Déployer un agent IA performant est au projet de nombreuses entreprises en 2025. Un phénomène qui se comprend parfaitement, car l’intelligence artificielle peut optimiser de nombreux processus, dans des domaines aussi variés que les ressources humaines, le marketing et la relation client. Du moins quand elle est bien exploitée ! Mais retenez qu’il existe de nombreux écueils à éviter lors du déploiement d’un agent IA. Des écueils qui, dans certains cas, peuvent même entraîner des pertes financières et des poursuites judiciaires. Plusieurs marques en ont déjà fait l’amère expérience ! C’est donc pour vous éviter ce genre de « désagrément » que nous vous présentons aujourd’hui les 7 plus grandes erreurs à éviter pour bien déployer votre agent IA et faire de lui un véritable atout pour votre entreprise.
Erreur numéro 1 : adopter une approche « technology-first » pour déployer votre agent IA
Effet de mode. Pression concurrentielle. Envie de diffuser l’image d’une marque moderne. Autant de facteurs qui poussent de (trop) nombreuses entreprises à partir bille en tête dans le développement d’un agent IA « de pointe », sans réfléchir suffisamment à ses implications dans l’entreprise. C’est vraiment l’une des erreurs les plus fréquemment observées à l’heure actuelle, et elle se traduit presque toujours par un échec cuisant du projet. Comment l’agent IA, aussi sophistiqué soit-il, pourrait-il être d’une quelconque utilité, alors que son développement était complètement déconnecté des enjeux business réels ? Au final, les entreprises se retrouvent avec un joli jouet high-tech, qui a coûté beaucoup de temps et d’argent à développer, mais qui ne sert pas à grand-chose concrètement…
La bonne attitude est plutôt d’adopter une approche « problem-first ». Ce qui implique de commencer par identifier le plus précisément possible les problèmes que l’agent IA devra résoudre. Est-ce qu’il va surtout vous servir à améliorer le taux de satisfaction client ? À réduire des problèmes de coûts ou de délais ? Qui va l’utiliser ? Vos clients ou certains membres de votre entreprise ? Est-ce qu’un « simple » chatbot suffirait à résoudre le problème ? Ou avez-vous besoin d’une IA bien plus poussée, comme une IA prédictive pour mieux gérer vos stocks par exemple ?
Répondre à toutes ces questions vous aidera à établir un business case solide, avec des objectifs précis et mesurables, et à choisir la bonne technologie sur laquelle appuyer votre agent. C’est indispensable pour guider le développement du projet dans la bonne direction ! Le top du top étant d’impliquer directement les utilisateurs finaux de l’agent IA dans sa conception, pour être sûr qu’il correspondra parfaitement à leurs besoins et qu’il ne sera pas trop difficile à utiliser pour eux.
Erreur numéro 2 : vouloir déployer immédiatement un agent IA multitâches dans votre entreprise
Vous aimeriez que votre agent IA soit à la fois en mesure de traiter des tâches RH, de discuter directement avec vos clients et d’analyser les dernières tendances de consommation dans le Poitou-Charentes ? En d’autres mots, qu’il soit capable de résoudre tous les problèmes à la portée d’une intelligence artificielle ? C’est parfaitement compréhensible ! Mais malheureusement, cela fait aussi partie des erreurs les plus courantes. Vouloir automatiser trop de tâches dès le début, c’est la meilleure façon de multiplier les bugs en tous genres et les problèmes de ralentissement. Pour la même raison, il est également déconseillé de coupler votre IA avec trop de logiciels d’entreprise en même temps : chaque nouvelle connexion présente un risque de « plantage » !
La bonne attitude ? Y aller petit à petit, en lui confiant d’abord une tâche bien précise, et en le reliant seulement à deux ou trois logiciels essentiels à son fonctionnement. Assurez-vous de son efficacité et de sa stabilité avant de lui en demander un peu plus ! Cela étant dit, même si vous pouvez l’améliorer progressivement, il reste recommandé de ne pas surcharger votre agent inutilement, pour obtenir les meilleurs résultats possibles. Mieux vaut donc déployer un agent IA RH au top + un agent IA clairement orienté vers la relation client en complément, plutôt que de chercher à tout prix à créer un agent aux multiples visages.
C’est vraiment une si mauvaise chose que ça de vouloir lui attribuer une très large gamme de fonctions différentes ?
À l’heure où nous écrivons ces lignes, ce serait vraiment imprudent de lui en demander trop. A plus forte raison s’il s’agit de votre tout premier agent IA ! Toutefois, il faut garder à l’esprit que la technologie progresse extrêmement vite, et que des entreprises cherchent déjà à développer des agents IA « généralistes », capables d’effectuer à peu près tout et n’importe quoi de manière autonome… Sauf peut-être faire le café avec la maestria d’un véritable barista. Et encore.
Parmi les essais les plus récents et les plus marquants, citons Marcus AI, de la start-up chinoise Butterfly Effect, qui s’est fait vivement remarquer au mois de mars 2025. Durant sa présentation, « Marcus » était effectivement capable de mener des tâches très différentes. Comme recommander un candidat après avoir analysé plusieurs demandes d’emploi, créer un site web et corréler différents cours de bourse de sociétés. Bref : on comprend pourquoi son créateur le qualifie de « premier agent d’IA générale ».
Etait-ce une prestation parfaite ? Non. Comme toutes les autres IA, Marcus est manifestement capable de commettre des erreurs. Etait-ce quand même impressionnant ? Oui. Cette avancée technologique reste donc à surveiller de près. En attendant qu’elle soit pleinement opérationnelle, restez prudent(e) !
Erreur numéro 3 : ne pas accorder assez d’importance aux données lors de la création de votre agent IA
Le saviez-vous ? La qualité des données est essentielle pour déployer un agent IA performant. Au point que les experts recommandent de consacrer une grande partie du temps et des ressources de développement à leur préparation… Hélas, beaucoup d’entreprises font l’erreur de « rusher » cette étape essentielle.
« La règle empirique des 80/20 (80% du temps consacré à la préparation des données, 20% à la modélisation) reste largement méconnue des porteurs de projets. Cette méconnaissance conduit à allouer l’essentiel des ressources au développement algorithmique en négligeant la phase critique de data engineering. »
Source : société d’externalisation Rouge Hexagone, au sujet du développement des agents IA
Retenez bien que les performances de votre agent IA dépendent beaucoup des données utilisées pour l’entraîner et l’alimenter. Vous devez donc y accorder tout le temps et les efforts nécessaires… Même si cette étape peut effectivement être particulièrement longue et fastidieuse, si vos données sont éparpillées sur plusieurs outils, au sein des différents départements de votre entreprise.
Bref : la première étape est de centraliser toutes les données utiles à l’IA. Il faudra ensuite s’assurer de leur qualité. Le moindre champ non renseigné, le moindre doublon ou la moindre donnée obsolète (ex. : ancienne adresse postale d’un client) peuvent générer des réponses incorrectes, des analyses biaisées et des modèles prédictifs ratés.
Last but not least, vous devez aussi déployer une stratégie claire de gouvernance des données.
C’est à la fois important pour préserver la qualité des données, et pour bien respecter le RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données). Ce qui nous amène d’ailleurs à l’erreur fatale suivante…
Erreur numéro 4 : faire l’impasse sur les aspects éthiques et les règles de sécurité en créant votre agent IA
Ne prendre aucune précaution particulière pour protéger les données transitant par l’IA et ne pas tenir compte des problèmes éthiques liés au développement d’une intelligence artificielle ? Très mauvaise idée à l’ère du RGPD et de la loi européenne sur l’intelligence artificielle (EU Artificial Intelligence Act). Même lorsqu’on ne crée qu’un « simple » bot utilisé exclusivement en interne, il faut se conformer à la réglementation en vigueur. Gare aux sanctions et aux problèmes en tous genres, sinon !
Concrètement, vous vous exposez à des risques d’amendes, pouvant atteindre jusqu’à 4% du chiffre d’affaires annuel, selon la gravité du manquement au RGPD. Votre agent IA propage des messages racistes ou rejette systématiquement les candidatures féminines à un poste de manager, parce qu’il a été entraîné avec des données d’une qualité discutable ? Alors, vous pourriez très bien subir des poursuites pour discrimination via biais algorithmiques.
Un hacker est parvenu à détourner des données ultra-sensibles via votre agent IA, car ses lignes de défense étaient inexistantes ? Les personnes lésées sont en droit de porter plainte. Et en plus, cette affaire risque de nuire gravement à votre réputation, avec toutes les conséquences que cela implique : perte de confiance de la clientèle, diminution du chiffre d’affaires, etc.
Fort heureusement, il suffit de respecter scrupuleusement la réglementation en vigueur pour éviter tous ces soucis. Certes, cela ne vous mettra pas 100 % à l’abri d’un piratage informatique : même avec la meilleure volonté du monde, certains hackers sont vraiment très doués.
Mais du moment que vous pouvez prouver que vous étiez en parfaite conformité avec la loi, vous pourrez au moins éviter les sanctions.
Besoin d’un point de départ pour vous mettre en conformité ?
Pas simple de se retrouver au milieu des textes de loi. Si vous avez peur de faire une erreur, consultez les recommandations de la CNIL pour bien respecter le RGPD lors du développement d’un système IA. Elles définissent clairement les systèmes concernés (notamment ceux liés au machine learning) mais aussi les étapes du développement auxquelles s’applique le RGPD, votre degré de responsabilité au cas par cas, etc.
Cela étant dit, une formation centrée sur le cadre juridique de l’utilisation de l’IA en entreprise serait également très intéressante pour éviter les impairs.
Erreur numéro 5 : ne pas tester suffisamment votre agent IA avant de le déployer au sein de votre entreprise
Tester son agent IA avant de le déployer officiellement ? En règle générale, toutes les entreprises y pensent. Toutefois, beaucoup d’entre elles se contentent d’une poignée de tests basiques, concernant les demandes les plus courantes qu’il devra traiter.
C’est une très mauvaise idée : à première vue, l’agent peut sembler bien calibré. Mais sans phase de test approfondie, plusieurs problèmes peuvent passer inaperçus. L’agent peut mal gérer certains scénarios (ex. : répétitions, erreurs de logique, incompréhension), ou encore avoir du mal à reconnaître certains mots. Dans l’idéal, vous devez le pousser dans ses derniers retranchements lors des tests. Quitte à lui soumettre des requêtes un peu « décalées », pour voir :
- s’il est capable de s’adapter ;
- s’il va inventer n’importe quoi ou s’il va plutôt admettre qu’il n’est pas en mesure de traiter cette demande.
Erreur numéro 6 : Penser que la supervision humaine n’est plus nécessaire
Nous sommes à l’ère de l‘IA agentique. À comprendre : à l’ère des intelligences artificielles capables de prendre des décisions toutes seules et d’effectuer des actions autonomes. On est bien loin des premiers bots, qui se contentaient de délivrer des réponses prédéfinies quand ils identifiaient certains mots-clés !
Compte tenu des progrès technologiques, il serait tentant de laisser votre agent IA remplir ses fonctions soins la moindre supervision. Mais là encore, il s’agit d’une erreur. En effet, aussi impressionnante soit-elle, l’IA agentique est loin d’être parfaite et « sans risque ». Comme l’explique d’ailleurs très bien le magazine Forbes !
« Une IA agentique ne se contente pas de produire du texte ou d’analyser des données. Elle prend des décisions itératives, appelle des API, adapte son comportement en fonction des retours de l’environnement. Ce fonctionnement en cascade (perception, action, adaptation) implique une orchestration complexe. Chaque action dépend des précédentes. Chaque erreur peut impacter l’ensemble de la chaîne. C’est un système dynamique, qu’il faut concevoir, superviser et fiabiliser. »
Source : Forbes, « Arrêtez de croire au mythe de l’IA agentique ! »
De plus, l’IA agentique peut souffrir d’hallucinations. Tout comme les IA des générations précédentes ! Pour rappel, dans le domaine de l’IA, une hallucination correspond à une réponse erronée, que l’IA va pourtant présenter avec beaucoup d’aplomb comme un fait avéré. Dans le meilleur des cas, c’est amusant. Le roi Hérode aurait ainsi joué un rôle de premier plan dans le développement de la bombe atomique, d’après l’IA Lucie (rapidement « débranchée » après sa sortie).
Et dans le pire des cas ? Cela peut avoir des conséquences plus lourdes. Soit pour l’utilisateur, soit pour l’entreprise à l’origine de l’agent IA.
Quand l’erreur d’une IA va jusqu’à la sanction financière
Le saviez-vous ? La compagnie Air Canada a été condamnée à rembourser le voyage de l’un de ses clients. Celui-ci avait porté plainte, car le chatbot de la compagnie lui avait fourni de fausses informations. Plutôt que d’admettre simplement qu’il ne connaissait pas la réponse…
De son côté, une avocate en Colombie-Britannique a été condamnée à payer les frais de la partie adverse. Le problème ? Elle avait cité deux jurisprudences fournies par une IA, dans une requête déposée au tribunal. Hélas, ces jurisprudences étaient le pur fruit de « l’imagination » de l’IA…
Et ce ne sont que quelques exemples parmi d’autres ! Ce que vous devez retenir, c’est que l’IA ne peut toujours pas se passer de supervision humaine en 2025. Au moins un membre de votre entreprise doit donc garder un œil sur les agissements de votre agent IA.
Erreur numéro 7 : ne pas accompagner vos équipes pour bien utiliser l’IA
Vu le temps qu’il peut faire gagner à vos équipes, déployer un agent IA est vraiment une bonne idée. Du moins si lesdites équipes l’utilisent correctement. N’allez pas croire que cela va aller de soi : trop d’entreprises commettent encore cette erreur.
Concrètement, il faut surtout tenir compte :
- des éventuelles réticences de chacun. En effet, certains de vos collaborateurs peuvent très bien se montrer hostiles à ce nouvel outil. En règle générale, c’est parce qu’ils ont peur qu’il soit là pour les remplacer. D’où l’intérêt de vous montrer pédagogue en amont, en expliquant qu’en réalité l’agent IA est conçu pour leur simplifier la tâche ;
- du fait que ce n’est pas toujours si simple de communiquer avec une IA. Il faut un minimum d’apprentissage pour la maîtriser et utiliser les bons prompts !
C’est pourquoi vous devez accompagner vos équipes dans la découverte de l’IA : une saine communication interne et des formations adaptées seront vos meilleures alliées.
D’ailleurs, agent interne ou non, n’hésitez pas également à former vos collaborateurs à l’usage des outils d’IA les plus courants (ex. : IA génératives comme ChatGPT ou Midjourney). Vos équipes gagneront en polyvalence et en efficacité si elles tirent parti de l’écosystème IA déjà disponible. Le cursus Elaborer une stratégie marketing et communication avec l’IA, par exemple, donne toutes les clés pour bien exploiter l’IA générative dans le cadre professionnel. Et il existe plusieurs moyens de le financer, comme le CPF par exemple !
Au besoin, contactez notre équipe. Nous serons ravis de répondre à vos questions sur nos formations IA, et sur les manières de les faire prendre en charge, au cas par cas !
