Si votre mission est d’aider votre organisation à ajouter des agents d’IA pour accélérer ses processus, vous devez commencer par la base, et cela signifie rendre vos données disponibles pour la consommation de l’IA. L’IA agentique s’adapte à la puissance des données, comme l’explique Niels Zeilemaker, CTO mondial chez Xebia.
« Si vous n’y réfléchissez pas, vous pouvez créer le meilleur agent, mais il ne sera jamais capable de trouver les données correctes ; peut-être qu’il interprétera mal les données, peut-être qu’il joindra différents champs dans vos données qui ne devraient jamais être connectés », explique Zeilemaker. « Et ces erreurs ne sont pas nécessairement la faute de l’agent. C’est la faute de votre fondation, qui n’est pas prête pour les agents IA. »
Un domaine à considérer particulièrement, note Zeilemaker, est le catalogage des données. Ce n’est pas un concept nouveau, mais la donne change pour les agents. « Si vous créez un catalogue de données pour une organisation composée uniquement d’humains, il y a toujours une solution de repli », explique-t-il. « S’il y a quelque chose qui n’est pas vraiment bien documenté, vous pouvez décrocher le téléphone, marcher vers un collègue et ouvrir une sorte de porte dérobée, en lui demandant « comment dois-je travailler avec cet ensemble particulier de données ?
« Les agents ne disposent pas d’une telle porte dérobée. Ils doivent se fier au catalogue de données, à ce qui y est écrit, et si la description est fausse, les agents ne fonctionneront pas. »
L’objectif de Xebia est d’aider les organisations à transformer leur stratégie d’IA en solutions prêtes pour la production qui accélèrent une véritable transformation. Les valeurs fondamentales de l’entreprise incluent la priorité aux personnes et la qualité sans compromis, mais le plus important, selon Zeilemaker, est peut-être le partage des connaissances, comme lors d’événements comme TechEx Global North America, auxquels Xebia a participé.
« Je pense que le partage des connaissances est très important pour nous, et cela nous permet également d’avoir une longueur d’avance, de nous adapter rapidement aux nouveaux changements du marché, car tout le monde a cette soif de découvrir de nouvelles choses et de partager ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas », explique Zeilemaker. « En mettant beaucoup d’efforts dans le partage des connaissances et l’innovation, nous essayons également de sélectionner quelques domaines dans lesquels nous voulons être l’autorité. »
Les données et l’IA font évidemment partie de ces domaines. Lors de l’AI & Big Data Expo, Zeilemaker a expliqué aux participants comment construire cette base d’IA et unifier leurs paysages de données fragmentés. Il s’agissait d’un récit honnête de la façon dont la combinaison d’agents d’IA spécialement conçus avec une ingénierie experte compresse un calendrier de 12 à 24 mois en un engagement à prix fixe et limité par des étapes.
Le fil conducteur de tout cela est ce que Xebia appelle Agentic Data Foundation (ADF), qui étend la plate-forme de données pour héberger des agents, puis les utilise à la fois dans des cas d’utilisation orientés client et dans des processus internes. Bien qu’il y ait toujours eu un grand appétit pour la migration des plates-formes existantes vers les plates-formes modernes, Xebia constate que de plus en plus de clients demandent une approche permettant de migrer plus rapidement – et de manière plus fiable – vers des plates-formes de données. Zeilemaker affirme que c’est là que le consultant et le client co-développent la solution.
« Les agents doivent s’appuyer sur le catalogue de données et sur ce qui y est écrit – et si la description est fausse, les agents ne fonctionneront pas. »
« Après avoir effectué les migrations à l’ancienne et en avoir accéléré certaines avec le codage LLM, nous intégrons maintenant cela dans la plate-forme de données, en utilisant le contexte supplémentaire qu’il peut fournir pour accélérer encore plus les migrations », dit-il.
Cette expérience accumulée est ce qui a façonné Xebia Axis : Agentic Data Foundation, la réponse de Xebia pour aider les entreprises à rendre leurs données prêtes pour l’IA plus rapidement que n’importe quelle alternative.
Une autre arme dont Xebia dispose dans son arsenal est Xebia ACE : AI-Native Software Engineering, un framework qui intègre l’IA tout au long du cycle de vie de développement logiciel (SDLC) d’une organisation. Bien réalisée, la livraison peut être accélérée jusqu’à 40 %, tandis que les coûts de transformation existants sont réduits jusqu’à 70 %.
Zeilemaker note que Xebia ACE est particulièrement utile pour les grandes entreprises qui « souhaitent peut-être encore s’en tenir à une gouvernance ou à une méthode de travail particulière tout en effectuant du SDLC ». Pourtant, il y a ici une vision plus large. Zeilemaker utilise le codage d’ambiance comme exemple. « Si vous pensez au vibe coding, tout le monde peut créer une application, mais personne n’ose réellement mettre ces applications en production », dit-il. « Si vous adoptez ACE, vous bénéficiez toujours de nombreux avantages de l’accélération des LLM, mais vous obtenez toujours la même qualité de résultats finaux que celle à laquelle vous étiez habitué dans le passé.
« Si vous souhaitez passer à l’utilisation des LLM dans le codage, Xebia ACE vous offrira un cadre très agréable à utiliser, sans le risque ni les inconvénients liés au LLM en usine sombre et en espérant le meilleur – et en perdant un peu de contrôle ou de gouvernance dans le processus », ajoute Zeilemaker.
Pour les entreprises, ce contrôle est essentiel. Avec autant de code généré, le SDLC basé sur l’IA pourrait devenir une faille de sécurité en raison de vulnérabilités. Zeilemaker affirme que c’est quelque chose que l’industrie doit encore comprendre dans une certaine mesure, mais note avec intérêt la récente décision d’Anthropic de publier un réviseur de pull request.
« C’est un sujet intéressant, que nous verrons probablement davantage », dit-il. « Il y aura de très longues revues de pull request, que vous appliquez chaque fois que vous essayez de faire une nouvelle version de production. Et puis vous ajoutez un membre de l’équipe très senior sous la forme d’un LLM à votre processus, qui effectue une sorte de revue par un tiers.
« Je pense que c’est un angle intéressant avec ce que nous allons voir davantage à l’avenir. »
En fin de compte, où que se trouvent les organisations dans leur parcours, depuis l’évaluation de l’état de préparation de leurs données jusqu’à leur préparation à la construction, Xebia est en mesure de les aider à poser les bonnes fondations – et à créer les transformations qui en découlent.
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