGQ) d’Interfacing dédié aux sciences de la vie sont conçues pour prendre en charge les opérations soumises aux normes GxP, notamment la traçabilité de la documentation, des processus qualité et des preuves de conformité. Le SGQ de la plateforme, spécialement conçu pour les sciences de la vie et le secteur de la santé, relie de manière spécifique les procédures opérationnelles standard (SOP), les risques, les contrôles, les actions correctives et préventives (CAPA), les formations, les audits et les exigences réglementaires au sein d’un environnement sécurisé unique.
L’objectif n’est pas de prévoir toutes les questions qu’ELSA pourrait aider un évaluateur de la FDA à poser.
L’objectif est de veiller à ce que l’organisation puisse répondre à ces questions en s’appuyant sur des documents maîtrisés, interconnectés et justifiables.
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