Quelles sont les grandes étapes pour réussir la conduite du changement ?

L’intelligence artificielle entre dans une nouvelle ère : celle des agents IA autonomes, capables de planifier, d’exécuter et d’optimiser des tâches complexes sans intervention humaine constante. Selon Gartner, d’ici 2028, 33 % des applications d’entreprise intégreront des fonctionnalités agentiques, contre moins de 1 % début 2024. Mais derrière chaque agent se cache un choix technique structurant : quel modèle de langage le fait tourner ? Un LLM (Large Language Model) ou un SLM (Small Language Model) ? Ce choix a des conséquences directes sur les coûts, la rapidité, la fiabilité et la pertinence des réponses. Décryptage pour y voir clair. 

Dans l’industrie, on parle sans cesse de fiabilité, de capteurs IoT, de maintenance préventive et curative et de performance opérationnelle. À première vue, tout semble tourner autour de la technologie : équipements industriels plus intelligents, algorithmes plus précis, machines communicantes. Et pourtant, le vrai problème de la maintenance industrielle n’est pas technique. Il est humain, organisationnel, et souvent invisible tant qu’il ne fait pas chuter les indicateurs de performance ou la satisfaction client. Le décalage ne se situe plus entre les besoins de maintenance et la technologie disponible, mais entre la complexité du terrain et la capacité des organisations à piloter efficacement leur activité de service.