De l'expérimentation à l'industrialisation : les clés pour déployer l'IA agentique en entreprise (Marin HUET, Yampa)

Bonjour Marin, vous êtes le co-fondateur et CEO de Yampa, une entreprise qui semble se distinguer dans le domaine de l'IA. Pourriez-vous nous expliquer comment votre parcours professionnel vous a conduit à créer Yampa et quelles sont les missions principales de votre entreprise ?

Mon parcours m'a amené à travailler à l'intersection de l'IA et des opérations client, notamment dans le monde du BPO et des centres de contact. J'ai vu de près la promesse des chatbots et de l'automatisation — et surtout leurs limites quand on passe de l'expérimentation à l'industrialisation.
Ce qui m'a frappé, c'est que les entreprises n'avaient pas de mal à créer un bot ou un assistant IA. Le vrai problème, c'est de le déployer en production de manière fiable, de le connecter aux outils métiers sans compromettre la sécurité, et surtout de le faire évoluer dans le temps.
C'est pour ça qu'on a créé Yampa : une plateforme souveraine pour créer, déployer et piloter des flottes d'agents IA autonomes sur tous les canaux — voix, email, chat, SMS. Notre mission, c'est de donner aux entreprises le contrôle sur leurs agents IA, de l'expérimentation jusqu'à l'exploitation à grande échelle.

En tant qu'expert en analyse de données et en gestion des risques, comment voyez-vous l'impact de l'intelligence artificielle sur la gestion des risques dans les entreprises modernes ?

L'IA transforme la gestion des risques de deux façons. D'un côté, elle permet de détecter des signaux faibles, d'analyser des volumes de données impossibles à traiter manuellement, et d'anticiper certains problèmes avant qu'ils n'explosent.
Mais de l'autre, elle introduit de nouveaux risques : que se passe-t-il quand un agent IA prend une mauvaise décision face à un client ? Comment garantir la traçabilité ? Comment auditer ce qu'il a fait et pourquoi ?
C'est précisément ce qu'on adresse chez Yampa. Notre plateforme intègre des mécanismes de gouvernance, d'auditabilité et de supervision dès la conception. On ne peut pas piloter une flotte d'agents autonomes comme on pilotait un chatbot isolé — il faut une vraie couche d'industrialisation.

Pour les entreprises qui débutent avec l'IA, quels sont selon vous les défis majeurs qu'elles peuvent rencontrer et comment leur conseilleriez-vous de les surmonter ?

Le premier piège, c'est de confondre le POC et la production. Beaucoup d'entreprises arrivent à faire une démo impressionnante en quelques semaines, puis découvrent que passer en production prend des mois — voire n'arrive jamais.
Mon conseil : pensez production dès le départ. Posez-vous trois questions avant de lancer un projet IA :

Comment je connecte cet agent à mes outils métiers de manière sécurisée ?
Comment je teste et valide son comportement avant de le mettre face aux clients ?
Comment je mesure ce qu'il fait, je détecte les problèmes et je les corrige à grande échelle ?

Si vous n'avez pas de réponse claire à ces questions, vous risquez de rester bloqué au stade de l'expérimentation.

Pouvez-vous partager une expérience concrète où l'IA a permis d'améliorer significativement un processus ou un produit chez Yampa ou dans une de vos expériences précédentes ?

Un exemple qui illustre bien notre approche : on a déployé un agent vocal pour un acteur de la gestion immobilière. Le cas d'usage : les appels d'urgence en dehors des heures ouvrées — fuites, pannes, incidents.
Avant Yampa, ils avaient une astreinte humaine coûteuse et un taux de réponse variable. Aujourd'hui, 65% des appels sont traités de bout en bout par l'agent IA, les coûts d'astreinte ont été divisés par trois, et les escalations ont baissé de 40% — en deux mois.
Ce qui a fait la différence, ce n'est pas juste la qualité du modèle IA. C'est qu'on a pu tester l'agent avant la mise en production, monitorer ses décisions en temps réel, identifier les cas limites, et corriger les comportements à grande échelle avant chaque mise à jour.

La sécurité et l'éthique sont souvent des sujets de préoccupation avec l'utilisation de l'IA. Comment Yampa aborde-t-elle ces questions et quelles sont les meilleures pratiques que vous recommandez ?

C'est un sujet central pour nous, et je dirais qu'il y a trois dimensions à considérer.
La souveraineté des données : Yampa est une entreprise européenne, notre plateforme est hébergée en Europe, et on peut travailler avec différents fournisseurs de LLM — y compris des déploiements privés pour les clients avec des exigences strictes.
L'auditabilité : chaque décision d'un agent doit être traçable. Qui a dit quoi, pourquoi l'agent a pris telle décision, quelles données il a consultées. C'est indispensable pour la conformité, mais aussi pour la confiance des équipes métiers.
Le contrôle humain : nos agents savent escalader. On définit des garde-fous, des politiques métier, et quand une situation sort du cadre, l'agent passe la main à un humain. L'IA ne remplace pas le jugement humain — elle l'augmente sur les tâches répétitives et bien cadrées.

En regardant vers l'avenir, quelles évolutions majeures anticipez-vous dans le domaine de l'IA et comment Yampa se prépare-t-elle à ces changements ?

Je vois deux grandes évolutions.
D'abord, on va passer de l'agent unique à la flotte d'agents spécialisés. Plutôt qu'un bot généraliste qui fait tout mal, les entreprises vont déployer des agents dédiés : un pour le triage email, un pour les appels entrants, un pour la facturation, etc. Ces agents devront collaborer, partager des données, et être supervisés comme une équipe.
Ensuite, la question de la mesure de la performance va devenir centrale. Aujourd'hui, beaucoup d'entreprises déploient de l'IA sans vraiment savoir si ça marche. Les metrics vont s'affiner : taux de résolution autonome, satisfaction, coût par interaction, etc.
Yampa se prépare à ces évolutions en investissant massivement sur l'orchestration multi-agents, le monitoring en temps réel, et les outils qui permettent d'itérer rapidement sur les comportements des agents.

Pour conclure, quel conseil donneriez-vous à nos lecteurs qui souhaitent intégrer l'IA dans leur entreprise et qui hésitent encore à franchir le pas ?

Mon conseil : commencez petit, mais commencez bien. Choisissez un cas d'usage précis, mesurable, avec un volume suffisant pour voir des résultats rapidement. Ne visez pas la révolution en six mois — visez un agent qui fonctionne vraiment en production.
Et surtout, ne sous-estimez pas la phase de test et de déploiement. C'est là que 80% des projets IA échouent. Si vous avez une plateforme qui vous permet de tester vos agents avant la mise en prod, de monitorer ce qu'ils font, et de corriger les problèmes à grande échelle, vous avez déjà une longueur d'avance.

Pour en savoir plus : https://yampa.ai/