Intégrer les agents IA en entreprise - Talk Expert (avec Spendesk et Wesype)

Intégrer des agents IA en entreprise ne consiste pas seulement à donner accès à ChatGPT ou à un autre LLM. Le retour d’expérience de Spendesk et Wisype montre comment passer d’usages individuels à des agents connectés aux données et outils internes, avec une gouvernance, des champions métiers et des cas d’usage mesurables. 🤖🏢 Spendesk utilise Dust comme plateforme collaborative pour permettre aux équipes de créer et utiliser des agents IA adaptés à leurs métiers. L’objectif : centraliser les usages, connecter l’IA aux connaissances de l’entreprise et permettre progressivement aux agents d’agir dans les outils utilisés au quotidien. Comment passer du chatbot à l’agent IA ? La maturité présentée peut être comprise en plusieurs étapes. 1️⃣ Usage ponctuel Les collaborateurs utilisent un LLM pour rédiger, synthétiser ou répondre à des questions ponctuelles. 2️⃣ Assistant connecté aux connaissances L’IA accède à des informations internes provenant par exemple de Notion, Google Drive ou Slack. Elle peut ainsi répondre en utilisant davantage le contexte de l’entreprise. 3️⃣ Agent capable d’agir L’agent ne se contente plus de rechercher ou générer du contenu : il utilise des outils pour réaliser certaines actions dans les applications auxquelles il est connecté. 4️⃣ Orchestration Plusieurs agents, outils, déclencheurs et workflows peuvent ensuite être combinés pour automatiser des processus plus complexes. L’adoption des agents IA chez Spendesk L’un des enseignements importants du retour d’expérience concerne l’adoption. Spendesk indique qu’en 2026, 83 % de ses collaborateurs utilisent des agents IA chaque semaine. L’entreprise dispose également de 213 agents dans sa bibliothèque interne, dont 135 sont utilisés activement. Un collaborateur sur quatre a déjà construit au moins un agent. Cette approche repose donc fortement sur une logique bottom-up : les équipes métier peuvent identifier elles-mêmes leurs problèmes et construire des solutions adaptées. Quels agents IA sont utilisés chez Spendesk ? 💼 Business Case Builder Cet agent aide les équipes commerciales à construire des présentations personnalisées pour leurs prospects à partir des informations disponibles sur les opportunités commerciales. 🎯 Customer 360 View Cet agent rassemble des informations provenant de plusieurs outils comme Salesforce, Jira, Intercom et Modjo afin de fournir aux équipes Customer Success une vision synthétique d’un compte. 📊 QBR Generator La préparation des Quarterly Business Reviews nécessitait auparavant environ 2 heures dans le cas présenté. Avec l’agent QBR Generator, Spendesk indique avoir ramené cette préparation à environ 3 minutes. L’objectif n’est pas uniquement de générer du texte, mais de rassembler plusieurs sources de données afin de préparer automatiquement une synthèse exploitable. Pourquoi connecter les agents aux données internes ? Un agent générique ne connaît pas automatiquement les clients, procédures, produits ou règles propres à une entreprise. La qualité d’un agent dépend donc en partie de la qualité des connaissances auxquelles il accède. Une documentation obsolète ou mal structurée peut conduire à des réponses incorrectes même avec un modèle performant. Le travail sur la knowledge base devient ainsi une composante importante du déploiement de l’IA. Comment déployer les agents IA dans une entreprise ? Le retour d’expérience met en avant plusieurs rôles. 👤 Un sponsor Un membre de la direction porte le projet et lui donne une légitimité dans l’organisation. 🎯 Un responsable du déploiement Il structure les initiatives, suit l’adoption et facilite la mise en place des différents cas d’usage. 🚀 Des champions et builders Des collaborateurs métiers expérimentent, identifient les points de friction et construisent des agents adaptés à leur quotidien. Des hackathons peuvent également permettre de faire émerger rapidement de nouveaux cas d’usage et de montrer concrètement ce que les agents peuvent apporter. Comment choisir les bons cas d’usage ? Tous les processus ne doivent pas être automatisés avec de l’intelligence artificielle. Une tâche totalement déterministe, avec des règles fixes et prévisibles, peut parfois être traitée plus simplement avec une automatisation classique. Dust propose notamment des contrôles de permissions, une résidence des données en Europe et une conformité RGPD. MCP, pour Model Context Protocol, permet également de connecter des agents à des outils externes proposant ce standard. En 2026, Spendesk propose par exemple son propre serveur MCP permettant de connecter les données Spendesk à des assistants comme Dust, Claude ou ChatGPT. La sécurité doit donc être intégrée dès la conception du projet et non ajoutée uniquement lorsque les agents sont déjà largement déployés.