La révolution sur le lieu de travail se fera sans bureau
Votre prochain collègue n’aura pas de bureau et ne s’arrêtera jamais de travailler. Futuriste? Pas du tout. Les agents d’IA sont en plein essor et transforment notre manière de travailler, qui devient plus rapide, plus intelligente et plus stratégique. Des entreprises comme EY construisent déjà des réseaux composés de centaines d’assistants numériques au sein de leur département fiscal. Comment s’assurer que votre organisation prenne part à cette révolution tout en gardant le contrôle?
Temps de lecture 8 minutes
Vous apprendrez dans ce long format:
- Ce que sont exactement les agents d’IA et en quoi ils diffèrent des outils d’IA générative comme ChatGPT.
- Comment EY, en tant que “client zéro”, transforme son propre département fiscal avec des agents d’IA.
- Pourquoi la fiscalité est un terrain d’essai idéal pour les agents d’IA, tout en mesurant les opportunités et les risques inhérents à cette nouvelle donne professionnelle
- Comment intégrer les agents d’IA de manière pratique et contrôlée , quelle que soit la taille de votre entreprise.
Que sont les agents d’IA?
Imaginez un logiciel qui, en plus de répondre à des commandes, exécute des tâches de manière autonome: c’est ce que l’on appelle un agent d’IA. Et lorsque le système ne se contente pas d’exécuter des tâches, mais fixe ses propres objectifs et prend des décisions, on parle d’IA agentique. Ces systèmes d’IA intelligents peuvent évaluer des situations, élaborer des plans et entreprendre ou différer des actions, sans supervision humaine permanente.
Les outils d’IA générative comme ChatGPT sont réactifs: vous posez une question, ils fournissent une réponse. Les agents d’IA vont un pas plus loin. L’IA agentique, quant à elle, repose sur la même technologie sous-jacente (la chaîne de pensée, par exemple), mais agit de façon proactive. Elle collecte des informations, reconnaît les obstacles, élabore un plan et l’ajuste si nécessaire. Bien que la technologie soit encore relativement nouvelle, vous rencontrez déjà l’IA agentique dans votre vie quotidienne. Pensez aux voitures (semi-)autonomes qui lisent les situations de circulation et y réagissent, ou aux assistants intelligents qui planifient vos rendez-vous et organisent vos tâches.
Dans les années à venir, nous rencontrerons de plus en plus d’agents d’IA, à notre domicile comme sur notre lieu de travail. Bon à savoir: l’IA agentique n’est pas forcément auto-apprenante. Les agents d’IA peuvent être formés pour apprendre de chaque situation qu’ils rencontrent, mais ce n’est pas toujours le cas… et ce n’est pas toujours souhaité.
des entreprises technologiques travaillent déjà à l’implémentation ou au déploiement complet de l’IA agentique.
des cadres interrogés s’attendent à ce que plus de la moitié de leurs implémentations d’IA fonctionnent de manière autonome d’ici à 24 mois.
Pourquoi EY est son propre “client zéro” pour l’IA agentique
EY ne veut pas rester en marge de cette évolution technologique: elle souhaite participer activement à fixer la nouvelle norme. Quiconque conseille les entreprises doit également appliquer et maîtriser cette technologie. Forte de cette philosophie, EY s’est autoproclamée “client zéro”, c’est-à-dire le premier utilisateur de cette technologie. “Au lieu de simplement expérimenter dans des laboratoires, EY intègre d’abord ses solutions d’IA au cœur de ses activités”, déclare Bart Desmet, Tax Partner chez EY.
“L’objectif est d’apprendre de cette pratique, de détecter les points de blocage au plus tôt et de tester les outils de la façon la plus réaliste possible. Au sein du département fiscal, nous avons commencé avec une cinquantaine d’agents d’IA. Nous nous dirigeons à présent vers 250 agents d’IA opérationnels et 1.200 agents d’IA en développement qui exécutent des tâches de manière autonome.”
Cette transformation implique des investissements majeurs dans l’infrastructure de données et une AI Factory mondiale qui autorise une innovation à grande échelle. Au centre de ce dispositif, on retrouve une culture où la technologie est envisagée comme un levier stratégique pour prendre de meilleures décisions, et non comme un gadget technologique.
“En intégrant l’IA dans toutes les branches de l’organisation – du conseil fiscal à la gouvernance –, EY construit pas à pas une organisation où l’homme et la machine se renforcent mutuellement”, avance Bart Desmet. “Pas de discours creux sur l’IA, mais un changement fondamental dans notre manière de créer et de partager de la valeur.”
“Au sein du département fiscal, nous avons commencé avec une cinquantaine d’agents d’IA. Nous nous dirigeons à présent vers 250 agents d’IA opérationnels.”
Bart Desmet, Tax Partner chez EY
Pourquoi la fiscalité est le point de départ idéal pour l’IA agentique
EY a choisi de déployer d’abord les agents d’IA dans le domaine fiscal. “Le reporting fiscal est par excellence une discipline axée sur les données et exigeant précision, rapidité et capacité de prévision”, déclare Aurore Mons delle Roche, Tax Partner chez EY. “La fiscalité est dès lors parfaite pour tester des agents d’IA.”
Les conseillers fiscaux consacrent encore trop de temps à des tâches manuelles: collecter des données de plusieurs départements, vérifier les informations, détecter et corriger les incohérences. “Ces processus sont à la fois chronophages et sujets aux erreurs. Sans compter que les règles fiscales changent constamment. Les agents d’IA peuvent prendre en charge une grande partie de cette chaîne, de la collecte et de la validation des données à la rédaction de rapports et à l’interaction avec les autorités.”
La force réside dans le réseau. “Un exemple très simplifié: un agent d’IA peut extraire des données d’un bilan – comme le nombre d’employés – et consulter d’autres sources afin d’évaluer si un taux réduit d’impôt sur les sociétés est applicable”, illustre Bart Desmet. “Or, les grandes entreprises établissent parfois leurs déclarations fiscales à partir de plus de 10.000 pages de données. Il est difficile pour un humain de systématiquement en extraire toutes les contradictions ou opportunités. Un réseau d’agents d’IA peut le faire: il compare, détecte et améliore plus rapidement que n’importe quelle équipe. Cela libère du temps pour une véritable valeur ajoutée – analyse de scénarios, gestion des risques et conseils stratégiques proactifs. L’IA agentique augmente l’efficacité et redéfinit le rôle du fiscaliste, qui passe de simple exécutant à conseiller stratégique.”
Risques et pièges des agents d’IA dans le domaine fiscal
“En matière fiscale comme ailleurs, la vigilance reste de mise”, complète David Hadwick, chercheur doctorant à l’université d’Anvers (Digitax). “Les grands modèles de langage – sur lesquels reposent les agents d’IA – ont encore tendance à halluciner, car ils n’ont pas de compréhension empirique des connaissances qu’ils traitent. Confier une tâche très complexe à un tel modèle, c’est comme demander à un aveugle de prendre une photo nette. C’est pourquoi le déploiement doit se faire par étapes très petites, en commençant par des tâches simples. De nombreuses tâches répétitives, comme le reporting fiscal, peuvent être automatisées avec des agents d’IA, mais uniquement après des tests approfondis et moyennant une surveillance rigoureuse, bien sûr.”
Tout n’est pas forcément automatisable, nuance David Hadwick. “Le droit et la fiscalité ne sont pas des systèmes parfaitement logiques ou binaires. Ils reposent fréquemment sur l’interprétation humaine. L’IA peine à trouver une ligne logique dans les processus de pensée si cette logique diverge chez les humains eux-mêmes. Lorsque le schéma d’action et de réaction est prévisible à 100%, l’IA peut agir sans problème de manière autonome. Mais dès qu’une interprétation subjective est requise, l’humain doit rester aux commandes.”
Autre point à envisager: la responsabilité. “Historiquement, le monde fiscal et juridique est nettement moins enclin à l’automatisation. Car des questions de responsabilité se posent toujours. Qui est responsable si le système d’IA commet des erreurs? Le fiscaliste ou le juriste? Le département informatique ou le fournisseur du modèle? Dans des domaines juridiques tels que la fiscalité, les risques sont élevés, car un document mal rédigé peut immédiatement entraîner de graves conséquences.”
“La confidentialité et la protection de la vie privée ne doivent pas non plus être sous-estimées”, prévient-il. “Les dossiers fiscaux contiennent souvent des informations sensibles sur les entreprises. Quiconque utilise des agents d’IA doit se demander où vont ces données, qui y a accès et sous quelles conditions.”
“Dans des domaines juridiques tels que la fiscalité, les risques sont élevés, car un document mal rédigé peut immédiatement entraîner de graves conséquences.”
David Hadwick, chercheur doctorant à l’université d’Anvers
Comment rendre les agents d’IA opérationnels dans votre entreprise
L’IA agentique semble parfois uniquement accessible aux grandes entreprises. C’est faux, estime David Hadwick. “Un réseau d’agents d’IA se construit progressivement, non par un Big Bang! Commencez par un besoin concret, avec des données disponibles, et avancez à partir de là.”
“Outre l’obtention de données fiables, il est crucial de cartographier en détail les processus de travail internes, avec une structure de tâches détaillée. Par ailleurs, les processus doivent être conçus de manière à ce que l’exécution automatique des tâches soit techniquement possible, ce qui contraint souvent à procéder à des ajustements dans les systèmes plus anciens. L’IA nécessite également la confiance des employés, et donc des mécanismes de contrôle transparents pour chaque tâche exécutée par un agent.”
Le défi pour les petites entreprises réside généralement non dans la technologie elle-même, mais dans les données. Qui a accès à quelles données? Celles-ci sont-elles complètes et correctes? De nombreuses informations sont dispersées dans des systèmes cloud ou chez des partenaires externes.
“Débutez avec une tâche répétitive, une source de données et un objectif clair”, résume Bart Desmet. “Assurez-vous de disposer d’une base de données solide, afin que chaque agent travaille avec précision et contrôle. C’est ainsi qu’un réseau intelligent se développe au fil du temps. Ceci est valable pour le domaine fiscal, mais aussi pour les RH, les ventes et la finance. L’IA agentique n’est pas un privilège de grande entreprise: c’est un levier pour toute organisation qui souhaite travailler plus intelligemment.”
“Un réseau d’agents d’IA se construit progressivement, non par un Big Bang!”
David Hadwick, chercheur doctorant à l’université d’Anvers
Vers des “consultants augmentés”
L’IA agentique ne provoque pas un remplacement mais un renforcement de l’humain. Chez EY, on parle non pas de human in the loop, mais d’expertise in the loop. “Les agents d’IA ne sont pas des subordonnés, ce sont des partenaires”, souligne Aurore Mons delle Roche. “Ils prennent en charge les tâches répétitives, créent de l’espace pour une analyse approfondie et donnent aux employés la possibilité de se concentrer sur la création de valeur.”
Grâce à l’IA, les consultants peuvent parvenir à des insights plus rapidement, conseiller de manière plus proactive et raisonner avec davantage de précision. Mais cela exige un nouvel état d’esprit: les lois et règlements doivent être analysés logiquement pour que les agents puissent les utiliser. La réflexion demeure dès lors cruciale, tout comme la capacité à ajuster le tir si l’IA prend une mauvaise direction.
“Notre AI Factory ne développe pas seulement des outils, mais aussi des compétences”, concluent Aurore Mons delle Roche et Bart Desmet. “Une nouvelle génération de fiscalistes voit ainsi le jour. Des ‘consultants augmentés’ qui combinent législation, données et technologie pour travailler plus rapidement, plus intelligemment et plus stratégiquement. Dans un secteur présentant une complexité croissante et souffrant d’une pénurie de talents, ce n’est pas un luxe, mais une nécessité. Le consultant du futur pense différemment et travaille avec l’IA.”
“Le consultant du futur pense différemment et travaille avec l’IA.”
Aurore Mons delle Roche, Tax Partner chez EY
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