La récente décision de PWC d’intégrer le protocole de contexte du modèle (MCP) dans son agent OS marque un tournant important dans l’intelligence artificielle d’entreprise.

Cette initiative vise à surmonter les limitations des infrastructures fragmentées, en permettant aux agents intelligents d’accéder de manière standardisée aux outils et systèmes.

En intégrant la conformité et la sécurité directement dans l’architecture, PWC propose une solution adaptée aux industries réglementées, garantissant ainsi un accès sécurisé et une gestion efficace des données.

Cette évolution s’inscrit dans une tendance plus large au sein de l’industrie, visant à maturer les architectures basées sur les agents.

L’approche de PWC met l’accent sur la gouvernance au niveau du protocole, avec des audits de sécurité, une gestion rigoureuse des accès et le traitement sécurisé des informations sensibles.

Les entreprises doivent maintenant s’efforcer de convertir leurs projets pilotes en systèmes opérationnels robustes, nécessitant des cadres d’interopérabilité et de gouvernance performants pour garantir une collaboration sécurisée entre différents agents.

De nos jours, presque toutes les entreprises intègrent l’IA dans leurs opérations, que ce soit pour améliorer le service client ou automatiser des tâches.

Cependant, il est essentiel de mesurer activement le retour sur investissement (ROI) de ces outils, car une majorité d’entre elles, selon McKinsey, n’atteignent pas une « maturité de l’IA ».

L’optimisation de l’IA, qui implique des mises à jour et une évaluation continue des systèmes, est cruciale pour maximiser la valeur à long terme.

Négliger cette étape peut mener à un gaspillage de ressources, car les modèles d’IA peuvent perdre leur efficacité avec le temps.

Pour un suivi efficace du ROI, il convient de définir des bases de référence et des cibles claires, en surveillant des métriques de performance, de valeur commerciale, ainsi que l’adoption par les équipes.

Une méthodologie d’attribution, comme le test A/B, peut aider à mesurer l’impact des ajustements apportés.

En créant une boucle de rétroaction continue axée sur l’évaluation et l’expérimentation, les entreprises peuvent garantir que leur IA reste pertinente et optimise son potentiel sur le long terme.

L’objectif n’est pas seulement de déployer l’IA, mais de s’engager dans un processus d’amélioration continue pour en tirer le meilleur parti.

L’adoption de l’IA d’entreprise suscite un intérêt croissant, mais les entreprises hésitent sur la meilleure approche à adopter.

Les choix incluent la création de solutions sur mesure, l’achat de systèmes existants, ou l’optimisation des outils en place.

Chaque option a ses défis : l’optimisation peut améliorer des systèmes déjà en place, l’achat permet d’accéder à des technologies récentes, et la construction sur mesure répond à des besoins spécifiques souvent non couverts par des solutions standard.

Le choix de la stratégie dépend de divers critères tels que les ressources internes, les exigences spécifiques, et le temps de mise en œuvre.

L’optimisation offre des gains rapides et peu coûteux, tandis que la mise à niveau ou la construction nécessitent une préparation minutieuse et plus de temps.

Finalement, il est crucial de choisir l’option qui convient le mieux à la vision et aux besoins de l’entreprise, car ces décisions auront des répercussions à long terme.