Quand l’IA ne se contente plus d’assister, mais commence à agir, il devient crucial de lui offrir un terrain de jeu adapté : clair, sécurisé, interopérable et fluide. Les agents IA ne peuvent pas exceller dans un brouillard de données ou d’outils mal exposés. L’avenir passe par une expérience pensée pour eux, pas autour d’eux.
En 2025, nous assistons à un changement fondamental dans la manière dont les logiciels d’entreprise sont conçus et déployés, en particulier dans les systèmes financiers. Pendant des décennies, nous avons optimisé l’expérience utilisateur (UX) et, plus récemment, l’expérience développeur (DX). Mais à mesure que l’intelligence artificielle passe du statut d’outil à celui de coéquipier, nous devons désormais optimiser pour un nouveau type d’utilisateur : l’agent d’intelligence artificielle.
Cela marque l’émergence de l’expérience des agents (AX), un paradigme de conception axé sur la manière dont les agents d’intelligence artificielle interagissent avec les données, les outils et les systèmes d’entreprise au nom des utilisateurs humains. À mesure que les agents deviennent plus autonomes et s’intègrent dans les flux de travail, l’expérience agent définira l’efficacité, la sécurité et la transparence de leur fonctionnement.
Et pourtant, de nombreuses organisations traitent encore l’IA comme une surcouche au lieu d’un acteur intégré. Sans un environnement approprié, tel qu’un contexte clair, des outils fiables et un accès sécurisé, les agents d’IA auront du mal à apporter une valeur significative.
C’est là qu’interviennent les normes ouvertes telles que le protocole de contexte de modèle (MCP).
Pourquoi l’expérience de l’agent (AX) est importante aujourd’hui
L’expérience de l’agent (AX) désigne l’expérience globale d’un agent d’intelligence artificielle agissant pour le compte d’un utilisateur humain. Il s’agit de la facilité avec laquelle cet agent peut :
– Comprendre et accéder aux données pertinentes
– Invoquer les bons outils ou API
– Naviguer dans les autorisations et les limites de confiance
– Prendre des mesures de manière fiable, sûre et transparente
Considérez l’AX comme l’équivalent pour l’IA de l’UX pour les humains ou du DX pour les développeurs. Tout comme vous ne vous attendriez pas à ce qu’un développeur travaille efficacement avec un IDE défectueux, vous ne pouvez pas vous attendre à ce que les agents d’IA prospèrent dans des environnements fragmentés, non documentés ou opaques.
Dans les systèmes financiers, où la confiance et la précision ne sont pas négociables, cela devient encore plus critique. Les agents qui agissent sans contexte ou sans garde-fou ne se contentent pas d’être moins performants, ils posent des risques réels.
MCP : L’USB-C pour les agents d’intelligence artificielle
Le Protocole de contexte de modèle (MCP), introduit par Anthropic en 2024, devient rapidement la norme pour permettre aux agents d’intelligence artificielle d’interagir avec les API et les outils. Construit sur la base de JSON-RPC, le MCP permet aux agents de.. :
- Découverte dynamique des fonctions disponibles (outils)
- Effectuer des appels structurés avec validation et réponses prévisibles
- Gérer les autorisations et la confiance de manière transparente et vérifiable
C’est le type de normalisation que le monde de l’entreprise attendait. Tout comme OpenAPI a rendu les API REST plus accessibles et prévisibles, MCP fait de même pour les intégrations AI, en supprimant le besoin de wrappers ou de plugins fragiles et ponctuels.
Pour les fournisseurs de logiciels financiers, cela ouvre la voie à la construction d’architectures natives de l’IA, où les agents sont traités comme des utilisateurs de premier ordre. Les outils peuvent être exposés de manière cohérente et composable. Les équipes de l’entreprise gardent le contrôle, tout en permettant à l’IA d’exécuter des flux de travail complexes.
Ce que cela signifie pour les entreprises financières
La priorité donnée à l’expérience des développeurs par le biais d’API et d’une documentation robustes est la clé du succès. Mais à mesure que l’IA remodèle la manière dont la valeur est fournie, il est nécessaire d’étendre cette priorité à l’expérience de l’agent.
Cela signifie qu’il faut :
* Concevoir des outils que les agents d’intelligence artificielle peuvent comprendre et invoquer
* Structurer les données de manière à ce qu’elles soient exploitables et sûres
* Soutenir des normes telles que MCP pour garantir l’interopérabilité et l’évolutivité
Un cadre AX bien conçu permet à un agent d’IA non seulement d’extraire des données, mais aussi d’entreprendre des actions telles que le lancement d’approbations, le déclenchement de rapports ou l’orchestration de flux de travail intersystèmes, avec une conformité et une vérifiabilité intégrées.
Dans les domaines de la trésorerie et de la finance, où les décisions sont lourdes d’enjeux et où les systèmes doivent être résilients, AX veille à ce que l’adoption de l’IA améliore, et non mette en péril, les opérations.
Perspectives d’avenir
La promesse de l’IA dans la finance n’a jamais été aussi grande. Cependant, elle ne sera pas remplie avec une architecture obsolète ou des systèmes fermés. Alors que les entreprises passent du pilotage de l’IA à son opérationnalisation, AX et MCP deviendront les pierres angulaires de plateformes sécurisées, évolutives et intelligentes.
Il ne s’agit pas seulement d’un changement technique, mais avant tout d’un changement stratégique. Les dirigeants financiers qui adoptent aujourd’hui l’expérience agent positionnent leurs organisations de manière à avancer plus rapidement, à agir plus intelligemment et à maintenir la confiance dans un avenir alimenté par l’IA.
La prochaine vague d’innovation ne concernera pas seulement les personnes utilisant des logiciels. Il s’agira d’agents intelligents agissant en leur nom, et ce voyage commence par la conception de l’expérience dont ils ont besoin pour réussir.
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Par Félix Grévy, vice-président API, Kyriba
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