Le terme « harnais d’IA » apparaît de plus en plus souvent tandis que les entreprises passent de l’expérimentation avec des agents d’IA individuels à la création de workflows combinant plusieurs agents et modèles. Les fournisseurs commencent à intégrer ce concept dans des produits destinés aux entreprises, mais la terminologie reste encore incertaine. Les questions portant sur ce qui constitue un harnais, sa place dans un workflow agentique et le moment où une entreprise en a réellement besoin restent ouvertes.

Dans un entretien avec AI Business, Gareth de Bruyn, PDG, fondateur et architecte en chef de Debcor Engineering, spécialisée dans les intégrations natives de l’IA avec SAP, a évoqué le rôle émergent des harnais d’IA dans les workflows d’entreprise. Il a expliqué comment les harnais coordonnent plusieurs agents, gèrent leurs interactions avec les systèmes d’entreprise et fournissent des contrôles autour des actions générées par l’IA.

Qu’est-ce qu’un harnais d’IA ?

Selon De Bruyn, un harnais d’IA se situe entre le code agentique et les modèles eux-mêmes. Il prend en charge le routage, le contrôle des accès, la gestion du contexte, l’évaluation et l’audit. Ces contrôles doivent être établis avant qu’un agent n’interagisse avec les systèmes d’entreprise.

La valeur des agents devient plus évidente lorsque plusieurs agents travaillent ensemble, a-t-il déclaré. Un harnais permet de coordonner ces agents et de gérer leurs interactions.

Encadrer les interactions avec les systèmes d’entreprise

Un harnais coordonne la manière dont un agent effectue son travail et interagit avec les systèmes d’entreprise. De Bruyn a indiqué que le terme « effectue des transactions » pourrait mieux décrire cette interaction.

Un agent peut accéder à un système d’entreprise pour recueillir les informations nécessaires à une décision. Lorsqu’il entreprend une action — comme créer une commande, mettre à jour le dossier d’un client ou déplacer des marchandises — le harnais applique les garde-fous et contrôles nécessaires.

Un agent peut également devoir interagir avec plusieurs systèmes d’entreprise pour mener une tâche à bien. Le harnais encadre ces interactions en contribuant à déterminer ce à quoi l’agent peut accéder, les actions qu’il peut effectuer et la manière dont ces actions sont exécutées.

Un contrôleur aérien pour les agents

De Bruyn a comparé un harnais au contrôle aérien. Une commande client, par exemple, peut arriver par e-mail, par fax ou sous la forme d’une commande parfaitement formatée. Le harnais joue le rôle de couche de coordination qui évalue les informations reçues et détermine la suite à leur donner.

Il peut reconnaître la commande, récupérer les données pertinentes et créer la commande. Il peut aussi déterminer que la demande doit passer par des contrôles de vérification. Ces contrôles peuvent nécessiter plusieurs appels à l’IA, ce qui augmente les coûts et crée des exigences supplémentaires en matière d’audit et de suivi.

Le harnais veille à ce que chaque demande soit correctement routée et que les contrôles appropriés soient appliqués. Le résultat est une commande standardisée qui peut ensuite être saisie dans le système client.

Quand une entreprise a-t-elle besoin d’un harnais ?

Pour un agent unique fonctionnant de manière autonome, De Bruyn a déclaré qu’il s’interrogerait sur la nécessité d’un harnais. Il a cité l’exemple d’une application simple de reconnaissance optique de caractères, ou OCR, qu’il avait créée. Cette application lui permettait de photographier le badge d’un participant à une conférence, de faire lire immédiatement les informations par un agent et de les enregistrer dans sa base de données de gestion de la relation client.

Ce type de tâche légère et simple ne nécessite pas de harnais, selon lui. La valeur d’un harnais devient plus évidente lorsque plusieurs agents doivent travailler ensemble ou lorsque leurs actions exigent davantage de supervision et de coordination.

Faut-il développer ou acheter ?

Les entreprises sont également confrontées à un choix entre développement interne et achat de solutions d’IA. De Bruyn a indiqué que de nombreuses organisations recherchent des solutions d’IA prêtes à l’emploi, car elles ne disposent pas toujours de l’expertise ou de la confiance nécessaires pour construire elles-mêmes ces systèmes.

Des harnais prêts à l’emploi et d’autres options d’IA conditionnées commencent à apparaître, mais De Bruyn estime que le marché n’est pas encore mature. Il a également averti que la terminologie peut être trompeuse : une solution présentée comme un agent d’IA unique peut en réalité faire intervenir de nombreux agents travaillant ensemble.

Lors de la conférence Sapphire de SAP, par exemple, les participants ont entendu parler d’un agent chargé des comptes fournisseurs. De Bruyn a expliqué que le workflow sous-jacent pouvait mobiliser 10 à 15 agents différents pour traiter des tâches telles que le traitement des factures, la vérification des informations et les décisions de routage.

Même si le produit est présenté comme un seul agent, plusieurs agents et systèmes peuvent fonctionner en coulisses. Selon De Bruyn, le marketing et la réalité opérationnelle ne sont pas encore totalement alignés.

De nouvelles solutions prêtes à l’emploi devraient apparaître, a-t-il ajouté, mais les entreprises doivent comprendre ce que contiennent ces produits, comment les différents agents collaborent et quel rôle joue le harnais dans leur coordination. Pour les entreprises qui évaluent ces offres, les questions pratiques dépassent donc le simple intitulé du produit et portent notamment sur les systèmes auxquels il peut accéder, les actions qu’il peut effectuer et les contrôles qu’il applique.

Commencer par le résultat métier

La principale leçon de De Bruyn pour les dirigeants d’entreprise est que « l’IA n’est pas magique ». Il a expliqué que les entreprises subissent une pression importante pour adopter l’IA, comparable à celle qui accompagnait auparavant des technologies comme le cloud computing et l’Internet des objets, ou IoT. Les dirigeants devraient plutôt commencer par des questions métier fondamentales : que cherche à accomplir l’organisation ? Quel résultat souhaite-t-elle obtenir et comment ce résultat sera-t-il mesuré ?

Après avoir défini ces objectifs et les indicateurs clés de performance, ou KPI, une entreprise peut déterminer ce que le système d’IA doit accomplir et où un harnais s’intègre dans sa conception.

De Bruyn a décrit un harnais comme un ensemble de composants réunissant les modèles, les agents et les autres systèmes nécessaires pour atteindre un résultat précis. Selon lui, les organisations n’ont pas besoin de commencer par les détails techniques. Elles doivent d’abord définir le résultat métier, décomposer les composants requis et déterminer le rôle que le harnais doit jouer.

À la base, a-t-il déclaré, un harnais contribue à gérer les risques et l’efficacité en coordonnant ces différents composants.

Note de la rédaction : cet entretien a été modifié pour plus de clarté et de concision.