Entre les offres « agents IA » et les logiciels de RPA désormais présentés comme « augmentés par l’IA », les dirigeants de PME peinent à savoir quoi acheter. Selon Enguerrand Boulnois, président de Katalyx, studio IA basé à Aix-en-Provence, le choix dépend moins de la technologie que de la nature de la tâche à automatiser. Il résume sa méthode en une question : la tâche demande-t-elle de comprendre, ou seulement d’exécuter ?
La RPA exécute une règle
La RPA, pour robotic process automation, désigne ces robots logiciels qui reproduisent des clics et des saisies sur un ordinateur. Un robot suit un chemin fixe : ouvrir tel écran, copier tel champ, le coller ailleurs, cliquer sur « valider ». Il est rapide, fiable et peu coûteux, à une condition : que la tâche soit toujours la même et que les données arrivent toujours au même format.
Recopier les commandes d’un portail client dans un ERP, c’est-à-dire un logiciel de gestion d’entreprise, extraire chaque mois les mêmes indicateurs ou envoyer une relance à date fixe relèvent, selon M. Boulnois, de la RPA ou d’une simple intégration entre deux logiciels. Y ajouter de l’IA générative coûterait plus cher et introduirait de l’incertitude là où il n’en faut pas. La limite est connue : au premier changement d’écran ou de format, le robot casse, et dès que la tâche implique de lire un texte libre ou de prendre une petite décision, il ne sait pas faire.
L’agent IA comprend un contexte
Un agent IA part d’un objectif et non d’un chemin prédéfini. Il lit un courriel, une photo, un PDF ou une fiche technique, en saisit le sens, choisit l’action utile et la réalise dans les outils de l’entreprise. Enguerrand Boulnois cite plusieurs cas traités par Katalyx. Pour une entreprise de l’économie sociale et solidaire qui revend des jouets d’occasion, une application reconnaît un jouet à partir d’une simple photo, retrouve sa marque et sa référence, puis indique où le ranger, là où une équipe saisissait chaque article à la main.
Pour le service support d’une entreprise de logiciels de gestion, la question était de savoir quelle part des demandes, rédigées librement par les clients, pouvait être qualifiée et préparée automatiquement. Aucune règle fixe ne couvre ces situations. L’agent a toutefois ses limites : il peut se tromper, son coût dépend du volume traité, et son fonctionnement doit être contrôlé. C’est pourquoi un agent sérieux garde, selon lui, un humain dans la boucle pour toute décision qui engage l’entreprise : il propose, une personne valide.
Trois questions avant d’acheter
Le consultant suggère d’abord de vérifier si les entrées sont toujours au même format. Si oui, une intégration ou de la RPA suffit. Si elles arrivent sous forme de courriels, de documents ou de photos, un agent IA devient pertinent. Il invite ensuite à mesurer le coût d’une erreur : plus elle est coûteuse, plus la validation humaine doit être présente. Un agent qui prépare et un humain qui valide restent souvent, selon lui, plus rentables qu’un robot qui casse sans prévenir.
La dernière question porte sur la fréquence. Une tâche faite dix fois par mois ne justifie ni robot ni agent, et il vaut mieux former l’équipe à l’usage d’un assistant IA. Une tâche répétée des centaines de fois par semaine mérite en revanche un outil dédié. Dans la plupart des PME accompagnées par Katalyx, la solution retenue n’est ni « tout RPA » ni « tout agent », mais un circuit où chaque outil fait ce qu’il sait faire : une intégration pour transporter les données, un agent IA pour lire et préparer, un humain pour décider. Avant tout investissement, Enguerrand Boulnois recommande de dresser l’inventaire des tâches répétitives, avec leur volume et leur coût, car cette liste indiquera, selon lui, où l’IA apporte réellement un gain et où un outil plus simple suffit.
