Technologies
Ricardo Roman, Head of France & Benelux d’Infobip
Alors que l’IA générative a suscité une vague d’enthousiasme sans précédent, les entreprises font aujourd’hui face à une réalité plus contrastée : l’écart entre expérimentation et création de valeur reste important. De nombreux projets pilotes peinent encore à produire des gains tangibles à l’échelle de l’organisation.
Pour beaucoup d’entreprises, l’accumulation d’initiatives IA n’a pas encore permis de transformer en profondeur la productivité ni l’expérience client. Pourtant, 2026 marque un tournant : la fin progressive du « chatbot conversationnel » comme finalité, et l’émergence d’une IA véritablement orientée action - l’IA agentique. Un basculement majeur s’opère : l’interface devient secondaire, l’exécution devient centrale.
Le constat : l’illusion d’une IA « ajoutée » aux systèmes existants
Le modèle dominant jusqu’ici - celui d’une IA greffée sous forme de couche ou de plugin sur des systèmes existants - montre aujourd’hui ses limites. Selon le MIT, seulement environ 5 % des projets pilotes d’IA générative génèrent une valeur commerciale mesurable à grande échelle. Ce plafond de verre ne relève pas uniquement de la technologie. Il est avant tout structurel. Dans la majorité des cas, l’IA a été déployée comme un outil de production de texte ou de réponse. Elle a automatisé l’interaction, mais rarement l’action.
Résultat : une IA souvent cantonnée à un rôle de “couche conversationnelle”, alimentée par des données fragmentées, incapable d’orchestrer des processus de bout en bout.
Sortir de l’illusion conversationnelle : le passage à l’IA agentique
Pour dépasser cette limite, les organisations doivent opérer un changement de paradigme : passer d’une IA de réponse à une IA d’exécution. La distinction est structurante. Un chatbot traditionnel répond. Un agent IA, lui, agit. Il ne se limite pas à interpréter une demande : il la transforme en séquence d’actions coordonnées au sein des systèmes de l’entreprise. Concrètement, un agent peut traiter une réclamation client, déclencher une opération de remboursement, ou organiser un parcours complet de service sans intervention humaine directe sur chaque étape. Ce changement déplace la valeur de l’IA : elle ne réside plus dans la qualité de la conversation, mais dans la capacité d’orchestration des systèmes. Cela implique une rupture forte : la fin des silos applicatifs et data. Dans ce modèle, la question stratégique n’est plus “quel modèle de langage utiliser”, mais “comment orchestrer l’ensemble des données, APIs et systèmes métier pour permettre l’action”. Sans cette couche d’orchestration, l’IA reste une interface isolée, sans impact opérationnel réel.
RCS 4.0 : vers un système d’exploitation de l’intention
Pour que cette intelligence devienne réellement agentique, elle doit s’inscrire dans un point de contact universel, capable de combiner conversation, contexte et action.
C’est précisément ce que permet l’évolution du RCS vers une version 4.0. Le RCS transforme la messagerie native du smartphone en une interface de service complète : authentification utilisateur, navigation dans des catalogues, sélection de produits et paiement sécurisé peuvent désormais s’effectuer directement dans une conversation. Cette évolution change profondément la logique d’interaction entre marques et utilisateurs. L’enjeu n’est plus de multiplier les points de contact, mais de capter l’intention au moment où elle émerge. En intégrant des capacités transactionnelles directement dans le flux de messagerie, le parcours client se simplifie radicalement. Les étapes intermédiaires - navigation web, redirections applicatives, formulaires - disparaissent progressivement. Ce qui était fragmenté devient un flux unique, continu, contextuel.
La maturité technologique comme fondation de la confiance
Vingt ans après l’essor des communications mobiles professionnelles, l’écosystème entre dans une phase de maturité structurante. Cette maturité est essentielle : l’IA agentique ne peut pas reposer sur des infrastructures instables ou fragmentées. Elle exige des fondations robustes, interopérables et sécurisées. Cependant, donner davantage d’autonomie aux systèmes ne signifie pas supprimer le rôle de l’humain.
Selon plusieurs projections, les agents IA deviendront bientôt plus nombreux que les utilisateurs humains dans certaines chaînes de valeur. Mais leur développement ne marque pas la disparition de l’humain : il en redéfinit le rôle. L’humain se recentre sur ce que l’automatisation ne peut pas absorber : les exceptions, la stratégie, la complexité, l’empathie.
De la relation à la création de valeur en temps réel…
L’IA agentique ne constitue pas une simple évolution technologique. Elle redéfinit la nature même de l’interaction entre les marques et leurs clients. En passant de la réponse à l’action, les entreprises ne se contentent plus de gérer des conversations. Elles orchestrent désormais des résultats. La valeur ne réside plus dans l’interface visible, mais dans l’efficacité invisible des systèmes qui la sous-tendent. Dans ce nouveau modèle, la technologie s’efface pour laisser place à l’essentiel : une exécution fluide, en temps réel, au service de la confiance et de la simplicité.
Pour beaucoup d’entreprises, l’accumulation d’initiatives IA n’a pas encore permis de transformer en profondeur la productivité ni l’expérience client. Pourtant, 2026 marque un tournant : la fin progressive du « chatbot conversationnel » comme finalité, et l’émergence d’une IA véritablement orientée action - l’IA agentique. Un basculement majeur s’opère : l’interface devient secondaire, l’exécution devient centrale.
Le constat : l’illusion d’une IA « ajoutée » aux systèmes existants
Le modèle dominant jusqu’ici - celui d’une IA greffée sous forme de couche ou de plugin sur des systèmes existants - montre aujourd’hui ses limites. Selon le MIT, seulement environ 5 % des projets pilotes d’IA générative génèrent une valeur commerciale mesurable à grande échelle. Ce plafond de verre ne relève pas uniquement de la technologie. Il est avant tout structurel. Dans la majorité des cas, l’IA a été déployée comme un outil de production de texte ou de réponse. Elle a automatisé l’interaction, mais rarement l’action.
Résultat : une IA souvent cantonnée à un rôle de “couche conversationnelle”, alimentée par des données fragmentées, incapable d’orchestrer des processus de bout en bout.
Sortir de l’illusion conversationnelle : le passage à l’IA agentique
Pour dépasser cette limite, les organisations doivent opérer un changement de paradigme : passer d’une IA de réponse à une IA d’exécution. La distinction est structurante. Un chatbot traditionnel répond. Un agent IA, lui, agit. Il ne se limite pas à interpréter une demande : il la transforme en séquence d’actions coordonnées au sein des systèmes de l’entreprise. Concrètement, un agent peut traiter une réclamation client, déclencher une opération de remboursement, ou organiser un parcours complet de service sans intervention humaine directe sur chaque étape. Ce changement déplace la valeur de l’IA : elle ne réside plus dans la qualité de la conversation, mais dans la capacité d’orchestration des systèmes. Cela implique une rupture forte : la fin des silos applicatifs et data. Dans ce modèle, la question stratégique n’est plus “quel modèle de langage utiliser”, mais “comment orchestrer l’ensemble des données, APIs et systèmes métier pour permettre l’action”. Sans cette couche d’orchestration, l’IA reste une interface isolée, sans impact opérationnel réel.
RCS 4.0 : vers un système d’exploitation de l’intention
Pour que cette intelligence devienne réellement agentique, elle doit s’inscrire dans un point de contact universel, capable de combiner conversation, contexte et action.
C’est précisément ce que permet l’évolution du RCS vers une version 4.0. Le RCS transforme la messagerie native du smartphone en une interface de service complète : authentification utilisateur, navigation dans des catalogues, sélection de produits et paiement sécurisé peuvent désormais s’effectuer directement dans une conversation. Cette évolution change profondément la logique d’interaction entre marques et utilisateurs. L’enjeu n’est plus de multiplier les points de contact, mais de capter l’intention au moment où elle émerge. En intégrant des capacités transactionnelles directement dans le flux de messagerie, le parcours client se simplifie radicalement. Les étapes intermédiaires - navigation web, redirections applicatives, formulaires - disparaissent progressivement. Ce qui était fragmenté devient un flux unique, continu, contextuel.
La maturité technologique comme fondation de la confiance
Vingt ans après l’essor des communications mobiles professionnelles, l’écosystème entre dans une phase de maturité structurante. Cette maturité est essentielle : l’IA agentique ne peut pas reposer sur des infrastructures instables ou fragmentées. Elle exige des fondations robustes, interopérables et sécurisées. Cependant, donner davantage d’autonomie aux systèmes ne signifie pas supprimer le rôle de l’humain.
Selon plusieurs projections, les agents IA deviendront bientôt plus nombreux que les utilisateurs humains dans certaines chaînes de valeur. Mais leur développement ne marque pas la disparition de l’humain : il en redéfinit le rôle. L’humain se recentre sur ce que l’automatisation ne peut pas absorber : les exceptions, la stratégie, la complexité, l’empathie.
De la relation à la création de valeur en temps réel…
L’IA agentique ne constitue pas une simple évolution technologique. Elle redéfinit la nature même de l’interaction entre les marques et leurs clients. En passant de la réponse à l’action, les entreprises ne se contentent plus de gérer des conversations. Elles orchestrent désormais des résultats. La valeur ne réside plus dans l’interface visible, mais dans l’efficacité invisible des systèmes qui la sous-tendent. Dans ce nouveau modèle, la technologie s’efface pour laisser place à l’essentiel : une exécution fluide, en temps réel, au service de la confiance et de la simplicité.
L’avenir du commerce unifié se joue-t-il dans la conversation ?
