Depuis deux ans, l’IA est partout. Trop partout.
À force d’en parler comme d’un gadget conversationnel, on a raté l’essentiel : l’IA n’est intéressante que lorsqu’elle agit. Et agir, en entreprise, ce n’est pas répondre. C’est prendre en charge une responsabilité mesurable. C’est précisément là que l’automatisation agentique, et des plateformes comme Make, changent la donne.
1. Le vrai problème : l’IA coincée entre la démo et la production
Quand je discute avec des directions métiers ou des équipes data, le constat est toujours le même.
Les expérimentations IA ont explosé. Les résultats, beaucoup moins.
Pourquoi ?
Parce que la majorité des projets IA sont restés hors des processus.
Un chatbot qui aide ponctuellement un collaborateur, c’est utile.
Mais ça ne transforme rien.
La transformation commence le jour où l’IA :
- reçoit une mission claire,
- agit sans supervision constante,
- produit un résultat exploitable par le système d’information.
En clair : le passage du POC intelligent à l’acteur opérationnel.
C’est ce basculement que 2026 rend inévitable. Pas par effet de mode. Par pression économique. Les entreprises n’ont plus le luxe d’avoir des technologies “intéressantes mais non productives”.
2. Pourquoi un agent IA n’a rien à voir avec un scénario automatisé
Il faut être précis, sinon on ne se comprend pas.
Une automatisation classique — même bien faite — repose sur une logique déterministe.
On décrit le chemin. On prévoit les embranchements. On anticipe les cas.
Un agent IA fonctionne à l’inverse.
On ne lui décrit pas le chemin.
On lui donne :
- un objectif,
- un contexte,
- un ensemble d’outils autorisés.
Ensuite, il choisit.
Cette différence paraît subtile. Elle est en réalité structurelle.
Dans Make, un agent n’est pas déclenché pour “exécuter des modules”.
Il est déclenché pour atteindre un état final.
C’est ce qui permet enfin de traiter des situations :
- ambiguës,
- variables,
- impossibles à modéliser exhaustivement à l’avance.
Et c’est exactement ce que sont… la plupart des processus réels en entreprise.
3. Context Engineering : la face cachée des agents qui fonctionnent
On lit beaucoup de choses sur les modèles, très peu sur ce qui fait réellement la différence en production : le contexte.
Je le dis sans détour :
un agent IA n’est pas intelligent. Il est docile.
Il fait ce que le contexte lui permet de comprendre.
Dans mes déploiements, 70 % du travail ne consiste pas à “configurer Make”.
Il consiste à formaliser l’implicite.
Ce que personne n’écrit jamais :
- les règles métiers tacites,
- les exceptions tolérées,
- les erreurs acceptables,
- les décisions interdites.
Le Context Engineering, ce n’est pas du prompt “élégant”.
C’est du design de gouvernance.
Un bon agent :
- sait quand il doit agir,
- sait quand il doit s’arrêter,
- sait quand il doit escalader.
Et cette intelligence-là ne vient pas du modèle.
Elle vient de la qualité du cadre que vous lui imposez.
4. MCP : pourquoi cette brique change vraiment l’architecture
Le Model Context Protocol (MCP) est rarement expliqué correctement.
On le présente comme un “standard technique”. En réalité, c’est un changement de logique d’intégration.
Avant MCP, connecter une IA à un SI signifiait :
- du code spécifique,
- des API custom,
- une dépendance forte à l’outil choisi.
Avec MCP, on sépare enfin trois choses :
- l’IA qui raisonne,
- les outils qui agissent,
- le protocole qui fait le lien.
Dans Make, cette séparation devient concrète.
Make comme client MCP
Les agents peuvent consommer des outils externes normalisés, sans savoir comment ils sont implémentés.
Ils savent seulement :
- ce que fait l’outil,
- ce qu’il attend,
- ce qu’il renvoie.
Make comme serveur MCP
À l’inverse, vos scénarios deviennent des capacités exposables.
Pas des scripts. Des fonctions métier.
C’est fondamental, car cela rend votre logique :
- portable,
- remplaçable,
- durable.
On ne construit plus un château de cartes technologique.
On construit un système évolutif.
5. Pourquoi l’agentique est d’abord un sujet humain
C’est ici que beaucoup de projets échouent.
On croit que le problème est technique.
Il est organisationnel.
Dès qu’un agent prend une décision, une question surgit :
“Qui est responsable ?”
La réponse mature n’est pas “la machine”.
C’est l’organisation qui a défini ses règles.
Les entreprises qui réussissent :
- acceptent que tout ne soit pas parfait,
- mesurent en continu,
- corrigent les règles plutôt que de blâmer l’outil.
L’exemple d’IBM est intéressant non pas pour ses chiffres, mais pour sa durée.
Plusieurs années de réglages, d’ajustements, de formation.
Un agent IA n’est pas un produit fini.
C’est un processus vivant, qui révèle très vite les incohérences internes.
On voit souvent ce schéma résumé en trois mots.
Mais ce qui compte, c’est ce qu’on met dedans.
Le déclencheur n’est pas un détail technique.
C’est la définition du moment où l’IA est légitime pour agir.
L’étape IA n’est pas une “boîte magique”.
C’est un raisonnement encadré par des règles explicites.
L’action n’est pas une sortie cosmétique.
C’est une modification réelle du système.
Ce pattern fonctionne partout — y compris avec Zapier — mais Make permet de garder la main sur :
- la logique,
- les erreurs,
- la traçabilité.
Et c’est exactement ce que recherchent les organisations matures.
Ce que l’agentique révèle vraiment
L’automatisation agentique n’est pas une révolution spectaculaire.
C’est une révolution discrète et profonde.
Elle ne rend pas les entreprises plus “futuristes”.
Elle les rend plus honnêtes :
- sur leurs règles,
- sur leurs processus,
- sur leurs incohérences.
En 2026, l’IA n’est plus un sujet d’innovation.
C’est un sujet de responsabilité.
La vraie question n’est pas :
« Peut-on faire confiance à une machine ? »
La vraie question est :
avez-vous enfin clarifié ce que vous attendez réellement de vos processus ?
C’est exactement là que tout commence.