Alex Holt, field chief technology officer de la startup d'IA vocale ElevenLabs, est aussi enthousiaste à l'égard des agents IA qu'un dirigeant peut l'être. L'entreprise a déjà intégré des agents autonomes dans les ventes, le recrutement et les opérations internes—et Holt estime que les gains d'efficacité obtenus jusqu'ici ne sont que le début.

ElevenLabs a déployé un agent de représentant de développement commercial (SDR) entrant qui a traité plus de 3 000 prospects cette année, en qualifiant plus de 90 % en 32 langues différentes sans aucune intervention humaine. Un autre agent IA sert de coach pour aider les nouveaux membres de l'équipe commerciale à simuler des interactions clients, accélérant ainsi l'intégration de cette partie des effectifs. Un agent de recrutement mène les entretiens de premier tour avec les candidats, et dans le Slack de l'entreprise, divers agents interviennent rapidement pour répondre aux questions des employés sur les processus internes.

« Je pense que ce qui est le plus passionnant dans ce domaine, c'est qu'on a toujours l'impression d'être à la pointe de l'iceberg », explique Holt. Selon lui, les gains d'efficacité qu'ElevenLabs tire de l'IA agentique—des systèmes d'IA capables de planifier et d'exécuter de manière autonome des tâches en plusieurs étapes avec une supervision humaine minimale—peuvent sembler d'avant-garde aujourd'hui, mais « dans six mois, on peut voir des gains encore plus importants ».

La vision de Holt reflète une évolution plus large. Les CTO et directeurs des systèmes d'information se concentrent de plus en plus sur l'IA agentique comme axe central de la valeur qu'ils espèrent tirer de leurs investissements importants dans cette technologie. La part de l'IA agentique dans la valeur de l'IA est passée de 17 % en 2025 à 22 % cette année, selon une étude publiée par le géant du conseil BCG, et devrait atteindre 39 % d'ici 2030. Pourtant, la plupart des enquêtes révèlent que les entreprises restent mal préparées à repenser leurs flux de travail et à orchestrer des processus multi-agents, dans lesquels un agent transmet automatiquement son travail à un autre.

Chez ElevenLabs, la plupart des employés travaillent en collaboration avec des agents, et la majorité en ont même construit eux-mêmes pour gérer les tâches répétitives. Les objectifs commerciaux fondamentaux de l'entreprise n'ont pas changé avec l'IA : les équipes commerciales doivent l'utiliser pour générer davantage de revenus plus rapidement, tandis que les scores de satisfaction des clients sont étroitement surveillés.

« Ce sont exactement les mêmes indicateurs commerciaux », affirme Holt. « Cela doit être une initiative portée et poussée par les unités opérationnelles elles-mêmes. Les agents et la technologie sont un outil qu'elles peuvent exploiter à cette fin. »

Sur le plan organisationnel, ElevenLabs a affecté un ingénieur au sein de chaque équipe de l'entreprise, et chaque groupe compte moins de 10 personnes—une structure qui intègre directement les compétences techniques dans les unités opérationnelles que Holt estime devoir porter ces initiatives. Dans le recrutement, par exemple, deux ingénieurs de déploiement travaillent en binôme avec leurs collègues des ressources humaines, avec pour seul objectif de réduire le temps nécessaire au parcours des candidats dans le processus d'entretien. Aujourd'hui, presque tous les candidats sont d'abord présélectionnés par un recruteur IA lorsqu'ils postulent chez ElevenLabs.

« Cela représente 30 minutes que le recruteur peut consacrer à la fin du processus pour vous convaincre de rejoindre l'entreprise », précise Holt.

Holt a rejoint ElevenLabs en septembre 2023 en tant qu'ingénieur, après cinq ans chez l'éditeur de logiciels et d'analytique de données Palantir Technologies. Il a été promu au poste de field CTO en juin 2026. Trois mois plus tard, la startup a annoncé avoir doublé sa valorisation à 22 milliards de dollars. Le PDG Mati Staniszewski a récemment indiqué qu'ElevenLabs pourrait commencer à planifier une introduction en bourse en 2028.

Pour Holt, la prochaine frontière de l'IA agentique consiste à intensifier les travaux sur les systèmes multi-agents, permettant un contexte partagé plus riche et des passations de travail plus complexes entre plusieurs agents. Ce travail est déjà en développement pour les prospects commerciaux de l'entreprise. L'agent SDR utilise l'IA vocale pour évaluer le sérieux d'un acheteur potentiel, puis fait intervenir un représentant humain après ce processus de présélection. Mais récemment, un client d'ElevenLabs a pu conclure une vente entièrement grâce à une interaction avec deux agents : la demande entrante a d'abord été traitée par l'agent SDR, puis un agent chargé de compte a géré les documents juridiques et les contrats. Cette passation—un agent transmettant automatiquement son travail à un autre—est précisément le type d'orchestration multi-agents que la plupart des enquêtes jugent hors de portée des entreprises actuelles.

« La valeur de tout cela, c'est qu'on peut désormais automatiser toute cette chaîne pour les clients dans les cas simples, les plus répétitifs et mécaniques », explique Holt. Cela libère les employés pour qu'ils consacrent plus de temps aux demandes entrantes plus complexes ou à la vente incitative.

Adopter l'IA agentique à cette échelle exige tout de même de la patience, reconnaît Holt. L'agent de recrutement aide-t-il à recruter les bonnes personnes ? Les scores de service client d'ElevenLabs s'améliorent-ils grâce à l'IA ? « Certains de ces indicateurs peuvent prendre beaucoup de temps », dit-il. « Nous nous appuyons sur les responsables métier pour identifier ces indicateurs avancés et les métriques que nous devrions mesurer. »

Il existe également des cas où l'IA peut agir de manière involontaire—une question qui a suscité des inquiétudes après de récents cas médiatisés où des agents d'OpenAI et d'Anthropic ont échappé à tout contrôle.

ElevenLabs indique avoir créé une couche de supervision et d'observation pilotée par des humains pour gouverner ses agents. Mais des erreurs peuvent encore passer entre les mailles : un agent du service client a par erreur accordé un petit remboursement de moins de 30 dollars à un client sans escalader le problème à un employé. ElevenLabs a créé un cas de test simulant l'appel et la chaîne de pensée et de raisonnement exacte qui a induit l'agent en erreur, puis a mis à jour les invites et les garde-fous.

Holt précise que suivre de cette manière chaque décision prise par un agent peut en réalité être utile. Si un humain avait commis la même erreur, l'entreprise ne l'aurait probablement pas remarqué.

« Il ne s'agit pas seulement d'automatiser des processus ; cela permet aussi de collecter davantage de données », déclare Holt à propos de l'IA agentique. « Je m'attends à ce que, dans les prochaines années, la tendance soit que l'on parle beaucoup plus de l'optimisation de ces processus. »

Par John Kell

Cette histoire a été publiée à l'origine sur Fortune.com.