Selon un article de McKinsey intitulé « Reimagining tech infrastructure for (and with) agentic AI », la montée en puissance de l’IA agentique nécessite de transformer les données non structurées en actifs gouvernés, réutilisables et fiables. Pour les dirigeants de PME et d’ETI industrielles, cela représente à la fois un défi technique et une opportunité de gain de compétitivité.

1. Comprendre l’IA agentique

L’IA agentique va au-delà des modèles prédictifs classiques : elle agit de façon autonome, prend des décisions et interagit avec d’autres systèmes. Dans le secteur industriel, cela peut signifier des robots qui ajustent leurs paramètres en temps réel ou des systèmes de maintenance prédictive qui déclenchent des interventions sans intervention humaine. McKinsey estime que d’ici 2028, 30 % des processus industriels seront pilotés par des agents IA, générant jusqu’à 2 milliards d’euros d’économies pour les entreprises qui s’y préparent dès aujourd’hui.

2. Mettre en place une gouvernance des données

Le principal frein à l’adoption de l’IA agentique est la qualité des données. Environ 70 % des projets d’IA échouent à cause de données mal gouvernées. Une gouvernance solide permet de transformer ces données en actifs fiables. Voici quatre actions concrètes à mettre en œuvre :

Définir un catalogue de données centralisé, accessible à tous les services.
Instaurer des standards de métadonnées et de qualité (ex. taux d’erreur < 1 %).
Mettre en place des processus de validation automatisée avant ingestion.
Former des « data stewards » dédiés à la supervision continue.

Ces mesures permettent de réduire le temps de mise à disposition des données de 6 à 12 mois à moins de 3 mois, accélérant ainsi le déploiement des agents IA.

3. Créer des actifs de données réutilisables

Une fois la gouvernance établie, il faut structurer les données sous forme d’actifs réutilisables : modèles de données, API, jeux de données annotés. Cela facilite l’interopérabilité entre les systèmes ERP, les plateformes IoT et les agents IA. Par exemple, un jeu de données de défauts de production correctement annoté peut être partagé entre le module de maintenance prédictive et le robot de contrôle qualité, augmentant la précision de détection de 15 %.

4. Accélérer la mise en œuvre avec un partenaire

Les PME/ETI n’ont pas toujours les ressources internes pour piloter une transformation aussi ambitieuse. S’appuyer sur un cabinet spécialisé comme Robinswood.io permet de :

Définir une feuille de route sur 12 à 18 mois, alignée aux objectifs business.
Déployer rapidement une plateforme de gouvernance des données (coût moyen de 250 000 €).
Intégrer les premiers agents IA dans des cas d’usage à fort ROI (ex. optimisation de la chaîne logistique).
Assurer le suivi et l’ajustement continu grâce à des indicateurs de performance clairs.

En adoptant ces bonnes pratiques, les dirigeants peuvent transformer leurs données en un levier stratégique, réduire les coûts opérationnels et préparer leurs usines à l’ère de l’IA autonome.

Prêt à franchir le cap ? Contactez dès maintenant Robinswood.io pour élaborer votre feuille de route IA agentique et bénéficier d’un audit gratuit de votre infrastructure data.

Réinventer l’infrastructure technologique pour l’IA agentique dans les PME/ETI industrielles

1. Comprendre l’IA agentique

2. Mettre en place une gouvernance des données

3. Créer des actifs de données réutilisables

4. Accélérer la mise en œuvre avec un partenaire

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