McKinsey vient de publier une matrice qui circule beaucoup : six workflows « customer experience » où l'IA agentique délivre le plus d'impact avec la meilleure faisabilité. Deux axes : la faisabilité, et la valeur en jeu, exprimée en pourcentage du revenu ou de la marge.
Le schéma est bien fait. Il est utile. Et c'est exactement pour ça qu'il est piégeux.
Relation client : ce que les deux axes ne mesurent pas
Parce que si vous le regardez deux minutes, vous remarquez une absence. Sur ces deux axes, le client n'existe pas. On mesure la valeur captée par l'entreprise grâce à l'automatisation de la relation client. Le client, lui, n'est pas le sujet du graphique — il en est l'objet. C'est cohérent : c'est un outil conçu pour des directions financières. Mais ça veut dire que le cadre est structurellement aveugle à ce qui fait qu'un client reste : la friction qu'on lui épargne, le plaisir qu'on lui procure, le contact qu'on crée avec lui.
Et c'est là qu'il faut être lucide. Quand un contact humain ne coûte presque plus rien à produire, deux entreprises font deux choses opposées. La première supprime l'humain devenu « inutile » : le client tombe dans un tunnel d'agents. La seconde réalloue l'humain là où il crée de la valeur relationnelle, et laisse l'IA absorber la friction. Même technologie. Stratégies inverses. Un client peut très bien être traité plus vite et plus mal en même temps — et aucun KPI de la matrice McKinsey ne le verra passer.
Sur-optimisation : le vrai piège n'est pas de mal automatiser, mais de trop bien le faire
Il y a une deuxième absence dans ce type de raisonnement, plus profonde. La matrice récompense l'optimisation : automatiser un maximum d'interactions, capter un maximum de valeur par interaction. C'est le bon réflexe… en période stable.
Or nous ne sommes pas en période stable.
Un processus sur-optimisé est un processus fragile. Il est réglé au millimètre pour un contexte donné, donc il casse dès que le contexte bouge. Et quand vous coulez cette optimisation dans du code, des intégrations, des règles d'agents autonomes, vous ne créez pas seulement de l'efficacité : vous créez de la rigidité durcie. Un processus manuel sur-optimisé, on peut le déblayer — des humains contournent, improvisent, s'adaptent. Un processus automatisé sur-optimisé, il faut le désosser. C'est beaucoup plus long, beaucoup plus cher, et souvent, plus personne ne comprend entièrement pourquoi il fait ce qu'il fait.
C'est le syndrome du paquebot. Les grandes transformations qui n'arrivent jamais à bon port, non pas parce qu'elles sont mal pilotées, mais parce que le port a bougé entre le départ et l'arrivée. Aujourd'hui, ce qui compte n'est plus la sur-optimisation. C'est la robustesse, l'agilité, la capacité à gérer l'imperfection. L'IA est une formidable opportunité d'adaptation. Mal pensée, c'est un cul-de-sac dont on ne sort pas.
Continuité de l'état : le vrai enjeu n'est pas l'orchestration
Voici ce que la plupart des projets ratent. Automatiser chaque interaction, une par une, c'est l'étape facile — c'est ce que montre le schéma. Le vrai problème n'est pas de brancher les workflows entre eux. C'est de connecter l'état produit par une décision à la décision suivante.
Chaque interaction change quelque chose. Une recommandation est acceptée ou refusée. Une information nouvelle apparaît. Un humain intervient. Un résultat inattendu invalide les hypothèses de l'action précédente. Si l'agent suivant n'hérite pas de ce qui a changé, vous avez connecté vos workflows techniquement — mais votre organisation continue de décider comme si rien ne s'était passé. Elle a une amnésie entre chaque décision.
Le client refuse une offre le lundi. Le jeudi, un autre agent la lui repropose, mot pour mot. Techniquement, tout fonctionne. Humainement, vous venez de lui dire que vous ne l'écoutez pas.
Un système vraiment agentique ne demande pas plus d'automatisation. Il demande de la continuité : de l'état, de la preuve, de l'autorité, et de l'apprentissage, tout au long du parcours. Le système le plus précieux n'est donc pas celui qui automatise le plus d'interactions. C'est celui où chaque résultat significatif peut, de façon responsable, modifier ce que l'organisation et ses agents ont le droit de faire ensuite.
Résistance au changement : l'humain ou la machine ?
On répète que l'humain est le frein des transformations. Je crois l'inverse.
L'humain résiste, oui — mais il peut changer d'avis en une conversation. La machine, elle, ne résiste pas : elle exécute. Le problème, c'est le système qu'on a construit autour d'elle. C'est lui qui devient inerte, illisible, impossible à faire bouger. La vraie résistance au changement, à terme, ce n'est pas vos équipes. C'est l'architecture technique que vous avez figée en croyant gagner du temps.
Autrement dit : l'humain est le composant agile de votre système. Le plus adaptable. Celui qui gère l'imperfection sans plan préétabli.
Alors avant de courir vers les six cases du schéma, posez-vous trois questions que la matrice ne pose pas. Où l'IA réduit-elle la friction pour le client, pas seulement le coût pour vous ? Qu'est-ce que chaque interaction fait apprendre à votre organisation — et où va cet apprentissage ? Et l'humain que vous libérez, le déplacez-vous là où il crée du contact, ou le supprimez-vous là où il en créait encore ?
Automatiser beaucoup vous rend efficace. Et fragile. Automatiser de façon à ce que chaque résultat change ce que le système a le droit de faire ensuite vous rend adaptable. Dans la conjoncture actuelle, ce n'est pas la même stratégie. Ce n'est même pas le même métier.
