J'ai créé un agent IA en 10 minutes. Voici pourquoi c'est important pour l'amélioration des processus

La semaine dernière, j'ai ouvert Microsoft 365 Copilot, cliqué sur « Créer un agent », puis collé une liste de vérification en 10 points pour évaluer si une demande de dotation était complète. Je l'ai ensuite testée avec une demande incomplète — le genre que soumettrait vraiment un directeur débordé.

Cinq secondes plus tard, le « vérificateur » (autrement dit, l'agent que je venais de créer) avait repéré six éléments manquants, expliqué ce qu'il fallait pour chacun, et suggéré où trouver l'information. Aucun code. Aucun billet aux TI. Aucune semaine de développement.

Dix minutes, du début à la fin.

Pourquoi est-ce important pour l'amélioration des processus?

Parce que quand bien des praticiens Lean entendent « agent IA », ils imaginent un projet TI de six mois, un comité de pilotage, et un dossier d'affaires béton de 25 pages avant même de pouvoir prendre la plus petite décision. C'est encore vrai dans certains environnements — mais ce n'est plus la seule voie possible. Un agent, c'est essentiellement un ensemble d'instructions données à l'IA et sauvegardées pour être réutilisées : vous les rédigez, les testez et les peaufinez au départ, puis l'agent suit simplement les mêmes instructions chaque fois que quelqu'un s'en sert.

La partie difficile — celle qui détermine vraiment si l'agent est utile — c'est de définir à quoi ressemble un « bon » résultat. Quels devraient être les 10 éléments de la liste de vérification? Qu'est-ce qui distingue une demande complète d'une demande incomplète? Quel ton l'agent devrait-il employer avec un gestionnaire frustré? Ce sont des questions d'amélioration des processus, pas des questions technologiques. Et en tant que praticien Lean, vous savez déjà y répondre.

Les compétences qui font fonctionner l'agent pour le processus d'une équipe sont les mêmes que celles que les praticiens Lean enseignent depuis toujours : des résultats clients bien définis, des normes claires, une pensée structurée et une amélioration itérative.

Pour créer mon agent, j'ai déterminé ce que l'IA devait savoir — le rôle, la liste de vérification et le ton — puis j'ai rédigé une première version des instructions.

Ce n'était pas parfait du premier coup. Je l'ai testé et ajusté avec la méthode PDCA (planifier-faire-vérifier-agir), comme je le ferais pour toute idée d'amélioration, jusqu'à ce que le résultat atteigne mon standard.

Créer un agent, ce n'est pas un projet. C'est un mardi après-midi.

Commencez petit. Créez la version de l'agent qui ne fait qu'une seule chose. Testez-la sur des données réelles — peut-être des dossiers déjà fermés, pour réduire le risque. N'étendez sa portée que lorsque la petite version livre des résultats fiables et constants. L'approche itérative du PDCA compte encore plus, pas moins, quand on crée un agent — parce que de petites lacunes peuvent avoir de grandes conséquences si l'agent est déployé à grande échelle sans avoir été suffisamment testé. Si votre petit agent échoue, vous apprendrez quelque chose. Si le déploiement à l'échelle de l'entreprise échoue, c'est toute l'organisation qui apprendra quelque chose.

Si vous avez une instruction IA (autrement dit, un « prompt ») que vous réutilisez chaque semaine — et qui fonctionne bien — ce prompt est prêt à devenir un agent. La question n'est pas de savoir si vous avez les compétences techniques. C'est de savoir si vous avez défini la norme assez clairement. Et si vous êtes praticien Lean, c'est littéralement votre pain quotidien.

La partie la plus difficile sera peut-être d'obtenir l'autorisation des TI de créer un agent. Mais si vous faites bien vos devoirs et que vous calculez le coût de ne pas créer l'agent, vous pourriez présenter un dossier assez convaincant pour remonter dans la file des TI. En prime, vous pouvez ouvrir la voie en créant des « agents approuvés par le processus » qui suivent les procédures officielles — ce qui facilite le travail des TI plutôt que de le compliquer.

À retenir :

• Un agent, c'est un prompt qui persiste. Vous le rédigez une fois, et l'IA suit le même processus à chaque utilisation.
• Dans bien des organisations, vous pouvez le faire sans code et sans impliquer les TI — selon votre plateforme IA, votre gouvernance et vos licences.
• La partie difficile, c'est de définir à quoi ressemble un « bon » résultat — ce que vous faites déjà.
• Un prompt que vous utilisez chaque semaine, c'est un signal qu'il devrait devenir un agent.
• Commencez petit. Testez avec des données réelles. Testez l'agent avec l'approche PDCA, comme vous le feriez pour toute idée d'amélioration.

Craig Szelestowski est un ancien cadre reconverti, fondateur de Lean Agility inc., instructeur au Centre Telfer pour la direction d’entreprise de l’Université d’Ottawa, et expert en la matière au New Jersey Institute of Technology.