Directum a proposé les agents de workflow comme une voie pratique pour déployer AI dans les processus métier

Directum a proposé un scénario plus pratiqu pour mettre en œuvre l'IA dans les entreprises : non pas des "collaborateurs numériques" complètement autonomes, mais des workflow-agents qui opèrent selon une logique prédéfinie au sein d'un système d'entreprise. Selon l'entreprise, ce format supprime les principaux obstacles auxquels le métier est confronté — la peur de la "boîte noire", les risques de fuite de données et le retour sur investissement peu clair.

Pourquoi pas l'autopilote

Directum part d'une demande de marché assez conservatrice : les entreprises de taille moyenne et grande ne veulent pas construire des processus sur des services cloud externes lorsqu'il s'agit de contrats, de correspondance et de réglementations internes. Les entreprises attendent un déploiement local, des intégrations prévisibles et des limites claires sur l'accès aux données. C'est pourquoi, au lieu de démonstration d'agents IA "externes", l'entreprise crée des assistants intégrés dans Directum RX qui opèrent au sein du périmètre d'entreprise et accèdent aux documents internes via RAG.

De cette manière, l'agent reçoit non pas des connaissances abstraites, mais le contexte d'une organisation spécifique : les actes réglementaires locaux, les instructions, l'historique des e-mails et le modèle d'accès basé sur les rôles. Un employé peut directement dans l'interface du système fournir un lien vers un e-mail entrant, demander de trouver des cas similaires et solliciter un brouillon de réponse. Un point important est que les humains ne disparaissent pas du processus : ils vérifient le résultat et conservent la décision finale, tandis que la machine s'occupe de la recherche, de la vérification et de la routine préparatoire.

Comment le workflow est structuré

Directum décrit le workflow-agent comme une classe intermédiaire, mais déjà utile, d'agents IA. Il ne tente pas de devenir un "collaborateur numérique" universel qui résoudrait seul n'importe quelle situation ambiguë. Sa tâche est plus simple et plus pratique : suivre un itinéraire prédécrit, exécuter des étapes typiques et transmettre le processus à un humain si la tâche dépasse le scénario acceptable. C'est précisément cette maîtrisabilité qui rend l'approche attrayante pour les entreprises qui ont besoin non pas d'un effet "waouh", mais d'un résultat prévisible.

• extraire les données d'un contrat et identifier les conditions clés ;
• vérifier les coordonnées, le montant et les restrictions de base selon les règles de l'entreprise ;
• acheminer automatiquement les documents types via la branche d'approbation appropriée ;
• s'il y a un risque ou une formulation non standard, arrêter le flux et envoyer le document pour examen manuel avec explication.

Utiliser les contrats comme exemple est particulièrement instructif. L'agent peut extraire les données d'un document, vérifier le montant et les coordonnées, comprendre si le contrat correspond aux règles de l'entreprise et, lorsqu'une formulation est contestable, la signaler immédiatement comme un risque. Cela offre au métier la transparence : on peut voir à quel moment une règle a été déclenchée, pourquoi le document est allé en examen manuel et où exactement l'intervention humaine est nécessaire. Pour la conformité, les avocats et les gestionnaires, un tel scénario est considérablement plus rassurant que la mise en œuvre d'une "boîte noire" avec une autonomie totale.

Chiffres et prochaines étapes

Dans l'un des cas de Directum, un tel agent démarre immédiatement après le téléchargement d'un contrat dans le système. Il lance une chaîne de prompts préconfigurés, recoupé le texte avec les listes de contrôle d'entreprise pour différents types de contreparties, vérifie les conditions de paiement et le transfert de droits de propriété. Ensuite, la ramification se met en place : pour les contrats jusqu'à 1 million de roubles, un flux standard est possible où l'agent prend une décision selon un scénario convenu et notifie l'employé, tandis que pour les montants supérieurs à 1 million il génère un rapport structuré avec une liste des écarts et des points critiques.

Les chiffres pour un tel scénario ne sont plus expérimentaux, mais opérationnels : le temps d'examen initial a été réduit de 30 à 5 minutes, les économies annuelles sur la masse salariale ont atteint environ 4,8 millions de roubles, et la précision de l'examen, selon l'entreprise, a atteint 95%. Cela a libéré deux avocats internes d'un flux de tâches routinières et leur a permis de se concentrer sur les contrats complexes. Directum voit l'étape suivante dans les "orchestrateurs" qui coordonneront plusieurs agents spécialisés — pour les contrats, les factures et les délais d'exécution.

"L'IA pilote le processus, les humains le contrôlent et prennent les

décisions finales en cas d'exceptions."

Ce que cela signifie

Le marché d'entreprise de l'IA abandonne progressivement l'idée de remplacer instantanément les personnes par des agents complètement autonomes et se déplace vers un modèle plus pragmatique. Pour le métier, cela signifie un parcours simple : choisir un processus surchargé, confier la routine à un workflow-agent, mesurer les économies et seulement ensuite étendre l'approche à d'autres opérations.