Comment structurer votre plateforme IA agentique ?

L’année 2025 a été celle de l’acculturation et des premiers succès autour de l‘IA GénérativeQu'est-ce que l'IA générative ? L'IA générative (intelligence artificielle générative) est une sous-branche de l'intelligence artificielle qui se concentre sur la création de nouveaux contenus, que ce soit des textes, des images, des vidéos ou d'autres formats, à partir des données d'entra... More. Les entreprises ont multiplié les assistants virtuels, les PoC basés sur du RAG (Retrieval Augmented GenerationQu'est-ce que le RAG - Retrieval Augmented Generation ? Le Retrieval Augmented Generation (RAG) est une technique avancée d'intelligence artificielle qui combine la recherche d'informations (retrieval) avec la génération de texte (generation) pour fournir des réponses précises et contextuelleme... More) ou des initiatives de GenBIQu'est-ce que la Générative BI (Business Intelligence Générative) ? La Générative BI, ou Business Intelligence Générative, est une approche innovante de la Business Intelligence. Elle utilise des techniques d'intelligence artificielle générative pour analyser, interpréter et visualiser le... More (Text-to-SQL). Cependant, ces projets restent majoritairement cantonnés à la simple consultation passive de données.
En 2026, nous changeons de paradigme : l’IA ne se contente plus de lire, elle devient un acteur opérationnel doté d’une véritable autonomie décisionnelle. Mais comment passer d’une poignée d’agents construits de manière isolée à une véritable usine agentique industrialisée, capable de gérer des centaines, voire des milliers d’agents interconnectés ?
Lors de notre dernière matinale AVISIA chez Google, Matthieu BROCHARD (Directeur Data & AI) a détaillé l’architecture de référence en 3 couches pour éviter le chaos data et technologique. Voici les fondations techniques pour bâtir votre propre plateforme IA agentique  à votre échelle.

Couche 1 : Le socle Data Agent-Ready

Vos agents ne doivent plus deviner, ils doivent savoir. Connecter un agent directement à une base de données de production sans préparation est le meilleur moyen pour générer des hallucinations et une perte de confiance des métiers. Pour rendre votre SI agent-ready, trois piliers sont indispensables.

Du RAG unitaire au Context LakeQu'est-ce que le Context Lake ? Le Context Lake représente une évolution stratégique du traditionnel Data Lake. Là où le Data Lake se contente de stocker des volumes massifs de données brutes (structurées ou non), le Context Lake y ajoute une couche d'intelligence indispensable : le contexte.... More

Au lieu de multiplier les bases vectorielles isolées, il est crucial de centraliser les documents validés par Business Unit (ex: un RAG de confiance RH regroupant les procédures certifiées).

L’intégration d’une couche sémantiqueQu'est-ce qu'un Semantic Data Layer ? Le Semantic Data Layer (ou couche sémantique de données) est une composante essentielle des architectures de données modernes. Il agit comme une couche d'abstraction métier positionnée entre les sources de données physiques complexes et les outils de conso... More

Indispensable pour les requêtes complexes (GenBI). Plutôt que de laisser le LLM deviner la structure de vos tables SQL, la couche sémantique (via des outils comme LookML) agit comme un dictionnaire. L’agent vient interroger des concepts métiers validés et déterministes.

L’exploitation native des APIs & le protocole MCP

C’est ici que réside l’action. L’intégration du protocole MCP (Model Context ProtocolQu'est-ce que le Model Context Protocol (MCP) Le Model Context Protocol (MCP) est un standard ouvert développé par Anthropic en novembre 2024, conçu pour faciliter l'intégration des modèles de langage (LLM) avec des outils, données et services externes. Comparable à un "port USB-C" pour l'IA,... More) devient un standard incontournable en 2026. Plus qu’un simple connecteur de données, il agit comme une surcouche universelle au-dessus de vos APIs. Il permet à vos agents de se brancher nativement et de manière standardisée aux outils de l’entreprise, sans nécessiter de développement spécifique à chaque nouveau cas d’usage. Ainsi, une modification d’un outil métier ou d’une procédure se répercute instantanément sur tous les agents en production.

Couche 2 : La plateforme IA agentique 

L’époque des initiatives fragmentées est révolue. Pour garantir la scalabilité et réduire radicalement le Time-to-Market, le développement et le déploiement doivent être centralisés.

Porte d’entrée unique & frameworks standards

L’interface unifiée de la plateforme IA agentique  doit permettre de faire cohabiter deux mondes de manière sécurisée : le niveau 1 (no-code/usage libre) pour les agents personnels créés par les collaborateurs métiers, et le niveau 3 (pro-code) pour les agents d’entreprise complexes développés par les experts IT. Cette centralisation est la seule réponse viable au Shadow-AI : elle permet aux équipes de gouvernance d’identifier les initiatives personnelles les plus pertinentes (Proof of Concept métiers) pour les réintégrer, les documenter et les industrialiser à l’échelle de l’entreprise. La standardisation technique passe par l’adoption de un ou deux frameworks communs (comme LangGraph ou CrewAI) pour l’ensemble des développements.

L’avènement de l’AgentOps

À l’image du MLOpsQu’est-ce que Le MLOps  ? Le MLOps (Machine Learning Operations) est une culture et un ensemble de pratiques qui visent à industrialiser et automatiser le cycle de vie complet des modèles de Machine Learning. Si vous connaissez le DevOps, qui a rapproché les développeurs (Dev) et les équipes... More pour le machine learning, l’industrialisation du cycle de vie des agents nécessite des tests automatisés, un déploiement continu (CI/CD) et une gestion stricte des versions.

Vers l’A2A (Agent-to-Agent)

La plateforme IA agentiqueQu'est-ce que l'IA agentique ? L'IA agentique représente une évolution majeure dans le domaine de l'intelligence artificielle. Contrairement aux systèmes d'IA traditionnels qui répondent simplement à des requêtes spécifiques, l'IA agentique désigne des systèmes dotés d'une forme d'autonomi... More doit supporter nativement la collaboration entre agents. Un agent expert en rédaction SEO peut solliciter de manière autonome un sous-agent légal ou data extraction, créant ainsi un véritable réseau d’agents interconnectés.

Couche 3 : Pilotage et Gouvernance

Bâtir des agents est une chose, les piloter vers le ROI en est une autre. Multiplier les agents autonomes sans contrôle est le meilleur moyen de s’exposer à des dérives sécuritaires et financières. À l’échelle, une plateforme IA agentique se gère comme un véritable actif stratégique.

Cellule de pilotage 

La mise en place d’un COPIL (comité de pilotage) est indispensable pour s’assurer que chaque initiative s’intègre dans les standards de l’entreprise et s’aligne avec votre stratégie globale. Au-delà de la stricte conformité réglementaire (RGPDQu'est-ce que le RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données) ? Si vous travaillez de près ou de loin avec la donnée, le sigle RGPD  (Règlement Général sur la Protection des Données) fait sans doute partie de votre quotidien, parfois perçu comme une contrainte, mais de plus en ... More, IA ActQu'est-ce que l'IA Act ? Le 13 mars 2024, le Parlement européen a adopté l’IA Act (ou Règlement sur l'Intelligence Artificielle), marquant une étape historique : il s’agit du premier cadre juridique complet au monde visant à encadrer le développement, la mise sur le marché et l’utilisat... More), ce COPIL gère l’allocation des accès et des modèles : quel LLM a le droit de traiter quelles données sensibles ? C’est ce rempart décisionnel qui permet de prévenir les failles de sécurité majeures, comme les risques de prompt injection.

Monitoring actif et santé de l’agent

La mise en place des dashboards de performance avancés permettent de suivre l’écosystème en temps réel. Il ne s’agit pas seulement de compter les requêtes, mais de tracker précisément le taux de réussite des tâches autonomes, la qualité des réponses et d’activer des alertes de sécurité immédiates en cas de comportement imprévisible d’un agent.

FinOps & ROI 

L’agentique industriel par le biais d’une plateforme IA agentique doit être systématiquement rentable. L’approche FinOps inclut un contrôle granulaire de la consommation des tokens et des coûts d’infrastructure à l’échelle. La valeur produite (KVI / ROI) est mesurée en continu : passer du traitement d’un ticket client de 15 minutes à 2 minutes n’est plus une promesse théorique, c’est une métrique trackée en production. La règle est simple : focus sur la rentabilité opérationnelle ; tout agent qui n’atteint pas ses KPIs ou coûte plus cher qu’il ne rapporte est retiré du système.

👉 Pour aller plus loin, visionner le replay exclusif de la « Matinale Agentique 2026 » et échanger avec nos experts Data & IA, nous vous invitons à nous contacter.

Rédacteurs : Matthieu CONSTANTIN, Alice LIU