On aime croire que le ciel est grand. Qu’il y a de la place, là-haut, pour l’innovation, les constellations Internet, les rêves de connectivité globale. Un nouveau travail de recherche vient pourtant rappeler une réalité beaucoup plus brutale : l’orbite basse (LEO) est en train de devenir un environnement où la sécurité dépend d’un ballet permanent […]
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La fenêtre de lancement d'Artémis II approche à grands pas. L'emblématique mission lunaire de la Nasa pourrait partir très bientôt. Il reste encore quelques tests à effectuer, dont une répétition générale pour la fusée, qui a démarré avec un compte à rebours. Plusieurs scénarios sont toujours envisagés quant à la date du départ.
Au-delà de la prouesse technique, la mission Artemis II emporte un véritable trésor symbolique. Dans une caisse de 4,5 kg, la Nasa transporte 2 309 objets : du tissu du premier avion des frères Wright aux souvenirs du programme Apollo. Un inventaire fascinant qui lie un siècle d’aviation à l’avenir de l’exploration lunaire.
L’année 2025 a marqué un tournant décisif dans l’adoption de l’intelligence artificielle en entreprise. Selon » l’étude annuelle de la transformation des organisations » du cabinet Lecko, nous assistons au passage de l’expérimentation à l’intégration structurelle de l’IA dans le flux de travail quotidien. Mais cette transformation s’accompagne de défis majeurs et de paradoxes qui obligent les organisations à repenser profondément leurs modes de fonctionnement.
Les organisations ne peuvent plus se contenter de « choisir une IA ». Elles doivent désormais concevoir une architecture IA cohérente, capable d’articuler des modèles spécialisés comme Claude, GPT ou Mistral, des couches d’orchestration et des connecteurs de données basés sur le RAG (Retrieval Augmented Generation) pour garantir la fiabilité des réponses.
Cette évolution traduit une maturité nouvelle : l’IA ne se déploie plus au coup par coup, mais s’inscrit dans une stratégie d’ensemble.
Lecko e met en lumière le passage de l’IA générative simple à l’IA agentique, une évolution majeure qui transforme radicalement les processus métiers. Contrairement aux outils d’assistance classiques, un agent IA est capable d’exécuter des tâches de manière autonome, comme planifier une réunion ou traiter un processus RH, en interagissant directement avec l’environnement de travail.
Cette autonomie repose sur trois caractéristiques essentielles : la capacité d’analyse de situations complexes, l’élaboration de stratégies et l’interaction directe avec les outils existants comme les CRM, ERP ou agendas. L’IA agentique vise la substitution complète de tâches, et non plus seulement leur amélioration ou leur facilitation.
L’IA s’intègre désormais au cœur des processus spécifiques de chaque département.
Dans les ressources humaines, des solutions comme Workday Illuminate déploient des agents spécialisés pour automatiser le recrutement ou rédiger des contrats. ServiceNow Now Assist automatise le résumé d’incidents et la génération de workflows pour les équipes IT. Les équipes commerciales bénéficient d’agents capables de qualifier des leads ou de préparer des devis de manière autonome.
En 2026, la valeur se déplace vers des plateformes agentiques capables d’orchestrer plusieurs agents simultanément. Les éditeurs comme Jalios, Jamespot, LumApps ou Microsoft proposent des studios « low-code » permettant aux métiers de fabriquer leurs propres agents sur mesure. Des « méta-agents » ou concierges IA dirigent les requêtes vers l’agent le plus pertinent, interrogeant simultanément différentes bases de données.
Selon Gartner, en 2028, 15 % des décisions professionnelles quotidiennes seront prises de manière autonome par des agents IA. Cette perspective souligne l’ampleur de la transformation en cours.
L’un des enseignements les plus importants de l’étude concerne ce que Lecko appelle le « paradoxe de la productivité ». Contrairement aux attentes, l’IA n’améliore pas automatiquement les rythmes de travail. Pour obtenir un gain réel, il faut viser les tâches de substitution, où l’IA remplace effectivement une action humaine, plutôt que les tâches de confort ou de renfort.
Si les gains de temps promis par l’IA ne sont pas utilisés pour substituer des tâches récurrentes, ils restent invisibles au niveau de l’organisation et peuvent même entretenir l’hyperconnexion. L’IA agit ainsi comme un révélateur : elle ne peut transformer les processus que si le patrimoine documentaire est sain et bien structuré. Elle devient inefficace si les règles métiers sont floues ou les données mal organisées.
Le bruit organisationnel, défini comme le surplus de sollicitations numériques non filtrées et non priorisées qui fragmentent l’attention, est l’un des fléaux de l’environnement de travail moderne. L’IA agentique offre plusieurs leviers pour le combattre.
Des systèmes comme l’Assistant Teamwork de Jamespot proposent des résumés intelligents de notifications et une priorisation des messages. Des outils comme Staffbase ou Sociabble utilisent l’IA pour segmenter les audiences et personnaliser les flux, évitant de diffuser des informations non pertinentes aux collaborateurs terrain.
L’émergence de méta-agents orchestrateurs permet de router les requêtes vers le bon agent spécialisé, évitant les allers-retours inutiles dans le système d’information. Des plateformes comme LumApps avec son Agent Hub ou Elium centralisent les connaissances pour répondre en langage naturel, réduisant le bruit lié aux recherches infructueuses.
L’écosystème agentique gagne également en attractivité en proposant des innovations comme le « zéro fichier » ou la structuration des connaissances, ce qui réduit structurellement la place centrale de l’email, premier vecteur de pollution informationnelle en entreprise.
L’IA peut contribuer à limiter l’inefficacité des réunions, mais avec des nuances importantes. Les outils actuels comme Copilot, Leexi ou Fireflies excellent dans la transcription, la génération de comptes-rendus et l’extraction de plans d’actions. En fournissant des synthèses préalables, l’IA permet de raccourcir les réunions et de limiter le nombre de participants nécessaires.
Cependant, l’étude souligne une limite technique majeure : la réunion hybride est particulièrement difficile à traiter pour l’IA, qui peine à identifier correctement les personnes présentes physiquement par rapport à celles en ligne.
De plus, l’IA agit comme un miroir de l’efficacité organisationnelle. Une réunion mal structurée ou sans animateur produira une synthèse médiocre. Le déploiement de l’outil seul ne suffit pas à améliorer les rythmes de travail ; il doit s’accompagner d’un questionnement sur la nécessité même de la réunion.
L’étude alerte sur plusieurs risques significatifs.
Paradoxalement, l’IA peut aggraver la pollution informationnelle si elle n’est pas accompagnée d’une transformation des pratiques. La facilité de production peut saturer davantage l’environnement numérique, créant un effet « tapis roulant » où une part croissante des contenus est générée automatiquement sans forcément apporter de valeur ajoutée.
Le phénomène du « Shadow AI » est également préoccupant : environ 49 % des utilisateurs en entreprise ont recours à l’IA sans en informer leur hiérarchie, ce qui contribue à fragmenter la Digital Workplace et complique la maîtrise des flux d’informations.
Des études alertent également sur une baisse des capacités cognitives et mémorielles des utilisateurs. La présence d’une IA peut encourager les participants à être moins attentifs, comptant sur le résumé automatique pour rattraper ce qu’ils ont manqué, un effet qualifié « d’endormissement au volant ».
Enfin, l’impact environnemental est colossal : la consommation d’électricité des data centers pourrait doubler d’ici 2026, soulevant des questions urgentes sur la soutenabilité de cette révolution technologique.
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