Je suis un marin dans l’âme et l’un de mes passe-temps préférés est d’aller en mer avec un groupe d’amis. Lors d’un récent voyage en bateau, j’ai eu l’occasion de présenter à mes compagnons un nouveau membre de l’équipage, un modèle d’IA basé sur ChatGPT que j’enseignerais à parler avec un accent australien. Il s’est avéré être un ajout inestimable à notre voyage.

Nous étions un groupe de cinq, et aucun des autres n’était dans l’industrie de la technologie. Je voulais leur montrer l’incroyable potentiel de l’IA agentique, qui est conçue pour fonctionner avec un haut degré d’indépendance, gérer des tâches complexes, apprendre de son environnement et s’adapter à de nouvelles situations en temps réel.

À mon émerveillement, notre membre de l’équipe d’IA a tout géré, de la tenue du journal naval requis à la navigation avec précision. Il a même suggéré des recettes basées sur les simples fournitures alimentaires que nous avions au réfrigérateur, et les repas étaient délicieux!

L’expérience démontrée de manière très pratique comment l’IA (et, par extension, l’IA agentique) peut rendre de nombreuses activités et processus plus sécuritaires et plus productifs et agréables, même dans les contextes les plus inattendus.

Un leadership significatif est essentiel à l’IA agentique J’

ai partagé cette anecdote sur scène récemment lors d’une discussion de groupe lors de la réunion annuelle des nouveaux champions du Forum économique mondial 2025 à Tianjin, en Chine, où nous avons approfondi le potentiel transformateur de l’IA agentique dans tous les secteurs.L’

un de mes collègues, Kian Katanforoosh, PDG et fondateur de la plateforme de renseignements sur les compétences Workera, a souligné l’importance de l’adoption et l’adaptation rapides, en tant qu’organisations capables de mettre rapidement en œuvre l’IA agentique, gagnera un avantage concurrentiel.

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fond Elle peut nous aider à prendre des décisions plus éclairées et à trouver de nouvelles façons de réduire notre consommation d’énergie.

L’IA agente catalyse un passage de projets de transformation numérique à forte intensité de capital à des modèles opérationnels construits autour de résultats assurés. Il permet aux systèmes de prendre des initiatives, de prendre des décisions fondées sur des objectifs en temps réel, de collaborer avec les humains de nouvelles façons et de nous aider à prendre des décisions plus éclairées.

Chez NTT DATA, nous nous positionnons comme un chef de file mondial dans ce domaine avec une approche d’innovation responsable et complète, et notre nouvel écosystème d’agents de l’IA intelligente TM  soutient cette transformation.

Cependant, avec un grand potentiel, il y a une grande responsabilité. Guanchun Wang, président et chef de la direction de Laiye, qui se concentre sur les plateformes d’automatisation intelligente, a parlé d’un avenir où les grandes organisations auront plus de travailleurs numériques que d’humains. Le potentiel d’augmentation de la productivité et de l’efficacité est indéniable, mais le changement nécessitera des changements de direction et culturels significatifs.

Comment NTT DATA déploie l’IA agentique et améliore les chaînes d’approvisionnement

Chez NTT DATA, nous avons des solutions conçues pour répondre aux deux principales approches de déploiement de l’IA agentique dans les entreprises.D’

abord, de nombreuses organisations utilisent déjà l’automatisation robotique des processus (ARP) ou une autre forme d’automatisation pour les processus répétitifs et cohérents. Nous avons construit une plateforme d’IA intelligente qui permet à ces organisations d’intégrer un agent d’IA dans leurs environnements d’ARP existants.

Nous l’avons déjà fait au sein de NTT DATA, en appliquant l’IA agentique aux processus administratifs dans les finances, les RH et d’autres domaines où nous utilisons l’ARP depuis des années. La capacité d’échanger avec un agent autonome a été vraiment bénéfique.

L’autre scénario consiste à reconcevoir des processus complexes qui nécessitent un niveau élevé d’intervention humaine. Un gestionnaire de quart de travail à l’usine peut généralement planifier des quarts de travail hebdomadaires en fonction des ordres de travail. Mais si de nombreux employés ne se présentent pas après un grand match de football la nuit précédente, un agent d’IA peut désormais embaucher automatiquement des travailleurs temporaires et coordonner avec les fournisseurs. Cela nécessite une modification complète des processus existants.

Nous élaborons également des solutions spécialisées d’IA agentique pour l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement en intégrant la technologie de chaîne d’approvisionnement autonome spécifique au domaine dans notre agent d’IA intelligent? Écosystème. Ces agents prennent des décisions proactives basées sur des signaux en temps réel, réduisent les délais d’exécution pour les processus à court terme, résolvent les exceptions sans intervention humaine et s’adaptent dynamiquement aux conditions changeantes du marché ou à la logistique.

Cela démontre comment ces agents de l’IA vont au-delà de l’automatisation simple pour permettre des opérations résilientes et axées sur les données et transforment des chaînes d’approvisionnement fragmentées en réseaux intelligents et auto-optimisés.

L’importance des politiques et des cadres

Un mot de prudence : Bien qu’il soit important de déployer rapidement l’IA agentique, se précipiter sans une politique d’utilisation de l’IA solide et un cadre de gouvernance clair peut entraîner des conséquences importantes.

Chez NTT DATA, tous nos employés suivent une formation fondamentale sur l’IA, couvrant les aspects réglementaires, éthiques et de gouvernance, avant de commencer tout projet, et nous aidons nos clients à faire de même pour leur main-d’œuvre.

Nous priorisons la mise en place de solides politiques de gouvernance et d’utilisation dès le début. Par exemple, ils doivent se concentrer sur la vérification et la traçabilité, car il est essentiel de comprendre et de vérifier le processus décisionnel, pas seulement le rendement.

De plus, il est essentiel de s’assurer que l’IA ne nuit pas aux organisations ou à la société de manière plus générale. Cela implique d’éduquer la main-d’œuvre et de l’impliquer dans des discussions sur la façon dont l’IA agentique peut les aider, plutôt que de les remplacer.

Le potentiel de cette technologie est immense, mais les conséquences d’une mauvaise manipulation peuvent être graves pour les organisations, les marques et la société. Mon conseil : allez de l’avant avec confiance, mais avec soin.

Préparez-vous aux obstacles en cours de route

NTT DATA a interrogé  plus de 2 300 décideurs principaux à l’échelle mondiale pour comprendre leurs plans d’investissement pour GenAI. Il n’est pas surprenant que 99 % s’attendent à investir davantage dans ce domaine au cours des deux prochaines années.

Bien que le potentiel de l’IA, et de l’IA agentique en particulier, soit vaste, les défis sont tout aussi importants. Au cours de notre table ronde, nous avons parlé de plusieurs obstacles clés à surmonter :

1. Améliorations de l’infrastructure : L’IA agentique nécessite une infrastructure robuste pour soutenir ses opérations. Cela comprend non seulement le matériel et les logiciels, mais aussi les pipelines de données et les solutions de stockage dont les organisations ont besoin pour que la technologie fonctionne efficacement.Politiques d’utilisation et de gouvernance de l’
2. IA : Comme je l’ai déjà mentionné, il existe un besoin essentiel de politiques claires et établies qui régissent l’utilisation de l’IA. Chez NTT DATA, nous élaborons ces cadres afin de déployer des solutions d’IA agentique de manière responsable, à la fois au sein de notre propre organisation et pour nos clients.
3. Risques de cybersécurité : À mesure que l’IA agentique s’intègre de plus en plus à nos systèmes, le risque de cybermenaces augmente. Nous devons investir dans des mesures de cybersécurité avancées pour protéger nos actifs numériques et maintenir la confiance de nos clients et parties prenantes.Préparation aux
4. données : L’utilisation de l’IA agentique pour offrir des expériences hyperpersonnalisées aux clients et aux employés nécessite des capacités sophistiquées de gestion des données et d’analyse. Déterminer la préparation des données d’une organisation est une première étape essentielle sur la voie du succès de l’IA agentique.
5. Gestion des travailleurs numériques : L’augmentation des travailleurs numériques nécessitera des changements dans les structures organisationnelles et les pratiques de gestion. Comme l’a souligné M. Guanchun, les dirigeants devront développer de nouvelles compétences pour gérer les équipes humaines et numériques, ce qui comprend la promotion d’une culture de collaboration et d’apprentissage continu dans leurs organisations.

Pour les industries qui sont fortement réglementées, comme les finances et les soins de santé, l’adoption de l’IA agentique vient avec des considérations supplémentaires. Ces industries doivent s’assurer que les systèmes d’IA sont toujours exacts et que leurs processus décisionnels sont transparents et vérifiables.

Une responsabilité collective de rendre les modèles d’IA

agentique durables des centres de données consomme de grandes quantités d’énergie. NTT DATA est le troisième plus important fournisseur de centres de données au monde, et nous élargissons considérablement notre capacité dans la région Asie-Pacifique. Par exemple, nous exploitons 14 centres de données en Inde et nous faisons des investissements substantiels pour croître encore plus. La durabilité  est donc une grande priorité pour nous.

Nous explorons et mettons en œuvre plusieurs technologies pour réduire notre impact environnemental, comme le refroidissement liquide et le refroidissement par contact direct. Ces progrès, ainsi que l’utilisation de sources d’énergie renouvelables comme l’énergie solaire et éolienne, sont en cours d’intégration dans nos centres de données Asie-Pacifique.

Nos données montrent que ces technologies peuvent réduire la consommation d’énergie de 30 %. Cependant, notre objectif est d’atteindre des émissions nettes nulles d’ici 2030, et nous nous engageons pleinement à atteindre cet objectif.

Il incombe collectivement aux organisations et aux gouvernements de trouver des solutions durables pour utiliser cette technologie. Nous devons travailler ensemble pour nous assurer que les avantages de l’IA agentique n’ont pas de coût environnemental inacceptable.

Élargir les avantages de l’IA

L’avenir de l’économie de l’Asie-Pacifique est étroitement lié à l’adoption et à l’intégration réussies de l’IA agentique.

Cependant, plus de 2,5 milliards de personnes dans le monde n’ont toujours pas accès à Internet. Cela souligne le besoin d’inclusion dans nos initiatives d’IA. C’est une préoccupation qui me pèse beaucoup, et c’est pourquoi NTT DATA participe au Blueprint for Equity and Inclusion in Artificial Intelligence du Forum économique mondial, une initiative visant à identifier les lacunes et les occasions de rendre l’IA plus équitable et inclusive pour tous. Nous ne pouvons pas nous permettre de laisser autant de personnes derrière nous dans cette révolution technologique.Les

chefs de file de tous les secteurs doivent donc adopter cette technologie avec une vision claire et un engagement envers l’inclusion et l’innovation responsable. Ce faisant, nous pouvons créer un avenir plus productif, efficace et durable pour tous.

En savoir plus sur les services d’IA agentique de NTT DATA  pour les technologies d’IA Hyperscaler pour en savoir plus sur notre gamme complète de services.