Liminal: Building the orchestration infrastructure for enterprise agentic AI
Read more about the second wave of enterprise AI and Behavioral Agent Automation Platforms (BAAPs)
Nous avons passé près d'une décennie à soutenir des entreprises qui construisent les couches fondamentales dont dépendent d'autres logiciels : plateformes de données, systèmes d'orchestration de workflows, infrastructure d'intégration. Le schéma est constant : lorsqu'un nouveau paradigme informatique émerge, la première vague est celle des outils. La deuxième vague est l'infrastructure qui rend ces outils scalables.
Nous observons ce même schéma se reproduire dans l'IA d'entreprise.
La première vague d'outils d'IA générative est arrivée, et elle fonctionne.
Les copilotes accélèrent les tâches individuelles. Les chatbots donnent accès à l'information instantanément. Les assistants de code compriment les cycles de développement. Ces outils génèrent de véritables gains de productivité et deviennent des éléments essentiels de la façon dont le travail intellectuel est accompli.
Mais voici ce que nous entendons de la part des entreprises qui les déploient : « Nous avons beaucoup d'outils d'IA différents dans toute l'organisation. Personne ne sait ce qui est utilisé où, ni comment ces outils sont censés fonctionner ensemble. »
Les outils de productivité individuelle réussissent lorsqu'ils s'intègrent naturellement à la façon dont quelqu'un travaille. Mais les entreprises ont besoin que ce gain de productivité se démultiplie à travers les équipes, les départements et des milliers d'employés. C'est là qu'intervient l'IA agentique : des systèmes autonomes capables d'orchestrer des workflows multi-étapes, de prendre des décisions à travers les frontières organisationnelles et d'opérer sans supervision constante.
Le potentiel est considérable. McKinsey projette entre 2 600 et 4 400 milliards de dollars de gains de productivité grâce à l'IA agentique.1
Mais la plupart des entreprises ne capturent pas encore cette valeur.
À ce jour, les entreprises ont expérimenté plusieurs approches pour déployer des systèmes agentiques, mais peu ont réalisé la valeur escomptée.
Beaucoup sélectionnent des agents préconstruits, les déploient à l'échelle de l'entreprise et espèrent qu'ils correspondent à la façon dont le travail s'effectue réellement. Cela permet d'atteindre une certaine échelle, mais peut imposer une standardisation : les workflows agentiques sont conçus autour de processus génériques qui ne reflètent pas la façon dont les individus opèrent réellement. L'adoption se grippe lorsque les agents ne s'intègrent pas naturellement aux habitudes de travail existantes.
Les BAAPs : un nouveau schéma architectural
Nous commençons à voir émerger un nouveau schéma architectural pour résoudre ce problème, qui se cristallise en une catégorie distincte : les Behavioral Agent Automation Platforms, ou BAAPs.
Les BAAPs sont l'infrastructure d'orchestration de l'IA agentique. Au lieu de prédire les workflows et de configurer les agents en conséquence, les BAAPs observent comment le travail s'effectue réellement, puis orchestrent les capacités agentiques sur la base de données comportementales. Au lieu d'imposer une standardisation ou d'exiger un assemblage manuel, les BAAPs découvrent les schémas de manière autonome et déploient des agents individualisés à grande échelle.
C'est de l'orchestration pilotée par l'observation, et non un déploiement piloté par la configuration.
Liminal est le pionnier de cette approche, et c'est précisément pour cela que nous avons investi. La plateforme Liminal fournit des capacités d'IA sécurisées, une observabilité sur la façon dont les utilisateurs exploitent l'IA et leur mémoire organisationnelle, puis identifie et déploie de manière autonome des workflows agentiques sans nécessiter de prédiction ni de configuration manuelle. C'est une infrastructure qui s'adapte à la façon dont les organisations fonctionnent réellement, et nous pensons qu'elle représente la couche d'orchestration qui manquait à l'IA agentique d'entreprise.
Liminal a publié un livre blanc (en anglais) complet explorant le fonctionnement des BAAPs et pourquoi l'orchestration pilotée par l'observation représente un changement architectural fondamental. À lire si vous réfléchissez à ce qui vient ensuite dans l'infrastructure de l'IA agentique.
1 McKinsey & Company. The economic potential of generative AI. McKinsey & Co, juin 2023